En el entorno actual de la abundancia de datos y la frecuente sobrecarga de información,la posibilidad de descubrir una visión única permite a las organizaciones mejorar la toma de decisiones. Big data analytics resulta en la capacidad de aprovechar las oportunidades, minimizar los riesgos y controlar los costos. Significa extraer de los datos valor para el negocio en tiempo real.
Porque big data analytics no consiste sólo en la gestión de más datos o más diversos. Sino que trata de lanzar nuevas preguntas y formular nuevas hipótesis. Es explorar y descubrir. Significa tomar de decisiones basadas en datos y eliminando subjetividades. Como The Data Warehousing Institute expone en uno de sus informes de 2012, big data analyticses la aplicación de técnicas de análisis avanzado a grandes conjuntos de datos.
Según el informe de octubre de 2013 elaborado por TDWI, la realidad empresarial muestra que:
- El 57% de las empresas ya interactúan con big data.
- Entre los encuestados, el 61% eligen big data analytics para gestionar los grandes datos.
- Los mayores problemas relacionados con big data son la falta de habilidades en un 40% de los casos y la complejidad de la integración en un 30%.
Big data analytics ¿cuándo?
Muchas empresas trabajan ya con big data desde hace algunos años y, desde hace mucho más tiempo, los negocios analizan sus datos... pero hoy la competencia ha alcanzado su cota máxima con big data analytics. No todos pueden afirmar que analizan todos sus datos. Quienes van por delante, saben que han logrado una ventaja competitiva que les da una distancia difícil de acortar por sus competidores. En este caso, no sólo el tamaño importa sino que la velocidad también cuenta a favor.
Los desafíos del big data analytics, y donde una buena solución se diferencia del resto, son:
- El análisis predictivo.
- El procesamiento de eventos complejos.
- La gestión de reglas de negocio.
- Sus posibilidades BI.
- La integración de datos.
Hay que tener en cuenta que el análisis avanzado ha de contemplar los datos operacionales, los datos online provenientes de clientes, los que llegan de las ventas y transacciones y los procedentes de los equipos y la producción. Todo ello sin olvidar el ingrediente esencial, la clave de la ventaja: proporcionar información sobre la innovación en el servicio.
A través del conocimiento del negocio, en términos absolutos, se pueden detectar las oportunidades y aprovecharlas. Hace falta un expertise y se necesita una estrategia, pero la herramienta es el primer paso para poder pensar en un plan.
¿Para quién es big data analytics?
Big data es una nueva generación de tecnologías y arquitecturas, diseñadas para extraer valor económico de grandes volúmenes de datos heterogéneos, garantizando su captura, descubrimiento y análisis en condiciones de alta velocidad.
A la vista de esta definición está claro que no existen los límites. Tampoco los hay en cuanto al tamaño de la empresa a que va dirigido big data analytics o su sector. Habrá quienes busquen un escenario de datos global, donde se gestionen conjuntos de datos completos; y habrá quién necesite un escenario más específico, que se base en la analítica avanzada y las herramientas de gestión de datos y metadatos para descubrir qué datos corresponden a un modelo analítico específico, cuando el tomar el total de información en consideración no aporte un valor extra.
Big data analytics es usado por empresas que quieren profundizar en su autoconocimiento, que quieren acercarse a sus clientes, explotar todas las posibilidades que su negocio permite y marcar distancia con la competencia. No es una cuestión de gigabytes o terabytes sin más, sino que se trata del valor que se puede conseguir y de la creatividad que contribuirá a usarlo para crecer y desarrollarse como organización.
Algunos casos de éxito de big data analytics son:
Las claves para seguir sus pasos son:
- No dejar de lado la perspectiva de negocio en el trabajo con los datos.
- Buscar el modo idóneo de aprovechar los recursos disponibles.
- Apuntarse a la mejora continua.
- Tener en cuenta la curva de aprendizaje de la analítica avanzada.
- Establecer objetivos, revisarlos, ajustarlos y seguir trabajando.
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