La cuarta V El Valor de Big Data

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1 La cuarta V El Valor de Big Data Las compañías y organizaciones llevan años almacenando datos de información procedente de los consumidores, proveedores y operaciones, y paralelamente desarrollando modelos de decisión y estrategias de negocio para estimar la tendencia de los mercados y el comportamiento de los consumidores. Ahora han entrado en una nueva era de la toma de decisiones, donde la capacidad de recopilar, almacenar, acceder y analizar datos ha crecido exponencialmente, y las empresas gastan decenas de millones de dólares para gestionar la información que de proveedores, clientes y redes sociales. El gran universo de datos almacenados no aporta información si no se explora su contenido de forma inteligente. Por tanto, es necesario aplicar técnicas de análisis estadístico que analicen y optimicen la cantidad de información almacenada, identificando los datos Buenos que aportan información y valor para los objetivos de la empresa minimizando costes en recursos y mantenimiento. El gran conjunto de datos susceptible de análisis y denominado por expertos y seguidores como Big Data se caracteriza según ellos por las 3 Vs: el Volumen de información de datos almacenada por las empresas de sus propios registros y de la información procedente de los dispositivos (smartphones, PCs, and tablets,..), la Variedad de formatos (comentarios, fotos, videos, web.) almacenados y la Velocidad en el procesado y obtención de resultados en tiempo real. Las empresas empiezan a invertir en Big Data porque esta nueva tecnología aumenta su Valor y las hace más competitivas. Por qué Big Data proporciona Valor? El gran volumen de datos que está generando la explosión de las redes móviles, cloud computing y las nuevas tecnologías técnicas aplicadas, generan nuevos retos para los líderes de todos los sectores que quieren aprovechar el poder de la información para predecir comportamientos del mercado, consumidores, proveedores y personal interno, mejorando la toma decisiones en sus estrategias de negocio y la optimización de sus procesos productivos. Con el uso inteligente de los Big Data, las empresas estarán preparadas para competir, crecer y crear nuevas fuentes de valor. La inversión en técnicas innovadoras para la gestión de datos que aporten valor, permite optimizar los procesos productivos, desarrollando nuevos aspectos como transparencia informativa, el rendimiento, el marketing personalizado, la toma de decisiones, y la seguridad y prevención. Transparencia informativa La accesibilidad a la información global de los datos por las diferentes áreas de una compañía proporciona transparencia informativa y favorece la gestión de sus procesos. Un ejemplo aplicado al área sanitaria sería el acceso al conjunto global de los datos, para analizar la situación de las áreas, congestión de pacientes por área o provincia, control de

2 medicamentos suministrados. Con los informes resultantes globales, se pueden detectar carencias en los centros, duplicidades en funciones en áreas departamentales, costes innecesarios Y las predicciones y extrapolación de resultados serán más precisas por contar con el conjunto total de la información. Rendimiento El almacenado global de datos digitales y los nuevos sistemas de gestión de la información como Hadoop, optimizan el rendimiento de las bases de datos y son capaces de obtener informes de resultados en streaming con informes de resultados en tiempo real que permiten identificar la variabilidad de los datos, problemas asociados a su almacenado, eficiencia de los sistemas (ante sobrecargas de datos) y al rendimiento de los sistemas que gestionan la información. Además de acelerar las pruebas y experimentos con nuevas técnicas de control que optimicen los procesos productivos en tiempo real. Marketing personalizado Cuanta más información tengamos almacenada, mayor será la capacidad de discriminar grupos o segmentos en el mercado, favoreciendo el diseño y desarrollo de productos/servicios enfocados a satisfacer las necesidades de los consumidores. Las empresas comienzan a desarrollar nuevas técnicas de micro-segmentación de clientes en tiempo real a los que dirigir promociones y anuncios con nuevas técnicas de marketing personalizado. Estrategia y Decisión Big Data proporciona nuevos modelos de negocio a las compañías gracias a la información proporcionada por los consumidores y mercados que permitirá identificar nuevas estrategias para aplicarlas en nuevos mercados, inversión en innovación tecnológica, transformación de los productos y servicios, mejorando los existentes o reinventando otros nuevos. Las herramientas y técnicas estadísticas desarrolladas serán parte esencial en la toma de decisiones, que permitirán identificar los datos más representativos para el cumplimiento de los objetivos además de minimizar los riesgos asociados a estos. Seguridad y Control Las instituciones financieras están impulsando la inversión en Big Data en relación con la Gestión de Riesgos y los bancos están haciendo cambios en sus procesos relacionados con las áreas de cumplimiento, riesgo y rendimiento. Por ejemplo, los bancos tienen equipos que trabajan en la detección de fraude de tarjetas de crédito mediante el seguimiento del gran número de transacciones realizadas diariamente. Son capaces de detectar patrones de comportamiento inusuales, permitiendo identificar fraudes basados en reglas, por ejemplo, si una tarjeta de crédito ha sido pasada en un corto espacio de tiempo en lugares muy alejados. Las redes sociales son sistemas caóticos donde pequeñas variaciones informativas pueden obtener resultados no deseados para las compañías. El seguimiento de los comentarios registrados, mediante palabras-sensores, pueden alertar de un Tsunami Informativo y controlar o paliar su impacto en las previsiones con la mala publicidad

