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Big Data y analítica: cómo aprovecharlas

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Por Pablo García, gerente de Data Center de Level 3

Pablo GarcíaEn Chile, en donde el software de analítica de negocios creció, según IDC, un 30% en los dos últimos años, son principalmente las grandes empresas las que han tomado la delantera en su implementación. Dichas organizaciones, como las del sector financiero, por ejemplo, encuentran en las soluciones relacionadas con el Big Data la posibilidad de tener una visión de 360 grados pudiendo apuntar a temáticas muy específicas, como mejorar la gestión de riesgos y la prevención de fraudes así como tener una mejor relación con sus clientes.

Sin embargo, existe un amplio rango de beneficios para todo tipo de empresas, las cuales para partir deben definir un plan estratégico. Reducir costos operativos es lo inmediato, pero es posible que una empresa pueda plantearse la necesidad de innovar en sus procesos, optimizar sus campañas de marketing y disponer de verdaderos perfiles de sus clientes, entre otros. Para todo ello, es necesario asumir un plan de Big Data que significará resolver desafíos técnicos pero que requieren de definiciones previas, desde el negocio y la alta gerencia.

Un primer paso pasa por tomar conciencia de la importancia de los datos y de su valor al convertirse en información. Luego se deben definir los mecanismos para integrarlos, ya que los datos vendrán desde fuentes diversas, incluso dispersas geográficamente. Pero siempre considerando que la sola integración de esas fuentes de datos no añadirá valor sino que se necesita herramientas para analizarlos, idealmente, en tiempo real.

Por otro lado, hay tres factores clave a considerar por las empresas al aproximarse a las soluciones de Big Data:

-Dimensionar el volumen de los datos necesarios es esencial para resolver los desafíos técnicos

– Considerar la variedad, ya que aparte de sus datos estructurados, estamos hablando de información proveniente, por ejemplo, de correos electrónicos, sitios web, sensores, redes sociales e incluso videos.

– La velocidad, es decir, dimensionar la necesidad de que muchos de esos datos sean procesados y analizados de acuerdo a su relevancia, para así tomar posteriormente decisiones más oportunas”, sostiene el ejecutivo.

En suma, cada organización debe determinar qué datos son verdaderamente cruciales, cómo se van a gestionar, respaldar, asegurar o almacenar, en qué casos corresponde hacerlo, y las urgencias estimadas para que dichos datos estén disponibles para ser analizados y convertidos en información decisiva para el éxito del negocio.