Contenido original publicado en: Reporte Digital
Sobre big data y la inteligencia de negocios: predecir el futuro a partir de un presente bien estructurado.
Según la Revista MPrende “la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence – BI) es el conjunto de técnicas, procesos y arquitectura que transforman los datos recopilados por una compañía en información importante y relevante para los procesos gerenciales“, el concepto lleva más de una década en boca de los tomadores de decisiones del mundo y ahora aparece junto a otro de los temas más interesantes y complejos para las organizaciones, el big data.
Big data se refiere a la gestión de grandes cantidades de información provenientes de las fuentes a las que tenga acceso una organización directamente (1st party data), por alianzas (2nd party data) o a través de terceros (3th party data). Pero resulta que el big data sin la analítica no es nada.
La analítica tiene que ver justamente con la capacidad de interpretar y analizar una serie de datos para tener un panorama cada vez más detallado y así poder tomar una decisión acertada (analítica descriptiva), pero con la velocidad del mundo pareciera que ya no sirve la información para tomar decisiones hoy sino que se requiere que el análisis de datos prevea el futuro y revele posibles caminos para decidir pensando en el mañana (analítica predictiva).
Según IBM, “la analítica predictiva ayuda a descubrir patrones en el pasado, los cuales pueden señalar lo que está delante. (…) La analítica predictiva puede descubrir patrones ocultos en datos que el experto humano puede no ver. Es el resultado de matemáticas aplicadas a datos. Como tal, se beneficia de técnicas matemáticas inteligentes así como de buenos datos”.
Resulta entonces que, bajo la misma línea de la inteligencia de negocios, el avance hacia big data y analítica predictiva para la toma de decisiones también implica técnicas, procesos y arquitectura.
Pero es común escuchar a los expertos en estos temas decir que no importa la cantidad de datos, lo que importa es el para qué se los va a analizar. Parece tan obvio y aun así encontramos cientos de organizaciones preocupadas por gestionar desde sus bases de datos de clientes hasta la información de las lluvias en la ciudad.
Aunque no todo está dicho en materia de analítica predictiva, el mercado ya ofrece varias soluciones tecnológicas que apoyan la tarea, así que, como usualmente sucede, lo de menos es la tecnología, esa ya está disponible pero es tarea de los líderes de cada compañía saber el para qué van a usarse los recursos tecnológicos.
La primera decisión es el ‘para qué’ de la analítica
Para iniciar un proceso exitoso de analítica predictiva en cualquier tipo de organización es necesario primero decidir el para qué del salto hacia adelante, entendiendo los riesgos y las implicaciones económicas que ello supone.
Conocer a detalle el ecosistema en que se está trabajando es la primera lección de administración, el problema ahora es que literalmente es posible conocer a detalle cualquier mercado, entendiendo que una cosa es saber un poco más sobre los clientes potenciales (el clásico hombre / mujer de 25-35 años), a poder saber hábitos de consumo, rutinas de ejercicio y hasta razones de sus rupturas amorosas.
Equipos de náufragos en el mar de datos disponibles tienen el reto de crear una balsa que lleve a las organizaciones al feliz encuentro de los hallazgos a través de analítica predictiva. Muy pocos saben realmente de qué se trata eso del big data, muchos menos conocen cómo usar las herramientas disponibles, pero lo cierto es que todos los miembros de un equipo deberían estar en capacidad de comprender sus alcances y de proyectar mejores usos de la información.
Antes de pensar en los listados infinitos de información a analizar puede preguntarse qué tipo de hallazgo podría tener y cómo esa información le aportaría a tomar mejores decisiones. Si resulta que su hipótesis coincide con un dato que ya otros verificaron y que está disponible en el mercado, no desgaste sus recursos en ello, ocúpese mejor de explorar nuevos escenarios poco atacados previamente por la dificultad de garantizar una ‘entrada segura’.
Con big data y analítica, la inteligencia de negocios se convierte en la carrera por quién conquista primero la playa de las oportunidades inexploradas.
Imagen: @NEC Corporation of America, distribuida con licencia Creative Commons BY-SA 2.0