Los datos pueden ser una herramienta poderosa para las compañías de todo el mundo. Aprovechar los datos de los clientes y de las transacciones, puede suponer el impulso necesario para conseguir las campañas comerciales más exitosas.

Sin embargo, para poder aprovechar esos datos de manera efectiva, las organizaciones necesitan contar con una estrategia de datos adecuada, la cual deberá estar dividida en tres apartados:

  • Estandarización de los datos
  • Transformación de los datos y automatización
  • Narración de datos

Estos tres puntos, serán indispensables a la hora de obtener una visión clara y concisa sobre la información recopilada. La mayoría de las organizaciones recopilan datos sobre reproducciones de vídeo, visitas al sitio web, descargas, etc., solo para descubrir que no pueden aprovechar de manera efectiva todos los datos recopilados ya sea por su irrelevancia o por la falta de coherencia con el resto de los datos obtenidos.

Planteamiento de una política de datos de calidad

Actualmente, el 67% de los ejecutivos reconoce el potencial de los datos para ayudarlos a hacer crecer sus negocios. Sin embargo, según los últimos informes más de la mitad de los líderes empresariales reconoce que ese potencial solo reside en los datos de calidad.

 

Para poder obtener esta tipología de datos, es importante que las empresas cuenten con una política clara sobre cómo recopilar datos, qué datos recopilar, cómo se almacenan, quién tiene acceso a ellos y qué se va a hacer con ellos.

A su vez necesitan una figura clara, que defina esa política de datos. Al considerar quién es el propietario de los datos, las empresas se dividen sobre si se trata de una función del departamento TI o una función de la C-suite. Tradicionalmente, esto se ha visto principalmente como un rol del Director de Información o Director de Tecnología, sin embargo, esto ha ido evolucionando y actualmente se considera más una responsabilidad del Director Ejecutivo.

Esta propiedad continuará evolucionando a medida que los líderes empresariales busquen definir dónde encajan mejor las estrategias de datos dentro de cada organización.

 

Arquitecturas tecnológicas de Big Data

Toda estrategia de datos deberá estar respaldada por una buena arquitectura tecnológica. Las herramientas para la gestión de los datos han sido un obstáculo para muchas organizaciones durante la última década y continúan siéndolo en el presente.

Actualmente, un 43% de las compañías utiliza un software de administración de datos, frente a un 25% que planea invertir en herramientas que le ayuden a la administración de los datos en los próximos 12 meses.

A pesar de contar con sistemas de gestión, los problemas son evidentes según los líderes empresariales:

  • Imprecisión de los datos: una cuarta parte de los ejecutivos dice que acceder a datos precisos es un problema.
  • Procesamiento de los datos: el 23% dice que analizar y procesar datos es su mayor desafío.
  • Silos de datos: el acceso a los datos (20%), compartir datos entre diferentes equipos y funciones (18%) y vincular los datos en la organización (17%) son preocupaciones comunes.
  • Plazos: obtener información a la que se pueda acceder en un marco de tiempo útil (18%) y si los datos son en tiempo real (17%) son preocupaciones habituales.

Estos porcentajes dejan de manifiesto una vez más, la necesidad de contar con una buena arquitectura tecnológica, que respalde todo el proceso de la gestión de los datos, desde su obtención hasta su uso final.

La arquitectura de un sistema de Big Data varía según la infraestructura y las necesidades de cada empresa, no obstante, generalmente cuenta con unos componentes comunes: las fuentes de los datos, la gestión en tiempo real, el almacenaje de datos tanto comunes como analíticos, la combinación de procesamiento por lotes y procesamiento en tiempo real y las herramientas de análisis y automatización de procesos.

En el pasado, una buena herramienta de gestión era el punto focal para mantener la seguridad de los datos. Sin embargo, hoy en día, va más allá, se trata de un enfoque estructurado para modelar los elementos que componen las herramientas de Big Data de una empresa.

Por ello, el objetivo clave de los arquitectos encargados de diseñar esa infraestructura debe ser garantizar que los sistemas técnicos y la estructura de la organización casen, y que a su vez puedan analizar todos los datos recopilados, manteniendo la seguridad y respaldando futuros caminos, como por ejemplo la integración móvil que permita el intercambio de la información.

Beneficios de una arquitectura de Big Data

En muchas ocasiones, la gran cantidad de datos analizada no deja identificar el valor de cada uno de ellos. Ante estas situaciones, las grandes compañías tecnológicas han iniciado diversos proyectos. El objetivo es encontrar la solución ideal para poder configurar la infraestructura necesaria que permita la transferencia de datos en los sistemas empresariales, dejando de lado las soluciones tradicionales de carpetas comprimidas o incluso USB.

Entre los diversos proyectos que están llegando al mercado, se encuentra la opción lanzada por Microsoft, Azure Data Share. Esta herramienta solo es un ejemplo de cómo una estructura tecnológica de Big Data bien definida puede ayudar en la gestión y el intercambio de datos. No obstante, existen más motivos:

  1. Apoyar la democratización de los datos, lo que requiere compartir datos, calidad, seguridad y gobernanza.
  2. Habilitar la empresa “hiperconectada” dentro y fuera de la organización.
  3. Impulsar un movimiento hacia el autoservicio y el Citizen X.
  4. Pasar de informes históricos a análisis predictivos y prescriptivos.
  5. Permitir una mayor capacidad de respuesta a los usuarios de la línea de negocio (LOB).
  6. Prepararse para nuevas fuentes de datos, a la vez que concienciarse sobre las nuevas aplicaciones y casos de uso.
  7. Monetización de la información extraída tras el estudio de los datos o la obtención de estadísticas.

La monetización de los datos

La perspectiva de la monetización es realmente interesante de cara a un futuro próximo. A medida que las compañías acumulan grandes cantidades de datos, van generando valor de formas que no habían considerado.

Ante esta nueva oportunidad las empresas deberán tener en cuenta tres factores importantes:

  • Los datos descartados por una empresa pueden ser valiosos para otras.
  • Descartar el exceso de datos. En promedio, entre el 60% y el 73% de todos los datos recopilados no se utilizan.
  • La integración de datos de diferentes empresas y sectores puede proporcionar una imagen más completa y matizada de la información.

No obstante, existen algunos obstáculos en el camino hacia la monetización. Cuando se trata de datos personales, primero es importante garantizar la total privacidad del usuario. Es por eso por lo que se debe eliminar toda la información personal, aislando solo los atributos que son valiosos, mediante los cuales no se puede identificar a personas específicas.

En la era de la GDPR, las empresas tienen que avanzar en sus análisis para determinar los datos que son valiosos y pueden generar beneficios cuantificables y aquellos que no son relevantes.

Conclusiones

Los datos son y seguirán siendo vitales para el éxito empresarial ahora y en el futuro. Los líderes empresariales comprenden los enormes beneficios de las estrategias basadas en datos y, a pesar de los desafíos, continúan avanzando para hacer realidad el éxito basado en datos.

A medida que el alcance de los grandes datos se generalice, las organizaciones deberán compartir estos datos con socios y clientes. Las distintas herramientas de Big Data proporcionan un enfoque simplificado que permitirá a la compañías compartir, actualizar y monitorear datos de manera segura.

No solo se requieren mayores requisitos técnicos, sino que tanto la seguridad como la integración de los datos contribuyen a los nuevos desafíos a los que se enfrentan a diario las empresas.