Big Data y la Ilusión del Servicio 1 a 1

Una de las decepciones más grandes al escuchar o leer sobre Big Data, es caer en la cuenta de la brecha que existe entre los artículos que pregonan sus beneficios y hablan de la “revolución” que producen estas nuevas tecnologías y el e-mail que llegó esa misma tarde a tu bandeja de entrada con una promoción de tu tarjeta de crédito que no tiene nada que ver con tus gustos personales, o lo que es peor, que es lo contrario de tus gustos. La disociación entre la teoría y la práctica es tal, que no podemos resistirla y nos enoja. Los datos son una fuente infinita de conocimiento, que no harán más que crecer: la gran mayoría de las empresas dispondrán de esa enorme cantidad de información, que tendrán que procesar, si su meta es lograr ventajas competitivas.

Casualmente The Economist volvió sobre el punto hace unos días, hablando de los datos como el nuevo petróleo, algo de lo que es muy común hablar hoy. Pero, pensemos por un minuto: ¿quién tiene toda esa información dentro de nuestra empresa?, ¿cuáles son los lugares por los que ingresan los datos útiles para conocer a nuestra audiencia? ¿De dónde salen los datos a través de los cuales analizamos a nuestra competencia? El call center, ventas, business intelligence: cada compañía tiene varios puertos de entrada de información, vale decir: si todos los sistemas transaccionales de las compañías generan datos, ¿podemos unirlos para finalmente brindar una atención diferencial al cliente premium? Si realmente lo hiciésemos, agregaríamos un valor increíble. Pero no está resultando fácil, y la realidad es que eso es lo normal. El manejo de datos no es tan sencillo, y en muchos casos por políticas de seguridad internas de cada compañía, la información no llega a quien es capaz de hacer inteligencia. Razones varias: incertidumbre acerca de su utilización, dudas relacionadas con entregar información a un tercero que podría mal utilizarla, regulaciones que impiden cruzar determinados datos. Es por eso que hablamos de data isles o “silos de datos”.

James Dixon, CTO de Pentaho, una empresa de Big Data creada hace 12 años -es decir, cuando prácticamente nadie conocía el concepto- acuñó el término data lakes, que son repositorios de información en los que se reúnen y clasifican datos, y que pueden poner fin a los “silos de datos”. Los data lakes funcionan como un reservorio de información proveniente de distintos sectores de la empresa: podemos recurrir a ellos para ejecutar los cruces que necesitemos, un paso fundamental antes de llegar al analytics.

El Big Data todavía tiene que perfeccionarse: las bases de datos nacieron hace cincuenta años, y el Big Data, tal como lo conocemos, tiene cerca de diez. Por lo tanto antes de embarcarnos en su aventura, es necesario entender que estamos creando una complejidad peligrosa de manejar. Una solución posible es, si una compañía maneja pocos datos, en lugar de dirigir su esfuerzo de inversión y de estructura hacia el Big Data, utilizar soluciones de data science, y recién una vez que conoce la manera en que funcionan sus datos, escalar.
Nadie empieza su kiosco comprando un espacio para tener un supermercado, y en el caso del Big Data es necesario entender que Big no es una palabra más, sino que abarca todas las decisiones que implica el proyecto.

Fuente: mindersgroup.net

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