El big data es un término que se escucha cada vez más en el mundo empresarial. Los expertos hablan de la enorme cantidad de datos y del potencial de información que se encuentra en la gran cantidad de datos no estructurados que circulan en las redes sociales, los medios de comunicación, las comunicaciones electrónicas y más. Sin embargo, a pesar de que todas las empresas son conscientes del big data, no todas lo están utilizando todavía.

En Sudáfrica, la adopción del análisis de big data está rezagada por varias razones, entre ellas el costo de las soluciones de big data. Además, las empresas están preocupadas por la complejidad de implementar y gestionar estas soluciones, así como por las posibles interrupciones que podrían causar en las operaciones diarias.

Es importante destacar que todos los tomadores de decisiones empresariales han estado utilizando una forma de análisis de big data durante años, ya sea que lo supieran o no. La toma de decisiones tradicional siempre se ha basado en una combinación de informes estructurados y una cierta cantidad de datos no estructurados, ya sea una llamada telefónica para consultar a un colega o una serie de documentos o gráficos, y el análisis se realizaba a discreción del tomador de decisiones. Lo que ha cambiado es que los datos se han vuelto digitales; han crecido exponencialmente en volumen y variedad, y ahora el análisis se realiza dentro de un sistema automatizado.

Para beneficiarse de la nueva generación de análisis avanzado de big data, las empresas deben tener en cuenta los siguientes puntos clave:

Comenzar con un enfoque basado en estándares:

Para aprovechar el potencial casi ilimitado del análisis de big data, las empresas deben adoptar un enfoque arquitectónico y basado en estándares para la implementación de la gestión de datos/información. Esto incluye la integración impulsada por los requisitos comerciales, la modelización de datos y procesos, la calidad y los informes, entre otras competencias.

La prueba de concepto desbloquea un gran valor:

La clave del éxito es comenzar con una prueba de concepto (o proyecto piloto) en un departamento o área de negocio que tenga el mayor impacto o sea de mayor importancia para la empresa. Por ejemplo, en una compañía de seguros médicos, el departamento de reclamaciones podría ser el centro de costos más grande y con mayor enfoque. La prueba de concepto o piloto para esta primera área temática no debe ser un esfuerzo desechable, sino más bien una solución que luego se pueda poner rápidamente en producción, con ajustes relevantes, y reutilizar como plantilla para programas en toda la empresa.

Obtener los datos, las preguntas y los resultados correctos:

Las empresas también deben asegurarse de centrarse solo en los datos más relevantes y saber qué resultados desean obtener de ellos. Deben seleccionar cuidadosamente los datos/información para el análisis que brindarán a la organización el mayor valor por el esfuerzo. Además, las métricas e informes que la empresa genera y se mide a sí misma también deben seleccionarse y adaptarse cuidadosamente a fines comerciales específicos. Y, por supuesto, la calidad y confiabilidad de los datos/información obtenidos deben garantizarse antes de aplicar modelos y informes analíticos.

Obtener las herramientas adecuadas:

En muchos casos, las empresas no saben cómo aplicar las herramientas y metodologías adecuadas para lograr esto. Los proveedores están ayudando al mercado al ofrecer soluciones predefinidas que se están volviendo más flexibles en lo que ofrecen, lo que permite a las empresas seleccionar la funcionalidad, las métricas y las características que necesitan. Alternativamente, las empresas pueden desarrollar soluciones personalizadas.

Es un programa, no un proyecto:

Aunque las pruebas de concepto suelen mostrar beneficios inmediatos, es importante que las empresas se den cuenta de que la prueba de concepto no es el final del viaje, sino solo el comienzo. Implementar la solución en toda la empresa requiere una planificación estratégica, la adopción de un enfoque arquitectónico común (por ejemplo, para eliminar los silos de datos y los recursos superpuestos/desperdiciados) y la implementación de iniciativas efectivas de gestión del cambio y colaboración. Estas ayudarán a la empresa a superar las políticas internas y la resistencia potencial, y garantizarán que el programa brinde beneficios en toda la empresa.

El análisis de big data puede ser una herramienta poderosa para las empresas, pero es importante abordarlo de manera estratégica y planificada. Al seguir estos puntos clave, las empresas pueden aprovechar al máximo el potencial del big data y obtener información valiosa para la toma de decisiones y el crecimiento empresarial.

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