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Big Data, Dark Data… ¿dinero que las empresas tiran?

  • No hace falta decirlo: vivimos en la Era de la Tecnología. Esto tiene múltiples consecuencias…

Escrito por Redacción Byte TI el 6 marzo, 2018 en Tendencias TIC
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Entre las cuales no es la menos importante (precisamente) que las empresas disponen de una gran cantidad de datos (sobre sus clientes, la competencia, el mercado) que no siempre son capaces de analizar y aprovechar en su totalidad. Bernardo Posada (@bernardoposada) comunicador, experto en el seguimiento de medios e innovador del análisis informativo a través de la Inteligencia Artificial, es Director General de Eprensa y socio fundador de Puntonews.com. En su opinión “para las empresas se ha convertido en una necesidad (imperiosa) disponer de las herramientas y capacidad suficientes para sacar provecho a su Big Data. Esto es lo que se llama aplicar el Business Intelligence (BI) a la empresa”.

Una vez que la empresa ha asumido que no tiene otra que que gestionar, del mejor modo posible, el caudal de datos del que dispone, surge la necesidad de buscar herramientas eficaces que le permitan recopilar y analizar todo ese Big Data. Según explica el CEO de Puntonews.com “un ejemplo de BI, habitual en cualquier empresa, es la recolección de información detallada sobre sus clientes para, posteriormente, predecir comportamientos, hacer proyecciones de ventas o identificar patrones de consumo”. Precisamente Puntonews acaba de lanzar Hallon Reports 2.0, un servicio de análisis y métrica que permite el seguimiento de la aparición en medios de comunicación. Bernardo explica que “la herramienta permite la creación de gráficos de manera flexible, incluso con datos de diferente origen, lo cual aporta una visión mucho más global al análisis. Los nuevos gráficos son diagramas de barras, circulares, tartas, series temporales y mapas de presencia y dispersión geográfica, tanto de España como de cualquier país en el que se está realizando el seguimiento”.

Los dark data

¿A qué nos referimos los tecnólogos cuando hablamos de Dark Data y cuál es su diferencia con otros tipos de datos generados en el uso de dispositivos electrónicos, en las redes o en los procesos industriales? ¿Cómo puedo explotar mejor estos “datos ocultos” en la actividad diaria de mi empresa y qué beneficio tiene su análisis? Mauricio Marchant (@mmarchant_ec), Director de proyectos, especialista en marketing digital y optimización SEM, además de growth hacker y data scientist con experiencia en grandes multinacionales, da respuesta a estas preguntas. Para él “lo primero que hay que señalar es que, si BI son los datos que la empresa utiliza en su operativa diaria, Dark Data son los datos que resultan del uso de las infraestructuras de telecomunicación, redes, navegación, y procesos industriales y que hasta hace poco, ni se coleccionaban, ni se almacenaban ni explotaban”.

Ejemplos de Dark Data son los datos de registro de un TPV de un comercio, los datos de repetición de una antena de telecomunicación, la localización por GPS de un transporte, o las señales de los sensores de una máquina industrial o de un aparato de salud. Según un estudio reciente de IBM el 80% de los datos generados son Dark Data o datos desestructurados y esta cifra llegará al 93% en 2020. IBM también estima que el 60% de los datos pierden su valor si no se utilizan dentro de una ventana temporal adecuada.

Transformar los datos en información… y en dinero

Para Bernardo Posada “ésta es, quizás, la propiedad más importante de BI, tener la capacidad de convertir los datos en información y ésta en conocimiento”. ¿El objetivo final? El fundador de Puntonews.com lo tiene claro “optimizar la toma de decisiones en la empresa, tales como reducción de costes, proyecciones financieras, planificación de ventas, eficiencia en la producción, gestión de inventarios…” Juan José Gilsanz (@gilsanzjj) es director general de MBIT. Para él, y sobre la opinión de Bernardo Posada “la clave para que una empresa pueda alcanzar todos estos objetivos está en contar con analistas especializados tanto en Big Data como en Data Science como en el uso de las herramientas y metodologías adecuadas. Esto es casi obligatorio, puesto que con las herramientas y tecnologías convencionales resultaría prácticamente imposible capturar, gestionar, procesar y analizar tanta información disponible”.

2018, año clave para BI

Esto es lo que opina Juan Luis Peñaloza Figueroa (jluispf@emp.ucm.es). Para este profesor, de Analítica Web y Big Data en la escuela de negocios Spain Business School “2018 será un año de generalización y consolidación del sistema Big Data donde, de hecho, los datos gobiernan gran parte de nuestras vidas. Esto es posible, precisamente, gracias al trabajo de unos analistas que tienen los conocimientos necesarios para explotar estos datos y transformarlos en valor”. En palabras del profesor Peñaloza, “las soluciones Big Data, penetrarán, cada vez más, en todos los sectores productivos y económicos. Esto abarca desde la venta al por menor hasta la Administración Pública, la vida diaria de las personas y, en general, toda actividad económica y social”.

De la gran empresa a la pyme

Este será, según diversos expertos, otro de los grandes pasos que dará la implantación de BI para este 2018. Para Elena Díaz de Liaño, consultora de transformación digital “lo primero que deben hacer las pymes es tener un plan para saber si son digitales. Muchos pueden creer que son digitales por el simple hecho de tener una agenda con los datos de sus clientes. Esto es un error bastante común. Además, hay que tener paciencia. Siempre hay proyectos fallidos. El que diga que todo sale bien a la primera, sencillamente miente”. Sobre como del Big Data surgió el Business Intelligence, como análisis de la empresa y sus clientes, Díaz de Liaño recordó que “todo comenzó con Jeff Bezos (el fundador de Amazon), quien a comienzos del año 2000 utilizó BI para relanzar su empresa”. La verdad es que 2018 promete ser un año para recordar en el entorno Big Data y BI. Lo veremos.

Por Pepe Varela

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