El mundo en el que vivimos está repleto de datos. Según IDC, sólo en 2011 se crearon 1,8 zettabytes de información (lo que equivale a 18 billones de gigabytes) y se estima que esa cifra se habrá duplicado al finalizar 2013. Esta enorme masa de bytes se nutre cada vez más de imágenes, clicks, descargas, compras en línea, comentarios, enlaces compartidos y el largo etcétera que conforma nuestra creciente vida digital.
Ante la magnitud de estas cifras, no sorprende que muchos analistas se entusiasmen enormemente frente a la Big Data. Para Peter Hinssen, CEO de Across Technology, su incidencia en la economía del siglo XXI será comparable a la que el petróleo tuvo en la economía del XX. Pero, por la misma razón, Hinssen asegura que así como la capacidad de refinamiento fue clave para el sector petrolero, la capacidad de analizar adecuadamente vastos conjuntos de datos es la esencia de la Big Data.
Por eso, los verdaderos beneficiarios de la Big Data serán aquellos actores corporativos que sepan cómo convertir millones de datos en información estratégica. Y el valor de estos datos será directamente proporcional a su utilidad para sustentar exitosamente desde objetivos generales, como planes de expansión comercial, hasta proyectos más puntuales, como el incremento de la capacidad operativa de un determinado sector de la empresa.
En este escenario, los CIO se hallan ante el reto de integrar el análisis de Big Data a sus estructuras operativas y que esa integración se traduzca, a su vez, en una mejor competitividad.
Pero para alcanzar esa meta, la incorporación debe ser estrictamente planificada. Los recursos técnicos y humanos para sistematizar y analizar cantidades ingentes de datos en tiempo real son costosos y se hace imperioso optimizar su uso.
Por esta razón, las compañías deben fijar objetivos claros para la utilización de la Big Data. En primer lugar, es necesario detectar las áreas críticas en las que un análisis preciso de los datos pueda maximizar la competitividad. Ciertamente, no es lo mismo monitorear los patrones de consumo de nuestros clientes que cruzar variables de índole técnica en busca de una reducción de costos en el sector de logística.
En segundo lugar, es importante que el área de IT pueda establecer nexos fructíferos con las otras áreas involucradas, de modo que la depuración de los datos esté claramente orientada a resultados específicos y rápidamente aplicables.
En tercer lugar, y estrechamente vinculado con lo anterior, resultará vital que muchas empresas encuentren el perfil profesional más idóneo para liderar estrategias de Big Data. En este sentido, el desafío pendiente es capacitar a profesionales que puedan combinar conocimientos técnicos y analíticos en minería de datos y lenguajes de programación con aptitudes marcadamente orientadas a los negocios.
Finalmente, la inserción de la Big Data en las empresas será eficiente sólo en la medida que su aplicación genere datos de alto valor estratégico. De acuerdo a McKinsey, hay cinco variables que determinan este valor:
1) la cantidad de datos disponibles
2) la variación de los resultados de su negocio
3) la cantidad de clientes y proveedores
4) la intensidad de las transacciones financieras de la empresa
5) el nivel de estabilidad del sector económico en el que la compañía está inserto.
Más allá de las particularidades de cada estructura corporativa, resulta evidente que todas las empresas pueden beneficiarse significativamente del análisis estratégico de datos. Aceptada esta premisa, no es menos importante el “cómo” de la cuestión. Y en este sentido, la implementación de una estrategia acertada resulta vital pues definirá si la Big Data se convierte en el activo más preciado de la compañía o, por el contrario, en una costosa obligación.