Tres décadas de data nos dejan una lección: ser pragmáticos

Tres décadas de data nos dejan una lección: ser pragmáticos
Necesitamos tener una visión clara de cómo operar nuestros datos, y debe ser sumamente pragmático.Cristian Rojas, Chief Technology Officer en BGH Tech Partner

Considerando que las organizaciones en particular y el mundo en general generarán más datos en los próximos tres años que en los últimos treinta.

Las teorías acerca de cómo aprovechar los datos al máximo en el ámbito de los negocios no son nuevas: en los 2000 se trataba de enfocarlos en el data center; En los 2010s, los colaboradores estaban “centralizados” en la oficina pero, con el inicio de aplicaciones online, la data comenzó a estar distribuida.

En los 2020s, con la pandemia, se aceleró la distribución de gente, data y aplicaciones, de ahí que actualmente todo está distribuido.

La lección que nos deja esta experiencia es simple pero difícil de implementar: necesitamos tener una visión muy clara de cómo operar nuestros datos, y este sistema debe ser sumamente pragmático.

Veamos algunos condicionantes positivos para armar la visión: por un lado, la data tiene que estar embebida en todos los procesos. En tal sentido, no deberíamos pensarla ad hoc al objetivo del proceso. Por el contrario, debemos ser muy conscientes de los datos que creamos y que no estamos explotando comercialmente.

En segundo término, la data tiene que ser procesada y estar disponible en tiempo real. Mientras los costos de procesamiento en la nube sigan siendo accesibles, hay muchas soluciones para procesar data en memoria de una forma ágil.

Un tercer aspecto consiste en tener la data bien organizada. Aprovechando las plataformas NoSQL, relacionales, de gráficos y de tiempo, es imprescindible su organización minuciosa para poder injertar algoritmos de Machine Learning de análisis a gran escala. Un buen caso de uso es la utilización de toda la información transaccional del cliente para entender las potenciales oportunidades, a esto se le llama Customer 360.

Por otra parte, también es cierto que la data necesita un proceso. De hecho, DataOps es la práctica dedicada a integrar, transformar y asegurar los datos de forma sistemática. El segundo beneficio es que toda la data tiene un dueño que opera con un método escalable: el Chief Data Officer (CDO).

Por último, las nuevas regulaciones de privacidad de datos van a acelerar, indefectiblemente y en el corto plazo, los puntos enumerados.

Considerando que las organizaciones en particular y el mundo en general generarán más datos en los próximos tres años que en los últimos 30 debido no solo a actividades de las personas sino también de las máquinas, conectándose unas con otras, es crucial adoptar miradas pragmáticas para aprovechar realmente la oportunidad que brindan los datos a los negocios.

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