¿Cómo las empresas se inician en Big Data?

17 noviembre, 2016

En mis últimas conversaciones siempre hay un tema recurrente respecto Big Data: ¿cómo empezar? Este es un tema del que hemos hablado en el pasado y quizá tenga sentido recordar lo que ya he comentado. Se trata de “qué necesidades existen en la organización, qué es lo que no funciona, lo que sí funciona y lo que realmente apremia a negocio, qué sistemas de información para la toma de decisiones existen en la organización, para qué se usan, a quién dan servicio, qué límites tienen, qué perfiles existen, qué enfoque estratégico tiene la organización para con las tecnologías de información (TI), qué datos existen en la organización, etc.”.

Pero es muy fácil listar aspectos a tener en cuenta y complicado poner en marcha los mecanismos para iniciar dichas estrategias. Según Davenport, en su ya clásico Competing on Analytics, las organizaciones siguen dos caminos:

-Incrementan su conocimiento en Analytics y en herramientas de análisis de datos.

-Incrementan su conocimiento en la gestión de la información, que incluye el gobierno del dato.

Esta claro que desde la academia nos gusta ilustrar senderos claros a seguir, pero el comportamiento de una organización no es lineal. Es interesante ver lo que sucede y lo que están haciendo las organizaciones para acelerar su evolución hacia el Big Data (en una primera fase) y hacia la transformación como organización orientada al dato (en segunda instancia). Revisemos algunos de los movimientos observados en el mercado:

-Conseguir talento: la organización se focaliza a conseguir talento en una o ambas áreas (frecuentemente con foco en una de ellas). Este crecimiento, a veces, es interno, de forma natural, con una clara estrategia a medio/largo plazo. Otras se intenta acelerar trayendo un experto que construye un equipo de alto nivel a su alrededor o que habilita formación acelerada.

-Adquirir una empresa: la organización decide incrementar su capital de conocimiento en el área adquiriendo una empresa ya sea por su talento, por su tecnología, por sus datos, o por varios de los motivos.

Creando una unidad externa: la organización decide crear una unidad externa, libre de las ataduras organizacionales, para que puedan idear, diseñar e implementar la estrategia de Big Data.

Creando un data lake: la organización decide que el punto de partida es crear un data lake, en cuyo caso, el gobierno de dato debe ser una conditio sine qua non.

-Comprando una plataforma de Big Data: la organización decide apostar por una plataforma (y un companion) de viaje incluso antes de identificar los casos de uso.

Iniciar la nueva estrategia mediante casos de uso: la organización crea una metodología sistemática para la identificación de casos de uso y su posterior transformación en pilotos y proyectos.

Imagen: Keep Out Experiment In Progress — LIGO Gravitational Waves. Steve Jurvetson. Fuente: https://www.flickr.com/photos/jurvetson/2798315677
Imagen: Keep Out Experiment In Progress — LIGO Gravitational Waves. Steve Jurvetson. Fuente: https://www.flickr.com/photos/jurvetson/2798315677

Están las empresas, por lo tanto, experimentando en su aproximación. Incluso combinando los enfoques anteriores. Tenemos ejemplos como los de Telefónica, BBVA, CaixaBank, Vimpelcom, Amazon o Apple. Y tendremos de estar muy atentos a qué aproximaciones tienen mayor éxito en el desarrollo de estas estrategias.

Josep Curto es  profesor en los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya, donde es responsable de asignaturas relacionadas con estrategias de datos. Es además Director de Delfos Research, empresa especializada en investigación de los mercados de Business Intelligence, Business Analytics y Big Data.

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