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Hoy en día, parece que por donde sea que miremos, RRSS, prensa, revistas especializadas, meetups, etc., todo el mundo está hablando sobre “cómo extraer valor de los datos”. El tema se ha vuelto ya conversación diaria de todos los círculos técnicos y directivos y parece que las empresas que no lo estén abordando de alguna manera se están quedando atrás.

Todos los negocios en el siglo XXI, están inmersos en datos: datos que genera la operativa misma del negocio, como ventas, compras, proveedores, riesgos, stocks u otros; datos que generan los clientes, como interacciones de los clientes con la empresa a través de sus distintos canales, tiendas físicas y online, páginas webs, aplicaciones móviles, call centers, entre otros; datos que genera la competencia de la empresa; y en los últimos años se han sumando fuentes de datos más “exóticas”, como los esfuerzos open data y datos de terceros, como pueden ser los que aportan  empresas de negocios tradicionales como banca, telecomunicaciones o seguros.

Entonces, el problema hoy en día para las empresas ya no es la disponibilidad de los datos, como hemos visto, datos hay por todas partes, y cada vez incluso, su coste de adquisición es menor. El problema es que tenemos la posibilidad de recolectar muchos datos, pero ¿cómo le sacamos valor de negocio a dicha posibilidad?… es aquí donde Big Data entra a jugar un papel fundamental como tecnología y como forma de trabajar, al permitirnos orientar nuestro negocio entorno al dato para extraerle valor.

Antes de responder a la pregunta de cómo realizar esta tarea, tenemos que tener en cuenta la importancia de las  5 V’s del Big Data: volumen, variedad, veracidad, velocidad y valor; y analizar si cumplimos con todas ellas.

Entonces, ahora que hemos analizado las famosas 5 Vs, ¿cómo extraemos valor de los datos?

Entender las 5 V’s nos permite definir el primero de 3 pilares que necesitamos para generar valor con los datos, y es que necesitamos: infraestructura, nuevas capacidades y nuevas aplicaciones.

Infraestructura

Al entender las 5 Vs, podremos definir qué tipo de infraestructura necesitamos. La infraestructura tiene que tener dos características principales: dar soporte para almacenar y procesar en un mismo ecosistema todos los datos, de todas las posibles fuentes de datos actuales y futuras, bajo las premisas de elasticidad y escalabilidad. Es difícil predecir el crecimiento del volumen de los datos que vamos a tener que procesar, y es que si este año estamos procesando 1 TB de datos mensuales, puede ser que en 2 años necesitemos procesar 1 TB de datos al día. Es por ello que necesitamos que la infraestructura sea escalable, para soportar un crecimiento exponencial a costes razonables. Además, tenemos que tener en cuenta las otras V’s, velocidad (batch o real time), veracidad (mediante gobierno del dato), variabilidad (estructurados, no estructurados, internos, externos…) y valor. Aunque valor afecta a los 3 pilares.

Nuevas capacidades

Una vez que tenemos la infraestructura clara, necesitamos nuevas capacidades dentro de la organización. La infraestructura será tan buena como buenos sean los Ingenieros y Arquitectos Big Data que la administren y exploten. De la misma manera, los modelos analíticos que desarrollemos sobre ella serán tan buenos como los Data Scientists que los creen; y las decisiones basadas en datos serán acertadas en la medida que los líderes, directores y managers estén preparados para liderar negocios basados en datos y no en meras intuiciones o en experiencias pasadas. Por lo tanto, es fundamental formar a nuestra gente y, muy probablemente, contratar gente nueva, y apoyarte en consultorías de expertos, seguir formándonos y en última instancia rodearnos de talento propio y en nuestros equipos.

Nuevas Aplicaciones

Y una vez que tenemos nuevas capacidades desarrolladas, ya sea propias, subcontratadas o una combinación de ambas, tenemos que determinar qué aplicación de los datos podemos incorporar a nuestro negocio para enriquecerlo, que hagan más inteligentes nuestros procesos actuales y  generen nuevos modelos y oportunidades de negocio. En definitiva, son casos de uso que hacen más eficientes nuestras operaciones, que reducen nuestros riesgos, previenen fraude e incluso generan nuevas fuentes de ingresos. El tratamiento y extracción del dato por tanto es un factor de competitividad clave para las empresas.

A medida que nos movamos hacia arriba en esta cadena de valor del dato (infraestructura, nuevas capacidades y nuevas aplicaciones), iremos generando cada vez más valor.