La importancia del dato
Hoy en día los datos nos rodean allá donde vayamos. La era digital en la que estamos inmersos ha tenido mucho que ver en esta afirmación, de hecho, conlleva nuevos procesos de trabajo, apoyados en las tecnologías emergentes. A esto se unen los nuevos dispositivos móviles, utilizados en nuestra vida cotidiana, que nos llevan a plantearnos nuevas formas de entrega y disponibilidad de información.
Las cantidades de información se multiplican minuto a minuto pero, ¿cuál es el grado de control que ejercen tanto las grandes compañías como las pymes sobre estas? ¿Hasta qué punto son importantes los datos en el correcto empleo del CRM?
La información empresarial en la actualidad tiene una amplia procedencia: sensores, actuadores, dispositivos móviles, bases de datos, correos, etc. Tecnológicamente el traslado de la información es perfectamente posible. La cuestión radica en la validez y relevancia de la información, en cuanto a datos exportables para los negocios. Además, la variedad o heterogeneidad de los datos, hace necesario que estos tengan que ser previamente estructurados. El gran enemigo ante esta afirmación es la inestabilidad. Lo único constante es el cambio: ante la aparición de nuevas tecnologías que dejan obsoletas las posibilidades de interpretación de archivos antiguos. A esta problemática se une la globalización. La información ya no conoce fronteras. Por eso, la generación y consumo de datos de una región a otra produce otra tipología de estándares.
La experiencia debería pasar por la flexibilidad de los sistemas y que no precisen de una reprogramación continua. Sistemas que además, no terminen por generar datos basura. Esta sería otra cuestión importante que nos llevaría a otro debate sobre si lo que generamos para analizar es estrictamente lo que necesitamos.
Aún así, sería presuntuoso afirmar que existe una solución única a la gestión del dato. Como podemos comprobar día tras día, el big data es un inmenso croquis. Sin duda este es uno de los grandes retos que las compañías de base tecnológica orientadas a esta tipología de sistemas, deberemos hacer frente.
Desde nuestra perspectiva, big data necesita de un modo de trabajo diferente, persiguiendo análisis de la información más oportunistas y explorando respuestas a preguntas incompletas o incluso inexistentes.
Nos encontramos así con dos tendencias: por un lado, almacenamiento masivo de datos empresariales proporcionando requerimientos de información estructurada, datos e información operacional, y por otro, tecnólogos cuestionando la relevancia y utilidad de los datos estructurados. Una empresa que quiera tener éxito, tiene y debe hacer uso de estas dos tendencias y utilizarlas de forma complementaria.
Por lo general, los analistas de la información parten de la compresión de la estrategia de las compañías, trasladándola a preguntas sobre el negocio, prototipando los datos de forma estructurada para obtener las respuestas a las mismas. Es a lo que denominamos un estilo de análisis deductivo.
Sin embargo, cuando existen altos volúmenes de información, de diferente estilo y que se han de procesar a alta velocidad, este método de análisis no puede llegar a analizar el dato en sí mismo; el cerebro puede desgranar la información en diferentes niveles, buscando lo que son y contienen los datos, lo que se traduce en un análisis inductivo.
Aún así, es posible que sea pronto para responder si existirá un sistema específico para el big data como tal. Ya que como vemos, va a depender en mayor o menor medida de cada sector y sus particularidades.
Eso sí, las dos tendencias existentes de análisis de la información, deductivo e inductivo, que mencionábamos al principio, han de convivir y conjugarse para obtener el éxito. No toda información se ha de tratar y procesar de la misma manera. La tendencia es que big data y los sistemas tradicionales de BI se integren y convivan, pertenezca la compañía al sector que pertenezca.
El estado de la tecnología en la actualidad permite realizar cualquier tipo y mezcla de análisis de datos, pudiendo ser repetidos una y otra vez hasta la obtención de conclusiones.
Sólo queda ya que las compañías conozcan los cambios a los que se enfrentan para poder agilizar sus procesos de análisis de datos corporativos.
Elsa Álvarez es directora general de MakeSoft.