Octubre, el mes de los grandes datos

Ya lo decíamos últimamente, este es el año de los Big Data, “la gran revolución del Management”, según nos avisan. El número de octubre de la Harvard Business Review está dedicado a ellos, con tres artículos de autores de campanillas: Brynjolfsson y McCafee (MIT),  Davenport (Harvard) y Potil (ex Linkedin), y Barton y Court (McKinsey). Como otras veces, el contenido no es muy nuevo ni aporta grandes cosas a la gente que lleva tiempo trabajando con ésto o los que tienen una cultura general en Inteligencia de Negocio, pero tiene el valor especial de publicarse en la revista de negocios más leída y más influyente del mundo y la que forma en mayor medida la opinión de los ejecutivos educados pero sin un gran conocimiento de la tecnología.

FUENTE: Wikipedia. Licencia CC

La publicación recorre desde los temas más generales y estratégicos (por qué la gestión del “diluvio de datos” es una revolución para la gestión de las empresas y cuáles son los principales retos de la alta dirección) hasta algunas indicaciones operativas (por dónde empezar o dónde reclutar a la gente). Llama la atención el artículo de Davenport y Potil sobre la profesión de “científico de datos” (data scientist), del que dice que es “el trabajo más sexy del siglo XXI”.

¿Qué hay de nuevo con los Big Data, comparado con lo que siempre hemos llamado inteligencia de negocio y, más recientemente inteligencia analítica (analytics)? Seguramente la diferencia principal es una cuestión cuantitativa que se convierte hegelianamente en cualitativa: la multiplicación de la velocidad, el volumen y la variedad y tipología de datos y la división del coste de su producción, tratamiento y almacenamiento. Cada día se crean 2,5 hexabytes de datos que se duplican cada tres años, de momento. O sea, en un día tanta información como toda la que contenía Internet hace 20 años. Por eso, el Gartner group llama a todo ésto “extreme information management”, la gestión de la información en sus formas más extremas.

Más datos recibidos instantáneamente y modelados adecuadamente permiten establecer predicciones y actuar en consecuencia. Las compañías pioneras y que mayor desarrollo han hecho del “diluvio de datos” (Google, Amazon o Linkedin) pueden redimensionar inmediatamente su capacidad o su catálogo, crear productos y hacer ofertas personalizadas.   Pero, quizá sobre todo, pueden “experimentar, medir, compartir y replicar”, el gran motto de Brynjolfsson de los últimos años: esto representa una transformación en la manera de tomar decisiones, más parecida a los experimentos sociales, a la ciencia. Y que afecta y modifica el comportamiento no sólo de la alta dirección, sino de todos los trabajadores del conocimiento que toman decisiones operativas en el día a día. Los “grandes datos” y sus modelos no sustituyen la experiencia ni el conocimiento humano.

Los analistas de datos son, de hecho, principalmente científicos sociales, gente escasa “capaz de comprender cómo descubrir respuestas para las preguntas importantes de negocio, a partir del actual tsunami de información desestructurada” y presentarlas y explicarlas adecuadamente; un “híbrido entre el hacker de datos, el analista, el comunicador y el asesor”, un “consultor en tierra de nadie” (Davenport y Potil). Encontrarlos, formarlos, integrarlos en un entorno empresarial y ayudarlos a desarrollarse no es fácil.

Los retos para la empresa son también conocidos: liderazgo directivo, adquisición y gestión del talento, tecnología (desarrollo de la arquitectura e infraestructura de base y, a la vez, herramientas sencillas para los usuarios finales), un proceso más inteligente y compartido de toma de decisiones y un cambio cultural enorme para muchas empresas, encerradas en sus silos departamentales y jerárquicos y en la opinión del que más manda.

Sin embargo, los resultados han sido espectaculares para los casos de éxito (empresas mayoritariamente nativas digitales, como las que hemos citado) y empiezan a extenderse a toda clase de sectores, de los de siempre. Según el artículo de Brynjolfsson y McCafee (que como hemos explicado alguna vez es la gente que más ha estudiado la relación entre productividad y tecnología), las empresas que han implantado sistemas de gestión de Big Data, han incrementado su productividad como media en un 5%.

You can’t manage what you don’t measure“, dijeron más o menos al mismo tiempo Peter Drucker, el fundador de la ciencia y el arte del management y William Eduards Deming, el fundador de los sistemas modernos de gestión de la calidad.

Nota: La obra de hoy es La diseuse de bonne fortune (“La adivinadora”), del pintor barroco francés George de La Tour, una versión antigua de la inteligencia analítica.

CC BY-NC-SA 4.0 Octubre, el mes de los grandes datos por Jose Ramon está licenciado bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

3 Comments

  1. Amazon UK, donde tengo la cuenta, me escribió hace una semana avisándome que había salido la versión de Gardiner con el coro Monteverdi de los Motetes de Bach. Yo no lo había solicitado, ni estaba esperando la salida ni nada. Lo pedí (aún compro algunos discos) y lo recibí a los tres días. Lo estoy escuchando y lloro sobre el teclado. Los Motetes son mi obra favorita, la que espero que me acompañe en mi entierro en el cementerio de Port de la Selva, y el Coro Monteverdi es mi coro preferido, haciendo Brahms, Bach, Berlioz o Monteverdi. ¿Sabe Amazon que estoy llorando?

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  2. Me ha gustado el artículo, me gustan la redacción y el contenido. Me gustaría saber de donde se han obtenido los “datos” de generación de ‘datos’ diarios.

    por cierto creo que exabyte se escribe sin h

    gracias
    un saludo

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  3. Glups, con hache deben ser mas, jeje, tienes razon.
    Los datos estan extraidos de los propios articulos que comento.
    Puedes ver tambien los informes de IBM sobre Big Data y el esplendido libro de Brynjolfsson “Wired”.
    Gracias. Un saludo.

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