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Columnas de opinión

El desafío de Big Data: Cómo desarrollar una estrategia ganadora

Por: Howard Elias, CIO de servicios de nube e infraestructura de la información de EMC.

[03/07/2012] Big Data es algo muy emocionante, pero no tome en cuenta mi palabra. Pregúntele a la Academia de Artes y las Ciencias, que nominó a Moneyball -una película sobre los grandes volúmenes de datos- para seis premios Oscar. Si Hollywood se encuentra a bordo, ya sabe que Big Data se ha generalizado. Es más, Tinsel Town logró hacer lo que la mayoría de los comentaristas de la industria no han hecho: desarrollar una historia que es a la vez interesante e ilustrativa del potencial de transformación de los grandes volúmenes de datos.
Y mientras el uso creativo de los datos estadísticos por parte de un equipo de baseball puede haberle ayudado a dejar de ser un colero permanente, para comenzar a ser un competidor respetado, eso no describe lo que Big Data puede hacer para una organización.
¿Qué es Big Data? Gartner señala que Big Data tiene tres características principales: volumen (cantidad), velocidad (velocidad de creación y utilización), y la variedad (tipos y fuentes de datos no estructurados, tales como la interacción social, video, audio, cualquier cosa que no se pueda clasificar dentro de una base de datos). Yo describo a Big Data como conjuntos de datos tan grandes como diversos, que rompen las infraestructuras de TI tradicionales.
Lo que Big Data es, sin embargo, no es tan importante como lo que puede hacer si aprovecha su potencial, y descubre nuevas oportunidades de negocio a través del análisis de los grandes volúmenes de datos.
Incluso en estos primeros días de Big Data, sus aplicaciones en diversas industrias son convincentes. Los minoristas abrazan Big Data para combinar los datos RFID de sensores, datos de medios sociales, y coordenadas GPS para evaluar la localización, seleccionar productos y perfiles individuales, con el fin de ofrecer promociones de productos geográficamente específicas a un dispositivo móvil. Big Data se ha utilizado para analizar bosques enteros con el fin de identificar los árboles individuales para la cosecha con el fin de maximizar la salud, el rendimiento y la utilidad.
Estamos utilizando Big Data para comprender mejor las grandes cantidades de datos asociados a los procesos y costos relacionados con piezas de proveedores, fabricación, logística, control de calidad, servicio al cliente, y mucho más; y utilizarlo para establecer los modelos de predicción de rendimiento con el fin de hacer frente a los problemas de calidad antes de puedan tener un efecto negativo en la satisfacción del cliente. Sin embargo, incluso estos ejemplos solo arañan la superficie de la forma en que Big Data puede efectuar la transformación del negocio.
El potencial de Big Data va más allá de la inteligencia empresarial tradicional "de retrovisor", revelando patrones casi en tiempo real, con el fin de facilitar un salto cuántico de la mejora gradual de los procesos predictivos del negocio, e incluso totalmente nuevos modelos de negocio -lo que llamo el arte de lo posible.
Pero el arte de lo posible requiere de profesionales que entienden la mezcla única de "arte y ciencia" que caracteriza los avances más transformativos de Big Data. Requiere que las personas estén tan cómodas con los conceptos y operaciones comerciales, así como lo están con las herramientas de análisis y visualización necesarias para procesar y reconocer patrones en los datos. Nosotros llamamos a estos profesionales científicos de datos. Capaces de hacer conexiones cuantificables entre las causas y efectos desconocidos hasta ahora; son hábiles en ver asociaciones que han perdido los demás; y son capaces de entender cómo se pueden utilizar estos nuevos conocimientos para cambiar las prácticas operacionales y los modelos organizacionales y de negocio.
Pero hay muy pocos de estos profesionales para satisfacer lo que la industria necesita -y el déficit de talento se está ampliando rápidamente. Un reciente informe de McKinsey sobre Big Data estima que en solo cinco años la demanda de los científicos de datos podría superar a la oferta en más de 1,5 millones.
Si es un ejecutivo que está considerando una estrategia de Big Data, está pescando en una pequeña cantera de talento -bancos en los que cada vez más pescadores echan sus redes. Gartner informó recientemente que un tercio (33%) de los negocios ya han comenzado o están considerando activamente la ejecución de proyectos de Big Data. Y con menos de un tercio (31%) de organizaciones "con la confianza de poder ejecutar una estrategia de Big Data con su personal actual", el apuro está presente. Eso significa que el reto de Big Data se trata de salir adelante de la tendencia y la adquisición de talento, ya que se trate de invertir en nueva tecnología.