3 Cómo capturar los datos que aportan valor? El problema al que se enfrentan las organizaciones en cuanto a la inversión en Big Data, radica en el desconocimiento de los datos que almacenan y su utilidad. Generalmente se percibe el gran coste de mantenimiento de los datos que almacenan y de las herramientas de análisis que intervienen para su análisis, impactado aún más cuando la información obtenida no repercute en una disminución de los costes asociada en los procesos productivos. Definir los objetivos y la estrategia del negocio y a partir de estos, identificar los datos que aportan valor y a partir de estos diseñar los modelos matemáticos o técnicas de decisión, será la clave para lograr el éxito. Para ello es imprescindible diseñar procesos que intervengan en la gestión de Big Data cuyas entradas sean los objetivos (o nuevos cambios) y la salida, el diseño del modelo matemático que ayude a la toma de decisiones y aporten valor a la compañía. Es importante emplear tiempo y dinero en una exploración inicial y periódica de los Big Data que identifique los datos que proporcionen la máxima información a los objetivos a alcanzar y definir a partir de ellos la base para identificar los modelos matemáticos o patrones de comportamiento que sirvan a los propósitos establecidos. A partir del diseño inicial, se diseñará el almacén de datos informativos en función del volumen, la velocidad de las transacciones que se realicen, el tipo de datos a almacenar, la tecnología (SW y HW), las capacidades humanas necesarias para su análisis Las industrias comienzan a utilizar Big Data invirtiendo en aquellas áreas donde, a priori la tecnología de los Big Data va a aportar valor. En el informe Market Trends: Big Data Opportunities in Vertical Industries, Gartner compara los impulsores del negocio y aplicaciones de grandes volúmenes de datos a través de 11 industrias verticales para ayudar a los proveedores de soluciones, en la evaluación de las oportunidades y posicionar sus soluciones para resolver los problemas específicos de la industria de negocios. El gráfico muestra el siguiente mapa de calor el potencial de Big Data en cada una de las industrias: Bancaria y Valores, Comunicación, Medios y Servicios, Gobierno, Industria y Recursos Naturales, en función del potencial indicado por el color para cada una de las áreas de uso de Big Data.

4 Fuente obtenida ( ) El gráfico visualiza que todo el potencial que aporta Big Data, no se está utilizando con la misma intensidad en las diferentes industrias de US. Los sectores Gubernamental, Industria y Recursos Naturales, Banca y Seguridad, y Comunicaciones, Media y Servicios destacan significativamente en cuanto al alto grado de utilización del Volumen y Velocidad de datos, Hardware, Software y Servicios. Los sectores de Salud, Seguros, Venta al por menor y Transportes, tienen un grado moderado de utilización de Big Data, destacando de forma significativa (dentro de este grupo) la Velocidad. Y por último los sectores de Venta al por mayor y Educación su aporte es significativamente menor que el resto. Soluciones de negocio con Big Data Telefónica Dynamic Insights División de Telefónica en Londres, tendrá como objetivo ordenar y analizar el gran volumen de datos que circula por sus bases para ofrecérsela a empresas privadas y organismos públicos. Trabajará junto con GfK, gigante dedicado a los estudios de mercado. Se pondrá en marcha en los mercados por los que más se está apostando en Telco: Reino Unido, Alemania y Brasil. El primer producto de la nueva unidad, Smart Steps, utilizará datos agregados y totalmente anónimos de la red móvil, que permitirán a las empresas privadas y organismos públicos medir, comparar y comprender qué factores influyen en el número de personas que visitan un determinado lugar en cualquier momento.

