Es el tema del momento en IT. Todos los enfoques relacionados con “Big data” dan cuenta de iniciativas que crean brillantes oportunidades para el mundo de los negocios y para la gente de IT. Pero a la par, hay que lidiar, entender y manejar los desafíos que plantea.
La inversión global en este rubro en 2013 siguió aumentando, con 68% de las empresas consultadas afectando recursos a esta tecnología. Todo lo que se conoce como business analytics, el concepto que agrupa a business intelligence y performance management, será la inversión crucial a lo largo de este año.
Durante el año pasado, se calcula que el mercado de plataformas en business intelligence ha representado una inversión de US$ 14.100 millones.
Lo cierto es que Big data implica enormes cambios y viene muy de la mano de la Internet of Everything (y que comprende conexiones entre personas, procesos y máquinas): qué hacer con ese inmenso volumen de información que viene de sensores pegados a todos los artefactos imaginables, qué hacer con la información que los clientes o proveedores están posteando en Twitter o Facebook o las búsquedas que están haciendo en Google o los videos que alguien está poniendo en Youtube, o lo que están diciendo de sus empresas en sus CV los usuarios de Linkedin o la montaña de presentaciones en powerpoint que anda por la red o incluso toda la información en mails o facturas o pedidos que las firmas tienen del cliente. Para cada una de estas fuentes de información desestructurada están apareciendo plataformas de búsqueda y ordenamiento de datos.
La cantidad de información y, sobre todo, la posibilidad de captarlo en tiempo real (por ejemplo, cuando un cliente esta probándose ropa) hace que los business analytics pasen de ser una herramienta de planificación a una herramienta de gestión. El día a día requiere inteligencia. Y también entonces cambia el profesional: ya no es un científico (un experto en estadísticas) sino un empleado que toma decisiones en la primera línea de interacción con el cliente. O tal vez la segunda línea, pero el mensaje es el mismo: las herramientas de business analytics tienen que ser fáciles de usar y con interfaces visuales.
(Business analytics en su acepción más amplia, incluye la infraestructura, las aplicaciones, herramientas y las mejores prácticas que permiten acceso y análisis de la información para optimizar decisiones y performance).
Hay quienes dicen que esta argumentación es ya es una visión vieja: big data debería ser para transformar el negocio, no solo para gestionarlo. Y mucho menos para hacer reporting: big data debe tener una dimensión predictiva. ¿Cómo predecir el comportamiento del cliente? ¿Cómo monetizar el comportamiento del cliente? ¿Cómo mejorarle la experiencia? ¿Cómo tomar decisiones de marketing y pricing? ¿Cómo convertir toda esa información en una visión de 360 grados del cliente? Y también, ¿cómo ganar eficiencia en nuestras operaciones con información de todo en tiempo real?
Otra de las discusiones es de arquitectura de bases de datos: relational versus open source.
También hay que tener en cuenta el informe “magic quadrant” de Gartner. Arranca para ello con los jugadores. Hay empresas muy grandes como IBM o SAP y otras más chicas y enfocadas al análisis de datos como SAS o Tableau (Tableau es una especie de Excel, muy fácil de manejar pero con mucha más capacidad de procesamiento, mejores gráficos y unos dashboards excelentes).
La confluencia de las actuales tendencias en redes sociales, movilidad y la tan mentada “nube” (cloud computing) está creando una poderosa combinación de fuerzas que inevitablemente impactarán sobre cualquier organización.
Esta situación plantea un desafío inédito a los principales directivos de IT en cada empresa: enfrentar los desafíos que plantea big data con el escenario de fondo de crecientes demandas por mejor información para tomar mejores decisiones.
No basta con recolectar y analizar información de fuentes abiertas para garantizar el éxito. Más allá de los desafíos técnicos, la alta gerencia debe confiar en la procedencia y calidad del informe analítico obtenido. Deben combinarse “las tres v”: volumen, velocidad y variedad.
Ya casi nadie pregunta “Qué es big data”. El gran interrogante ahora es “cómo obtenemos valor de big data”. El gran cambio es que ahora los líderes en cada negocio se vinculan de modo íntimo al desarrollo de estas estrategias porque han adquirido conciencia que son determinantes para lograr éxito.
Todo indica que ha llegado la hora de big data. Un gran número de empresas tienen ambiciosos planes para la utilización intensiva de data que hagan más eficientes las operaciones, refuerce los vínculos con los clientes y desarrolle nuevas vías de ingreso. Pero hay una sola precondición: hay que estar listos para la revolución que se viene, o será un avión que se pierda aun viéndolo despegar.
