Inteligencia en cualquier lugar, la clave para obtener el máximo del Big Data

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Francois Cadillon, Vicepresidente de Ventas para el Reino Unido, Irlanda y Sur de Europa de MicroStrategy, nos da las claves para sacar el máximo partido de los grandes volúmenes de datos que generan las organizaciones.

El Big Data tiene el potencial para transformar el negocio permitiendo a los directivos tomar decisiones basadas en datos fiables más rápidamente. De acuerdo con la firma analista IDC, en el año 2019, las empresas gastarán 187.000 millones de dólares en Big Data y tecnología analítica, lo que supone un aumento del 50% respecto a los 122.000 millones invertidos en 2015. Las organizaciones están descubriendo nuevas vías para aprovechar este potencial, obtener información y convertir el Big Data en una ventaja competitiva. En un mundo donde el dato es el rey, las estrategias orientadas a la democratización de la información y que ponen la analítica en manos de los empleados a lo largo de toda la empresa obtienen mejores resultados.

La implementación del BI de ‘auto-servicio’ se ha vuelto más popular porque permite a los usuarios de diferentes niveles y departamentos actuar sobre el conocimiento y ofrecer un mejor servicio a sus clientes y partners. Una vez que las organizaciones deciden aplicar este enfoque, a muchas les resulta difícil implantar una solución analítica completa que cumpla las necesidades tanto de los usuarios de negocio, como de los directivos y personal del departamento de TI. En su lugar, cuentan con un mosaico de soluciones puntuales, forzándolas a lidiar con silos de datos, complicados flujos de trabajo, una escalabilidad limitada y un retraso en la adopción por parte de los usuarios. Estos desafíos, agravados con problemas relacionados con la calidad de los datos, un pobre rendimiento y un diseño de aplicaciones poco amigable impiden a las empresas extraer todo el potencial de la analítica empresarial.

Con el fin evitar la aparición de nuevos problemas que obstaculicen el crecimiento y la eficiencia, las organizaciones deben buscar el equilibrio entre la flexibilidad para el usuario final y el rendimiento y control que aporta una verdadera plataforma analítica empresarial. Para lograr el éxito, las organizaciones deben establecer roles y procesos de manera temprana, publicar un sistema de registro verificado y proporcionar a los usuarios de negocio el poder de publicar nuevos datos y cuadros de mando en un entorno controlado. Las empresas deben impulsar la adopción teniendo en cuenta, en primer lugar, las necesidades del usuario y después proporcionando acceso a los datos a través de aplicaciones web, móviles y de escritorio, todo ello unificado en una misma plataforma empresarial. Mediante la implementación de este enfoque sistemático, las organizaciones pueden desplegar inteligencia en cualquier lugar, lo que significa que la toma de decisiones basada en datos fiables sustituye a la intuición en todos los niveles.

Sin embargo, el viaje hacia la digitalización no está exento de posibles trampas. A medida que las organizaciones tratan de estar más orientadas a los datos, estas comenzarán a tratar con volúmenes cada vez mayores, provocando así que la disponibilidad de datos de gran calidad tenga mayor importancia que nunca. Desafortunadamente, este mismo incremento del volumen de información hace que sea más difícil entregar rápidamente los datos a los analistas. Es ahí donde la automatización, a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, puede ayudar. Este software puede respaldar al personal encargado de la toma de decisiones cribando a través de grandes volúmenes de datos y sacando a la superficie el conocimiento más importante, liberando así de tiempo a los analistas para crear estrategias orientadas al uso de datos y hacer un examen crítico sobre el negocio.

Para las organizaciones que están democratizando la información, asegurar la higiene de los datos es también un gran desafío. Los datos contaminados pueden ser un problema sumamente costoso que requiere mucho tiempo y recursos para resolverlo. La introducción de pequeñas inconsistencias en los conjuntos de datos puede tener efectos exponenciales en varios departamentos, ya que los usuarios comparten información no verificada con compañeros, clientes y otras personas ajenas a la empresa. Sin ni siquiera darse cuente de que realmente existe un problema, los empleados bien intencionados pueden tomar decisiones basadas en datos incorrectos, que pueden llevar al desperdicio de recursos de la empresa, el incremento de costes y a la distorsión de los resultados.

La “ingeniería inversa” de datos irrelevantes, obsoletos o erróneos es un proceso tedioso y lento. Proporciona una oportunidad para que la competencia de un paso adelante debido a que los recursos de la compañía son desviados a la limpieza y restauración de datos para que vuelvan a su estado no contaminado. Por supuesto, la prevención es lo más recomendable. Un entorno de gestión de datos sólido y completo puede asegurar que a cada usuario de la organización se le otorgue el nivel de acceso a la información correcto. Esto, junto con la educación de los empleados, se convierte en la mejor manera de garantizar la calidad de los datos de la empresa y de mantener la seguridad.

El uso del BI y la analítica solo se hará más omnipresente a medida que las empresas reconozcan los beneficios potenciales de implementar un enfoque holístico apropiado para aprovechar el big data y operar con esos volúmenes masivos de información. La elección de una correcta tecnología es la clave para garantizar que los usuarios saquen el máximo partido al contenido que crean mientras operan dentro de un ecosistema BI gestionado.

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