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,
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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