Para BMC, a medida que las empresas se dan cuenta de la importancia del big data, su adopción está en aumento, según resultados de una encuesta reciente de NewVantage Partners que reveló que el 62,5% de las organizaciones tienen actualmente al menos un gran proyecto de big data en proceso.

Sin embargo, big data aún no está en producción a gran escala en todas partes, y muchas empresas señalan que los desafíos operativos son un obstáculo. Como complemento, un informe de la CompTIA, una asociación que agrupa a profesionales de TI, reveló que menos de un tercio (31%) de las empresas están exactamente donde pretenden en cuanto al manejo de datos. Además, casi la mitad (45%) dijo que un alto grado de sus datos está fragmentado.

En este contexto, Ricardo Wolff, director General de BMC México, señaló que las organizaciones deben atender a los desafíos operativos que representa la implementación de big data, y deben considerar la confluencia de tres variables que son clave:

1. Volumen: según SINTEF, la mayor organización de investigación independiente en los países escandinavos, con sede en Noruega, más datos fueron creados en un período de dos años que en toda la historia anterior de la humanidad.
2. Variedad: la proliferación de dispositivos móviles, sensores y dispositivos conectados significa que las empresas están tratando con diferentes tipos de datos.
3. Velocidad: los datos generados deben ser procesados rápidamente para obtener información “a tiempo”.

“Por ellos tenemos que considerar que ese volumen de datos requiere nuevos métodos de administración, almacenamiento, organización y procesos de análisis que tienen relación con la operatividad. Para sortear estos desafíos, los líderes de negocios necesitan implementar los procesos de automatización y estrategias que ayuden a los equipos de datos a tener acceso a la información correcta en tiempo real para extraer un conocimiento real”, aseguró Wolff.

Exitosos programas operativos de big data

Para aprovechar los beneficios de la explosión de datos, las organizaciones necesitan preparar adecuadamente a sus equipos de TI, además de proporcionarles algún tipo de herramienta degestión de operaciones de TI, con optimización y visualización de capacidad de nivel empresarial que les ayude a planificar y dimensionar adecuadamente los ecosistemas de datos, incluyendo recursos de computación, almacenamiento y red, asegurando el control de los costos de infraestructura.

Cuando se almacenan datos, como por ejemplo en bases de datos departamentales independientes, se obtendrán insights mediocres, por eso es importante adoptar un enfoque holístico para una gran estrategia de big data. El gran ecosistema de tecnología de big data debe interactuar con aplicaciones empresariales y fuentes de datos, como soluciones ERP y dispositivos conectados, para integrar datos en una ubicación central.

“Es así que desde la fase piloto de una gran iniciativa de big data se deben implementar procesos de automatización para asegurar que los datos de múltiples fuentes puedan integrarse sin interrupciones. Y se debe considerar que la automatización es más rápida y precisa que los métodos manuales”, continuó.

Las organizaciones pueden usar análisis de big data para múltiples fines, como por ejemplo la comprensión del comportamiento de los clientes para impulsar el compromiso, la retención y las ventas, y el análisis de los procesos internos para agilizar las operaciones, entre otros.

El uso más valioso del análisis del big data no es informar lo que ya sucedió, sino predecir con certeza los resultados futuros y el comportamiento que afecta a las áreas importantes de la empresa. A través de la predicción, las organizaciones pueden cambiar las operaciones en tiempo real y construir planes estratégicos y orientados al futuro para impulsar los resultados empresariales más rápidos, lo que le brinda a las empresas una ventaja competitiva.

“Es el momento de adentrarse en la automatización y lograr las estrategias adecuadas, tanto tecnológicas como culturales de la organización. Todos sabemos que no se puede correr antes de aprender a caminar. Por lo tanto, antes de que pueda realizar análisis precisos, las bases operativas deben establecerse. Es un paso clave en la receta para que las iniciativas de big data tengan éxito”, finalizó Wolff.

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