Lo que las empresas deberían saber sobre el Big Data

Existen muchas suposiciones en torno al análisis de datos en el campo de los negocios que no se corresponden con la realidad. Entre las más comunes: que las nuevas plataformas pueden integrarse fácilmente con los sistemas ya existentes. Que la inteligencia proporciona directivas claras para los siguientes pasos de una empresa. Y que los trabajadores de una organización acogerán gustosamente el uso de datos y analíticas. Desafortunadamente, estas ideas equivocadas pueden provocar frustración y echar por tierra un proyecto desde su nacimiento. A continuación detallamos algunas de las problemáticas habituales en los proyectos de análisis de datos y Big Data, junto con algunas sugerencias para evitar estos errores.

6 desafíos de la implementación del Big Data y la analítica

Es común definir el Big Data en términos de las “tres Vs”: los datos deben tener gran volumen, velocidad y variedad. Las organizaciones que trabajan con Big Data son las que generan -o consumen- un flujo constante de datos procedentes de diversas fuentes que deben ser almacenados, procesados y gestionados constantemente. Y, ahora que el Big Data se ha convertido en una herramienta imprescindible para los negocios, las compañías que no están familiarizadas con su uso pueden verse en desventaja a la hora de comprender a sus clientes, acceder a nuevos mercados o refinar su propios procesos internos. Pero, a medida que más compañías aceptan la necesidad de manejar el Big Data y las analíticas, muchas no se dan cuenta del aprendizaje, el impacto sobre la empresa y las implicaciones legales que esto trae consigo.

Estas son las seis problemáticas más habituales que las empresas encuentran al tratar con Big Data y analíticas:

• Falta de conocimientos sobre la ciencia de los datos. La tecnología avanza más rápido que el talento, por lo que muchos negocios se ven incapaces de hacer buen uso de las herramientas de analítica por las que han pagado. Los vendedores de software pueden presumir de sus interfaces sencillos, pero un científico de datos, o, en ciertos casos, un equipo entero, puede ser una adquisición valiosa, incluso necesaria, para tu empresa. Si no lo tienes entre tu personal, o si te interesa ampliar tu equipo, puede ser útil subcontratarlo.  
• Cambios en la organización. Para sacar el máximo provecho a la inteligencia que nos proporcionan los datos, las empresas deben estar preparadas para implementar cambios importantes en todos los departamentos, desde los altos cargos hasta el de ventas y el de recursos humanos. Los empleados de cada nivel deben aprender a manejar, al menos a nivel de usuario, las herramientas analíticas, y algunos deberían recibir un entrenamiento más avanzada.
• La seguridad de los datos. La seguridad es un factor importante para compañías que manejan un alto volumen de datos que no debe salir a la luz. En materia de recogida de datos, la legislación sobre la privacidad varía mucho entre distintas áreas socio-políticas y se aplican de maneras diferentes, en función de la cantidad y el tipo de datos. Un fallo de seguridad puede dejar a una empresa y a sus clientes expuestos al robo de identidad y a la pérdida de información competitiva, por lo que la seguridad es un gran desafío que debe ser tomado en serio.
• Interpretación efectiva. Muchas compañías encuentran difícil hacer un uso eficaz de las conclusiones que arroja un alto volumen de datos. Las analíticas no son definitivas, y gran parte del conocimiento y la interpretación se dirigen a convertir estas conclusiones en soluciones prácticas para la empresa.
• El almacenamiento de datos. ¿Dónde vas a guardar tus datos? ¿Cómo determinar si tus datos son precisos? ¿Serán compatibles con los procesos y las herramientas de software que ya utilizas? Estas son preguntas a las que deberás dar respuesta constante una vez que el Big Data y la analítica entren a formar parte de tu modelo de negocio.
• Falta de soporte. Existen muchas compañías que no cuentan con la asistencia técnica necesaria para extraer todos los beneficios de sus herramientas analíticas.

6 soluciones a los desafíos del Big Data

Implementar el Big Data y las analíticas en tu empresa puede ser una tarea compleja y abrumadora, pero puede compensar de muchas maneras. Sin embargo, hay cosas que puedes hacer para mitigar los riesgos que traen consigo este tipo de iniciativas. Si se implementan adecuadamente, las medidas de seguridad pueden resultar sencillas y baratas.

Existen para las compañías varios modos de evitar o superar los obstáculos del Big Data y las analíticas:

• Determina los conocimientos de tu personal. Puede que cuentes con empleados que tengan experiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos, o puede tratarse de un territorio desconocido para todos. ¿No te gustaría conocer el grado de competencia con el que cuentas antes de gastar dinero en una iniciativa de análisis de datos? Puedes encuestar o entrevistar a tus empleados para determinar dónde se encuentra tu compañía en materia de Big Data. O bien plantearte trabajar con un partner que rellene estos huecos en tu empresa.  
• Elabora un plan de lanzamiento. No hace falta decir que vas a necesitar un plan de lanzamiento, ya que no todos los miembros de tu organización sabrán apreciar el valor que puede aportar un buen programa de análisis de datos. El enfoque de arriba a abajo es, normalmente, el más simple y eficaz, ya que los miembros del equipo deben adaptarse y cooperar con sus líderes.
• Blinda tus datos. Algunos de los métodos de protección de datos más populares y efectivos incluyen el control de identidad y acceso, la encriptación y la segregación de datos. Limita el número de empleados que tengan acceso a los datos protegiéndolos con contraseña o encriptándolos. Segregar tus datos entre múltiples bases permitirá que la mayor parte de estos estén protegidos en caso de que uno o más de tus métodos de almacenamiento se vean comprometidos.
• Encuentra la herramienta analítica adecuada. La variedad de herramientas analíticas que hay en el mercado puede ser abrumadora, pero la mayoría te permiten probar su software antes de comprarlo. Determina qué espera tu empresa del Big Data antes de probar los programas. Elegir un software que se adapte a las necesidades de tu compañía facilitará a tus empleados la labor de interpretar los datos.
• Un gobierno de datos eficaz. Los altos cargos deberían decidirse por un programa de gobierno de datos antes de embarcarse en una iniciativa de Big Data. Esto ayudará a orientar todas las decisiones sobre el almacenamiento, protección y análisis de tus datos. Los mejores programas de gobierno de datos incluyen también el gobierno de analíticas.
• Asegúrate de que tu iniciativa tenga soporte. Si la herramienta se desarrolla dentro de la empresa, asegúrate de comunicar a tu equipo que deberán seguir actualizándola para asegurarse de que los usuarios puedan sacarle el máximo partido.

Las herramientas online también pueden ayudarte a comprender el Big Data. Los datos deben ser consistentes y fácilmente integrables entre distintas herramientas para extraer de ellos el máximo valor. Utilizar identificadores comunes para establecer un marco maestro de datos puede ayudar a evitar la confusión entre identidades. Un uso eficaz de los datos puede suponer una gran bendición para cualquier compañía. Así que asegúrate de buscar la solución que mejor se ajuste a tu empresa.  

Fuente: Dun & Bradstreet

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