Big Data es una de las innovaciones más importantes de los años recientes. Las economías de escala, los centros de datos y la velocidad de las conexiones de internet han permitido que muchas empresas adopten esta tecnología para mejorar sus negocios y tomar decisiones. Es más, la demanda por talento humano para analizar los datos y sacar conclusiones está por el techo.
Big Data parece ser la cura de todos los problemas. La decisión basada en los datos debería ser la más adecuada; y en muchos casos lo es. Sin embargo, por ser una práctica tan nueva, todavía no hay un historial tan amplio de casos de uso y sus resultados. Por lo tanto, hay que tener mucho cuidado para evitar el peligro de Big Data. .
De acuerdo con CITEWorld, hay tres imperativos a tener en cuenta para darle mejor uso a la analítica de datos. Como con todas las herramientas de negocios hay que saber sus limitaciones y entender las restricciones que puede tener.
El primer supuesto que hay que eliminar es que Big Data puede predecir el futuro. Aunque suene obvio, es necesario que el negocio entienda que los datos pasados no necesariamente pueden mostrarnos un panorama exacto sobre el futuro. Los datos históricos son una buena herramienta para tratar de entrever qué puede pasar, pero siempre con la condición de que el resultado no es 100% cierto.
Este hecho se ve frecuentemente en finanzas. Muchos expertos dicen que el desempeño del pasado no predice los resultados del futuro. En un mundo tan conectado y con tantas variables, el pasado es muy diferente al futuro. Entonces, ¿qué hacer con los datos? Como una de las máximas de Big Data es que los datos sean recolectados en tiempo real, es mejor analizar las tendencias actuales y sacar provecho de ellas. Una empresa de comercio masivo puede ver qué producto está teniendo un desempeño bajo para lanzar una promoción, por ejemplo.
Otra de las alertas a tener en cuenta cuando se usan datos es el conflicto que se pueda presentar con la cultura de la organización. Los datos son fríos y muchas veces no tienen en cuenta los sentimientos de los empleados y la cultura de la empresa. Además, en muchas ocasiones, las conclusiones que arrojan las herramientas de analítica son a corto plazo.
En varias ocasiones, las medidas de seguridad son costosas y pueden afectar el resultado financiero de un producto. Sin embargo, si una empresa tiene un compromiso con sus clientes y altos estándares de seguridad, la solución más óptima, que es la que ofrecen los datos, va a ir en contravía de la cultura de la empresa.
Big Data tiene que ser un complemento para la toma de decisiones. Gracias a Dios los humanos todavía tenemos más capacidad que las máquinas para ver todo el panorama y tomar mejores decisiones. Los sentimientos, la responsabilidad y la intuición todavía son factores fundamentales que no pueden replicar los computadores.
Finalmente, hay que entender que las decisiones de Big Data no se puede aplicar en grupos pequeños, y menos en casos individuales. Una de las reglas de la estadística es que entre más grande sea la muestra, mejor será el resultado. Esto no se puede aplicar a individuos, por lo que hay que enfocar los resultados de Big Data hacia las tendencias y escenarios macro.
Imagen: tomertu (vía Shutterstock).
“Big Data es una de las innovaciones más importantes de los años recientes”. nop, para nada. big data es simplemente el cambio de nombre a algo que existe desde hace tiempo, la minería de datos, pero con nombre nuevo eso le da trabajo a los consultores por un rato hasta que le cambien el nombre a otra cosa, como lo de fuzzy logic tampoco es algo nuevo, es lo que desde hace tiempo se conoce como cálculo de probabilidades
Exacto, esto lo conozco yo como Business Intelligence, donde se usan los datos históricos para la toma de decisiones. No se si el Big Data como tal haga mas referencia al análisis de gran cantidad de registros (miles de millones) en tiempo real. Tal vez el Big Data se asocie con Hadoop para el análisis de datos en máquina distribuidas y a su vez funcione con bases de datos no relacionales que interactúen con archivos en vez de registros de una base de datos relacional común y corriente
Tienen cosas en común, pero hoy, con las herramientas de Business Intelligence y minería de datos de hace 15 o 5 años, sería imposible procesar las grandes cantidades de datos que hoy se generan. Por otro lado, BI se basa en datos estructurados, generalmente históricos, mientras que Big Data puede tomar datos no estructurados (información de redes sociales, videos, etc.), y en tiempo real o casi en tiempo real. Entonces, no es solo un cambio de nombre…
Ahora, en ciertos entornos, Big Data sí ‘puede predecir’. No en finanzas o en campos en los que la decisión humana tenga mayor peso, pero por ejemplo en salud, podría anticiparse a epidemias solo con unas primeras señales de foco de infección en algún lugar del mundo. De hecho, ya está pasando.
“Big Data es una de las innovaciones más importantes de los años recientes”. nop, para nada. big data es simplemente el cambio de nombre a algo que existe desde hace tiempo, la minería de datos, pero con nombre nuevo eso le da trabajo a los consultores por un rato hasta que le cambien el nombre a otra cosa, como lo de fuzzy logic tampoco es algo nuevo, es lo que desde hace tiempo se conoce como cálculo de probabilidades
Exacto, esto lo conozco yo como Business Intelligence, donde se usan los datos históricos para la toma de decisiones. No se si el Big Data como tal haga mas referencia al análisis de gran cantidad de registros (miles de millones) en tiempo real. Tal vez el Big Data se asocie con Hadoop para el análisis de datos en máquina distribuidas y a su vez funcione con bases de datos no relacionales que interactúen con archivos en vez de registros de una base de datos relacional común y corriente
Tienen cosas en común, pero hoy, con las herramientas de Business Intelligence y minería de datos de hace 15 o 5 años, sería imposible procesar las grandes cantidades de datos que hoy se generan. Por otro lado, BI se basa en datos estructurados, generalmente históricos, mientras que Big Data puede tomar datos no estructurados (información de redes sociales, videos, etc.), y en tiempo real o casi en tiempo real. Entonces, no es solo un cambio de nombre…
Ahora, en ciertos entornos, Big Data sí ‘puede predecir’. No en finanzas o en campos en los que la decisión humana tenga mayor peso, pero por ejemplo en salud, podría anticiparse a epidemias solo con unas primeras señales de foco de infección en algún lugar del mundo. De hecho, ya está pasando.