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Big Data Manifiesto

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Big Data Manifiesto

23 noviembre, 2017, en Sin categoría por DAVID FUENTES GONZALEZ


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En referencia al titulo de esta entrada, posiblemente estés de acuerdo lector,  en que se trata de ese tipo de palabras que han pasado a tener uso cotidiano en nuestro lenguaje y  sin embargo, o bien son aplicadas de forma imprecisa en distintos contextos, o bien es difícil encontrar una definición comúnmente aceptada.

En esta primera entrada del blog que titulo “datanomics” intentaré representar los elementos básicos de este concepto en base a mi experiencia personal así como, a lo largo de entradas futuras, consolidar el entendimiento creciente que estoy desarrollando sobre este mundo. Ademas espero poder determinar su influencia en procesos concretos, incluyendo la toma de decisiones en el contexto de negocio, gestión del riesgo, calidad de liderazgo personal y nuevas formas de equipos de trabajo.

Conceptos

En el siglo en que vivimos, la información se esta creando, almacenando y analizando a una velocidad vertiginosa. El origen es la incalculable cantidad de datos  transaccionales producida entre empresas, instituciones, operadores de telecomunicaciones y el publico, en general debido a 3 fuerzas principales:

  • Las redes sociales que generan una amplia diversidad de datos e información sobre comportamientos, localización y preferencias de sus usuarios de enorme valor para los negocios.
  • Los dispositivos móviles que con su transformación en medios de pago digitales, representan un buen ejemplo de transformación de la experiencia de compras de los consumidores.
  • Cloud computing o la conocida como Nube, que permite disponer de espacio ilimitado de almacenaje de toda esa información bajo demanda.

Esta explosión de información desde el año 2000 que esta transformando nuestro mundo es lo que se ha venido a llamar Big Data, y su definición por parte de los expertos incluye los siguientes elementos:

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Source: Philip Evans. How data will transform business. TED talk

 

Big data is a term applied to data sets whose size or type is beyond the ability of traditional relational databases to capture, manage, and process the data with low-latency. And it has one or more of the following characteristics – high volume, high velocity, or high variety. Big data comes from sensors, devices, video/audio, networks, log files, transactional applications, web, and social media – much of it generated in real time and in a very large scale. Source: IBM Big Data Analytics

 

Big data es por tanto un termino aplicado por tanto a conjuntos de datos cuyo tamaño excede la capacidad tradicional de las bases de datos relacionales para capturar y procesar información. El hecho es que Internet (of Things), los móviles y las redes sociales y la inteligencia artificial han generado complejidad y nuevas formas de fuentes de datos. La Big data es generada por sensores, video y audio aparatos, redes, aplicaciones transaccionales, websites en tiempo real y a una gran escala.

Un muy conocido y revelador informe de McKinsey establecía Big Data como los “grandes bancos de datos que pueden ser capturados, comunicados, agregados, almacenados y analizados”. Este informe no ha perdido vigencia a pesar de datarse en Mayo de 2011 y establecía ya en aquel momento que los datos pasaban a convertirse en un factor de producción, que generaría nuevos incrementos de productividad en las empresas y de valor para los consumidores considerando la transparencia, accesibilidad y más granular segmentación de la oferta y la demanda. Asimismo establecía ya la clara escasez de talento y cualificación humanos disponibles para poder explotar sistemáticamente los datos obtenidos.

Big data analytics es el uso de técnicas avanzadas de análisis sobre enormes y diversos bancos de datos, estructurados y no estructurados, con diferentes orígenes y tamaños. Estas técnicas permiten a los analistas, investigadores y a las empresas tomar mejores decisiones en un plazo rápido sobre la base de información hasta hace poco no disponible. Entre estas técnicas avanzadas se encuentra el análisis de textos, machine learning, análisis predictivo, data mining, statistics,y NLP (natural language processing).

La disposición para poder destapar el potencial del uso de Big Data resulta en si mismo un desafío para las industrias y los empresarios, no solo a la vez una enorme oportunidad. Considerando la criticidad de este proceso, deben definirse los imperativos que hagan sostenible y productiva a una plataforma de Big Data. En un articulo de 2012 ya se exploraban los elementos que recogería un “manifiesto” de este tipo. Las limitaciones de enfoques mas tradicionales para permitir análisis de información a gran escala han resultado a menudo en proyectos fallidos, caros o no escalables. Una plataforma de Big Data tiene que ser capaz no solo de almacenar datos sino de permitir un gran poder de calculo y ejecución sin limitaciones estructurales, y para ello deben cumplirse al menos 6 premisas que se pueden leer en la siguiente tabla (exploración, navegación, alto rendimiento, gestión de datos no estructurados, análisis en tiempo real, profundidad de herramientas y funciones e integración de diversas fuentes de información)

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Data will help us“: sobre el uso responsable de la información

Un gran poder de información conlleva una gran responsabilidad. Múltiples aspectos derivados de la posesión y trafico de datos deben considerarse de forma cuidadosa para poder explotar de forma sostenible el potencial de la Big Data plenamente.  Regulación relativa a la privacidad, seguridad y propiedad intelectual debe proveer de espacios seguros en el mundo de Big Data. Para ello, las organizaciones necesitan disponer no solo de talento y tecnología sino también de infraestructuras, y formas de trabajar que promuevan e incentiven el uso de la información de manera plena y segura.

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Source: Jonathan Harris/ datawillhelpus

Un ejemplo de la resonancia de estos aspectos y del cambio social que hemos empezado a vivir es el breve manifiesto “Data Will Help Us” de Jonathan Harris sobre las promesas y los peligros de los datos y su uso y abuso, que fue comisionado por el New York Times. Entre sus consideraciones critica que Big Data resulta el nuevo paradigma que a modo de solución mágica se aplica a campos tan diversos como la educación, el gobierno, la salud, la publicidad, las relaciones sociales, la ciencia, la guerra, y que en todos ellos se esta primando un nuevo tipo de lógica basada en “conocer el dato” de forma prioritaria a mas ancestrales formas de decisión basadas en la experiencia, la intuición o la moral.

“According to Moore’s Law, which was formulated in 1965, technological innovations will double the number of transistors in an integrated circuit every two years. As a result, computers become faster and more information can be processed and stored. Meanwhile, so much information has been stored in servers that we can speak of big data, which is being regarded as the ultimate panacea. Many believe that it can cure all of society’s current ills—from healthcare to environmental pollution—as long as the combined data sets are large enough. In Data Will Help Us, Jonathan Harris recognizes the advantages of big data, but also points out its darker side. After all, technological solutions often create new human problems while failing to solve the old ones. As the texts swing back and forth between advantages and disadvantages, the work takes on a slightly activist feel. And as the rainbow color of the text goes from red to violet, the overall effect is more of alarm”.

 

Conclusión

El acceso y uso de datos masivos es un aspecto critico y las empresas y negocios deberán integrar de forma creciente información de muy diversos orígenes, a menudo de intermediarios, para lo cual deben darse las condiciones necesarias.

En general, es claro ver que las empresas adeptas a la acumulación de información y su análisis estarán en mejores condiciones de asegurar o hacer crecer sus cuotas de mercado y conocerán mejor la manera de fidelidad en tiempo real su base de clientes.

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