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Datos en las empresas tradicionales vs. nativas digitales
  • Saúl Lugo
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  • Arquitectura Big Data . Big Data . Data Science . Data Warehouse . datos . Procesamiento de Datos .

Una vez entendido el proceso de cómo obtener valor del dato, cabe preguntarse si ese proceso varía si estamos hablando de una empresa tradicional, por ejemplo una telco grande o un banco, o si estamos hablando de una start-up basada en la nueva economía digital, como es el caso de empresas como Uber, Cabify, Airbnb o Netflix, entre otras.

El dato en la empresa tradicional

En una empresa tradicional, especialmente en las empresas grandes, el corazón del procesamiento de los datos siempre ha sido el data warehouse. En el siguiente diagrama podemos ver un esquema general de un típico data warehouse (DWH):

Data Warehouse Example (DWH)

 

Absolutamente toda la información almacenada y procesada en un DWH es información estructurada y por estructurada nos referimos a información almacenada en bases de datos relacionales. Por lo tanto, la principal herramienta que tienen los interlocutores de la empresa para explotar los datos del DWH es el lenguaje de programación SQL.

Este hecho tiene ventajas y desventajas. Como ventajas podemos pensar que los datos almacenados en el DWH vienen de la operativa diaria de la empresa, y al estar hablando de empresas tradicionales grandes, podemos intuir que en general estos DWH contienen grandes volúmenes de información que reflejan muchos años de actividad del negocio. Otra ventaja es que al ser información estructurada, es fácil de almacenar, procesar y automatizar para producir reportes de gran calidad. La desventaja principal viene dada por la dinámica actual de la economía digital. La economía digital genera una gran cantidad de datos que contienen mucho valor, pero no son datos estructurados. Como por ejemplo los datos de redes sociales, los datos producidos por APIs de distintos servicios en Internet o bien datos de IoT. Que al no ser datos estructurados y al tener estructuras que no son rígidas y que cambian con el tiempo, complica su forma de almacenamiento y procesamiento en un DWH. De hecho, y esto ya lo vimos en el artículo anterior sobre cómo extraer el valor del dato, el cómo hacer para unir en un sólo sistema los datos estructurados del DWH con todas estas otras fuentes de datos es lo que precisamente resuelve el Big Data.

El dato en las nuevas empresas de la economía digital

Una empresa nativa digital tiene el dato en su ADN. Es la gran ventaja de la que parte respecto a grandes multinacionales, de hecho, estas empresa son 100% empresas de datos, y sin datos (digitales) estas empresas no existirían. Pensemos por ejemplo en Aribnb, un modelo que se encarga de poner en contacto a personas que buscan alojamiento en cualquier ciudad del mundo con los dueños de los pisos, casas o habitaciones para alojarse (todo gestionado a través de web o móvil). Sin datos, este modelo de negocio no podría existir.

Durante el proceso de creación de una empresa de esta naturaleza, uno de los primeros aspectos en los que se piensa es en la infraestructura informática que hace falta para que la aplicación funcione. Hoy en día, la mayor parte, sino toda, de dicha infraestructura se construye en servicios en la nube (Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc). La siguiente figura ilustra un ejemplo de una arquitectura Big Data en la nube de Amazon AWS para procesar los datos de un negocio digital que está basado en una aplicación web o móvil:

Arquitectura Big Data para procesamiento de datos en la nube - Fuente Synergic Partners.

Arquitectura Big Data para procesamiento de datos en la nube – Fuente Synergic Partners.

 

Por tanto, vemos que desde su nacimiento, toda la operativa de este tipo de empresas está digitalizada en datos y el procesamiento de estos datos es en sí mismo la parte central del negocio. Así que estas empresas ya tiene muy bien digerido cómo almacenar y procesar datos de cualquier naturaleza; estructurados, semi-estructurados, o sin estructura, de una manera eficiente que permita extraer valor de negocio y tomar decisiones predictivas. De hecho, el valor económico total de estas empresas es directamente proporcional al valor de los datos que procesan.

Entonces ¿cómo pueden hacer las empresas tradicionales para competir?

La principal arma que tienen las empresas tradicionales para competir con las nuevas empresas digitales, es precisamente el volumen de datos del que disponen. Como vimos al principio del artículo, las empresas tradicionales tienen grandes DWH con datos de años de operativa de su negocio. Hablamos de datos de millones de clientes, miles de proveedores, campañas de marketing, productos, etc. Para poder competir con las digitales utilizando estos datos, las empresas tradicionales deben transformarse para orientar su negocio precisamente hacia el valor subyacente en los datos. Tienen que cambiar su organización y cultura para darle prioridad a la toma de decisiones basadas en datos. Además, deben cambiar su plataforma tecnológica para poder explotar estos datos a tiempo real y poder cruzarlos con todo el mundo de fuentes de datos externos a la empresa. Pero hagan lo que hagan, no pueden olvidar su principal ventaja competitiva, y es el histórico de datos y conocimiento del mercado que tienen almacenado en estos DWH. Mientras una empresa tradicional puede tener un histórico del comportamiento de sus clientes durante los último 10, 15 o más años, una start-up probablemente nace de los datos, pero ha nacido hace sólo un par de años.

Esta diferencia le da una oportunidad a las empresas tradicionales de competir con las empresas digitales, pero en definitiva tienen que transformarse ¡y rápido!

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