A medida que las empresas se dan cuenta de la importancia del big data, la adopción está en aumento. Una encuesta reciente de NewVantage Partners reveló que el 62,5% de las empresas tienen ahora al menos un gran proyecto de big data en proceso.

Pero el big data aún no está en producción a gran escala en todas partes, y muchas empresas dicen que los desafíos operativos son los que lo impiden. Un informe de la asociación de la industria CompTIA 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.

Entonces, ¿cuáles son los desafíos operativos que presenta el big data? Estamos viendo una confluencia de tres características claves:

1. Volumen. Según SINTEF, la mayor organización de investigación independiente en los países escandinavos, más datos fueron creados en un período de 2 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”.

Estos datos requieren nuevos métodos de administración, almacenamiento, organización y procesos de análisis que tienen que lidiar 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 acceder a la información correcta en tiempo real para extraer un conocimiento real.

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. Una herramienta de gestión de operaciones de TI con optimización y visualización de capacidad de nivel empresarial puede ayudar 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. 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.

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 pueden ser integrados sin interrupciones. La automatización es más rápida y precisa que los métodos manuales.

Algunos grandes casos de uso de datos cruzarán probablemente los límites de la organización, por lo que otra consideración, o a menudo preocupación, es cómo los datos se mantienen seguros en cada paso. No se puede proteger lo que no se puede ver. Garantizar una visibilidad holística de cómo la infraestructura de big data está conectada a las aplicaciones empresariales permite a las compañías tomar medidas de seguridad desde la gestión de acceso, basada en el nivel de confidencialidad de datos hasta la clasificación de los datos de clientes que la empresa tiene permiso para explotar.

El éxito del big data depende también de un cambio mental. Las organizaciones deben abordar cambios culturales, como conseguir que los empleados se comprometan a mantener las bases de datos actualizadas con información relevante por horas establecidas, de modo tal que los equipos de datos siempre trabajen con datos actualizados.

Extraer valor de los datos correctos

Las organizaciones pueden usar análisis de big data para multiples fines, como por ejemplo la comprensión 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.

Pero 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.

Los datos serán la diferencia entre las compañías que lideran el cambio y las que permanecen detrás en la era digital. Aunque los datos son percibidos como una fuerza incontrolable, pueden ser manejados. No se debe permitir que los desafíos operativos que implica el big data descarrilen su misión en cuanto al conocimiento.

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.

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