martes, 17 de enero de 2017

BIG DATA La utilización del big data, el analisis y los parámetros smart para tomar mejores decisiones y aumentar el rendimiento

Estimad@s amig@s

Sinopsis
H ay un gran alboroto en torno al Big Data todos necesitamos saber qué es y cómo funciona. Pero lo que en realidad le diferenciará a usted del resto es saber cómo emplearlo para lograr resultados empresariales consistentes y que se correspondan con el mundo real, y ponerlo en práctica para aumentar el rendimiento. Big Data le enseña a implementar las mismas prácticas que han llevado a cabo las empresas líderes para acceder a las nuevas dimensiones de la rentabilidad. Aprenderá, a partir de explicaciones claras e innumerables ejemplos, cómo utilizan las empresas de éxito, pequeñas y grandes, el modelo SMART para tomar la delantera S = Empezar por la estrategia. M = Medir parámetros y datos. A = Aplicar el análisis. R = Comunicar resultados. T = Transformar la empresa.

«Cada minúsculo dato puede ser valioso en mayor o menor medida»
Bernard Marr

Generalmente el big data se está utilizando en las empresas para «transformar» la manera en la que tomamos decisiones.

Esta transformación en la que estamos inmersos nos está ayudando para:
● Comprender mejor las necesidades del cliente  y con ello adaptar nuestras "soluciones" a sus problemas.
● Mejorar los procedimientos internos-externos.
● Impulsar el rendimiento de la organización y de las personas que la componen.
● Optimizar los recursos y las infraestructuras.
● Ganar eficiencia y eficacia.

Aún nos queda mucho que aprender en cómo sacar partido a los datos. En eso creo que coincidiremos todos, pero es importante no caer en la parálisis por el análisis del dato (queriendo analizarlo todo), o, todo lo contrario no valorar las enseñanzas que nos pueden aportar estos.

Os animo desde aquí a utilizar el dato para hacer predicciones, a crear modelos predictivos para ganar ventaja competitiva que tanta falta nos hace.

Otra utilidad que podemos sacar del uso del dato es encontrar respuestas a preguntas fundamentales, con el fin de respaldar operaciones en curso y los procedimientos empresariales.

«Gestionamos la empresa con preguntas,
no con respuestas»[i]
Eric Schmidt
Presidente ejecutivo de Google

(…) WalMart, por ejemplo, gestiona más de un millón de transacciones de clientes por hora y las importa en base de datos, que se estima que contienen más de 2,5 petabytes de datos (…)[ii]

(…) Amazon cree que pronto será capaz de predecir lo que usted va a comprar con tanta exactitud para poder enviárselo ¡antes incluso de que lo haya comprado!

(…) ni siquiera se descartan los errores (…) los nombres mal escritos y consultas de búsqueda son con certeza datos que pueden eliminarse. Para Google, no. En vez de ignorarlos, ¡los utilizan para compilar el mejor corrector ortográfico del mundo![iii]

(…) el valor de los datos no son los datos en sí mismos; es lo que usted haga con ellos. Para que éstos sean de utilidad, primero debe conocer cuales necesita. De lo contrario tendrá la tentación de saberlo todo, y eso no es una estrategia sino un acto de desesperación condenando a terminar en fracaso (…)

La idea básica tras la expresión «Big Data» es que todo lo que hacemos en nuestras vidas deja, o dejara en breve, una huella digital (o datos) que se pueden utilizar y analizar.

Tipos de datos:
Estructurados
Semiestructurados y sin estructurar
Internos
Externos

(…) ningún tipo de datos es mejor intrínsecamente o más valioso que otro. La clave es empezar  por su estrategia y determinar sus preguntas SMART para que les guíen hacia los mejores datos estructurados, sin estructurar, internos o externos, para responder a dichas preguntas y llevar a cabo la estrategia.

Hasta ahora la gente no se ha dado cuenta de los peligros ni el valor intrínseco de sus propios datos y les encanta compartirlos libremente a cambio de los servicios que quieren (…)

(…) el trabajo efectuado por los investigadores de la universidad de Cambridge  y Microsoft Research señala que las pautas de los «me gusta» de Facebook pueden predecir de forma muy precisa características como la orientación sexual,  la satisfacción ante la vida, la inteligencia, la estabilidad emocional, la religión, el consumo de alcohol y drogas, la situación sentimental, la edad, el género, la raza y las ideas políticas (…)[iv]

(…) otras formas de reunir datos:[v]
1.   Datos creados.
2.   Datos provocados.
3.   Datos de transacción.
4.   Datos recogidos.
5.   Datos experimentados.
6.   Datos capturados.
7.   Datos generados por el usuario.

(…) formatos clave en los que aparecen los datos empresariales:
● Datos de texto (incluyendo números).
● Datos de sonidos (archivos de audio y música).
● Datos de imágenes (fotografías y gráficos).
● Datos de vídeos (combinación de datos y visual).
● Datos de sensores.

(…) a su vez posibilitan la realización de:
● Análisis de texto
● Análisis de discurso
● Análisis de vídeo/ imágenes
● Combinación de análisis

Es importante que toda la información se comunique de manera que se centre la atención en garantizar que las personas correctas obtienen la información adecuada, en el formato adecuado, para que puedan tomar las decisiones correctas (…)

La gente no quiere buscar la información encerrada en los datos; quiere que se le proporcionen con una presentación atractiva que le ayude a comprender los mensajes (…)

Como personas, tenemos que ser mucho más conscientes de los datos que proporcionamos y prestar muchas más atención a las configuraciones de privacidad en línea. Como empresas SMART, debemos estar abiertos y ser honestos sobre lo que tenemos pensado hacer con los datos.

«El que lee mucho y anda mucho;
ve mucho y sabe mucho»
Miguel de Cervantes



Link de interes

«Muchos triunfarían en cosas modestas,
si no estuvieran obsesionados por grandes ambiciones»
Henry W. Longfellow

Recibid un cordial saludo



[i] Press, Gil (2012) Big Data News of the Week: Sexy and Social Data Scientist. Forbes.com, 24. Noviembre de 2012.
[ii] Libro blanco de SAS (2012) Big Data Meets Big Data Analitycs: Three Key Technologies for Extracting Real-Time Business Value from de Big Data That Threatens to overwhelm traditional Computing Architectures.
[iii] Mayer-Schonberger V, Cukier K (2013) Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think. Londres: Jhon Murray Publishers.  
[iv] Kosinski, M., Stillvell, D. and Graepel, T. (2013) Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Publicado en línea: http://www.pnas.org/contect/early/2013/03/06/1218772110.abstract
[v] Meer, D. (2013) What is “Big Data” anyway? Strategy + business. http://www.strategy-business.com/blog/What-Is-Big-Data-Anyway?gko=28596 
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