5 ( ) ebay: El número de procesos de datos diarios procesados de ebay es de 50 mil billones de bytes. La compañía almacena la información sobre la interacción: búsquedas de productos realizadas por los usuarios, ofertas de artículos, compras Michael Goul, presidente del departamento de sistemas de información, descubrió que el uso estratégico de los datos permite reducir drásticamente los costos de transacción de los usuarios, mejorar la experiencia para los compradores y vendedores, y ahorrar millones de dólares para la empresa. Otro término utilizado en el mundo de los grandes volúmenes de datos es sandboxes ( "cajas de arena"), que se refiere a los entornos de seguridad o mercados de datos virtuales dentro del almacén de datos donde se llevan a cabo análisis de las unidades de negocio. Debido a la estructura una vez que el análisis se ha completado desaparece, el proceso ha llegado a ser conocido como "análisis como un servicio". Los visitantes o clientes de ebay pueden navegar sin comprar varios artículos, y luego comprar algo completamente diferente. Este tipo de comportamiento de los consumidores en la web (experiencia de usuario), es analizado por ebay para identificar cambios en las prácticas comerciales y mejorar la línea estratégica de la empresa. La compañía ha invertido en motores de búsqueda de palabras que mediante su análisis, ebay puede determinar qué palabras son clave. ( ) BT De acuerdo con una encuesta realizada ("Explosión de datos en las empresas de TI") en Alemania, tres cuartas partes de los tomadores de decisiones, anticipan impactos significativos en el ámbito de los sistemas de almacenamiento, como resultado del fenómeno "Big Data". Dos tercios (64 %) prevén una considerable necesidad de actuación en materia de infraestructuras de servidores y de red, así como la capacidad de la red, mientras que alrededor de la mitad (55%) esperan impactos importantes en el análisis y elaboración de informes Los desafíos de crecimiento de los datos primero se han de superar en cuanto a la infraestructura con el fin de beneficiar posteriormente en el contexto de los procesos de análisis y presentación de informes. ( ) BBVA Confía en el enfoque tecnológico de Big Data en el desarrollo de sistemas, tanto para el almacenamiento y análisis de datos, como para poder utilizar los datos resultantes en aplicaciones web. Consideran Big Data una parte de un plan de acción innovadora para mejorar la sociedad del

6 conocimiento compartido de los datos generados en nuestra actividad diaria, proporcionando a los clientes grandes cantidades de datos procesados" ( ) FATHOM Big Data puede costar a su empresa en lugar de beneficiarla, si se usa incorrectamente. El ingrediente clave de Big Data es encontrar un servicio con capacidad de identificar dentro del gran volumen de datos, aquellos que dan sentido a sus datos y descartar aquellos que no proporcionan información, identificar las correlaciones que los Big Data revela y convertirlas en recomendaciones de marketing táctico. ( ) IBM Big data representa una nueva era en la exploración y utilización de datos. IBM está en una posición única para ayudar a los clientes a diseñar, desarrollar y ejecutar una estrategia de datos grande que mejorará y complementará los sistemas y procesos existentes. ( ) FACEBOOK Facebook Lexicon es una herramienta que busca las coincidencias de palabras en los comentarios del muro y muestra un gráfico con la evolución en el tiempo y su expansión geográfica.

7 Small Data? El gran valor está solo en el análisis de los Big Data? Hay una corriente opuesta, a favor del valor que contienen los Small Data, que pone el foco en los pequeños conjuntos de datos que tienen las empresas. Este es uno de los argumentos presentados por un académico estadounidense, Tom Davenport, en su último libro ("Llamadas Sentencia: 12 Historias de grandes decisiones y los equipos que los hizo bien", Harvard Business Review Press) publicado en marzo de Tom Davenport comenta que no es necesario utilizar el análisis de grandes cantidades de datos para tomar decisiones correctas, a menudo es útil considerar los datos recogidos en los niveles más bajos de la organización. El autor explica que, los Small Data que pueden ser registrados en cualquier parte de una organización, los gerentes no tienen excusas para no mejorar la toma de decisiones. En un artículo recientemente publicado por la Harvard Business Review, titulado " Good Data Won't Guarantee Good Decisions", los autores explican que uno de los riesgos en una organización, los gerentes lleguen a tomar decisiones incorrectas sobre una base de datos con grandes costes de mantenimiento. Destacan cuatro razones que explican por qué los datos no garantizan las decisiones correctas: La experiencia y las habilidades permanecen enfocadas en pocos empleados. Los CIOs favorecen los procesos formalizados (finanzas, recursos humanos) y abandonan la gestión de la información no estructurada, por definición, más difícil de tratar y cuyo retorno de la inversión es incierto. La información útil existe, pero es difícil de encontrar. Los managers no gestionan la información, manejan las finanzas o las marcas. Quizá la clave está en la combinación de análisis de datos (volúmenes limitados), con la toma de decisiones y herramientas de predicción, incluyendo el proceso de decisión en colaboración con muchos expertos (y repetitivo) que determinen la decisión correcta. Incluso se podría decir que esto es lo que, en el futuro diferenciará las organizaciones, la medida en la que se integre la gran cantidad de información en el proceso de toma de decisiones para generar Valor. Mercedes García García 26 de octubre de 2012

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