Los desafíos del Big Data.

De Big Data ya venimos hablando hace mucho tiempo, sin embargo, aún representa una burbuja para la mayoría de las empresas medianas/grandes para abajo, que requieren de una estructura y operatoria elaborada para que los beneficios del Big Data sean concretos. Lo que hoy todos buscan es Analytics, sumar inteligencia y automatizar decisiones, así como contar con información disponible en tiempo real para operar mejor. Esto se puede lograr con grandes soluciones, o bien con pequeñas acciones mucho más económicas y prácticas. 

La evolución del Big Data es imparable. IDC, en sus predicciones, habla de alrededor de 40 millones de terabytes de datos en el año 2020. Por su parte, la consultora tecnológica Gartner prevé que el 40% de las tareas relacionadas con los datos estarán automatizadas para ese mismo año.

La cantidad de información que se almacena es cada vez mayor, crece de manera exponencial y es el principal valor del Big Data. Si antes con unas muestras, más o menos representativas, valía para obtener una estadística, ahora eso no basta. Se procesan cada vez más datos y de maneras más dispares. En vez de tomar un porcentaje de los datos para analizarlos, se tiende a tomar el 100%.

Este hecho ocasionará que aumente la productividad de los profesionales del Big Data. Los expertos del sector podrán hacer tareas que antes requerían de la experiencia de un científico de datos. La brecha de habilidades no es la única que va a experimentar un cambio. Las empresas se tendrán que enfrentar al reto de la simplificación: la automatizar tareas a través de la construcción de modelos y la integración de datos. Esto provocará que los datos sean más sencillos de aprovechar por los profesionales del sector.

Después de recopilar e integrar datos, las organizaciones se enfrentan al desafío de llevar los datos al lugar adecuado en el momento justo para su análisis. Esto incluye evaluar los datos para determinar si deben moverse o analizarse donde se encuentren, en el ‘perímetro’ de la red. Ya sea estén en la nube o en el perímetro, los datos se deben analizar para detectar la información práctica que puede utilizarse para crear mejores resultados. Sin embargo, a menudo hay una enorme diferencia entre la cantidad de datos con valor oculto y la cantidad de valor que se extrae en realidad. La información basada en análisis impulsará la oportunidad de optimizar y cambiar procesos. En muchos casos, esta información conllevará cambios transformadores en lugar de incrementales en los procesos empresariales y operativos.

En una era donde la conectividad de las cosas se potencia al máximo, llega el tiempo de capitalizar toda la explosión de información que resulta de ellas, y poner orden a través de una correcta integración, calidad y limpieza de datos para que las compañías tomen mejores decisiones, generando productos y servicios específicos acordes a cada consumidor.

En efecto, el desafío es ofrecer una experiencia más atractiva a los consumidores sumando recursos, con la utilización Big Data, generando nuevos métodos de recolección, análisis y uso de los grandes datos.

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