Hasta que las universidades abracen la creación de facultades para los científicos de datos, al igual que hace décadas con la informática, ¿cómo competir por recursos tan limitados y alcanzar el arte de lo posible? Yo recomiendo tres pasos para asegurar que su organización tenga a la gente que necesita.
Eduque: Su primer paso debe ser identificar a las personas del interior de su organización que han demostrado ser técnicamente hábiles y analíticamente creativas. Recuerde, Big Data tiene que ver con el arte de lo posible; usted necesita pensadores creativos. No limitar su reseña a los profesionales de TI, es de vital importancia que su equipo de Big Data se base principalmente en disciplinas capaces de pensar más allá de la solución del típico problema lineal. Una vez que haya identificado sus futuras estrellas de Big Data, invierta en ellos a través de capacitación y certificación en análisis de Big Data y Data Science (o ciencia de datos).
Adquiera: Una parte importante de la estrategia para adquirir talento Big Data debe involucrar traer personas de fuera de la organización que no solo tengan habilidades complementarias a su estrategia, sino que no estén gravados por los sesgos de la industria y la organización. Parte de lo que hace grande a la transformación de datos, es que se centra en el descubrimiento de nuevos enfoques para resolver viejos problemas. Eso es difícil de lograr cuando una organización se carga con la inercia de la sabiduría convencional y una forma de pensar "eso no es como lo hacemos aquí". Mire fuera de sus paredes y fuera de su industria.
Permita: Nada va a descarrillar una estrategia de Big Data más rápido que la construcción de un equipo al que no se le de la oportunidad de tener éxito. Por el contrario, nada va a darle más energía a su equipo que el conocimiento de que están siendo desafiados con la creación de un impacto medible, y apoyados por la alta dirección de la organización. Sin este compromiso, el tiempo y los recursos que invierte en la capacitación del equipo van a terminar beneficiando a sus competidores a través de la deserción. Esto será especialmente importante cuando su equipo de Big Data rete a la norma, y vaya en contra de otros en su organización que se sienten amenazados por el cambio. Sin embargo, mediante la creación de un ambiente fuera de los límites del departamento de TI, donde los científicos de datos saben que sus contribuciones son valoradas, usted hará más fácil la contratación y la retención.
Este consejo nace de mi experiencia en la implementación de una estrategia de análisis de Big Data para transformar los procesos de negocio basados en la comprensión de datos cuantificables que ofrece Big Data. Nuestros logros hasta la fecha se han traducido en mejoras significativas y cuantificables en áreas tales como control de calidad, logística y atención al cliente. No sucedió de la noche a la mañana, y tampoco sin conflicto, pero nos comprometimos a identificar y luego actuar sobre estos nuevos conocimientos. También hemos invertido en el desarrollo de sólidos programas de Data Science (o ciencia de datos) que se utilizan en la industria y la academia para capacitar y certificar a los científicos de datos del futuro. Creo firmemente en invertir en las habilidades y las personas necesarias para afrontar los retos del futuro.
El enfoque de Moneyball no ganó el campeonato mundial de atletismo, pero tuvieron éxito suficiente como para que, dentro de un año, todas las organizaciones de las grandes ligas adopten algún tipo de estrategia de Big Data. Y en este momento, en su industria, hay un Billy Beane que está analizando los datos de nuevas maneras, en busca de una ventaja competitiva que se convertirá en los próximos éxitos de taquilla de Big Data. Empezar con Big Data ahora, puede significar que el arte de lo posible se convierta en una importante ventaja competitiva para su organización. Esperar hasta que los análisis de los grandes volúmenes de datos sean apuestas en la mesa, significa que estará jugando desde atrás en vez de hacerlo con la cabeza.
CIO (EE.UU.)
Howard D. Elias es Presidente y director de operaciones de infraestructura de la información y servicios en la nube de EMC. Está a cargo de los servicios de consultoría y Big Data de EMC, servicios educativos, servicios de tecnología profesional, y organizaciones de soporte global del cliente. Elias es director de Gannet, una de las empresas de soluciones de marketing líderes en los EE.UU., y es director del National Action Council of Minorities in Engineering (NACME). EMC es un miembro corporativo de Change the Equation y otras numerosas fundaciones educativas.