La importancia del dato en el negocio
La información es poder y, en los tiempos que vivimos, el poder de la información reside en el dato, o a lo que se llama el petróleo de este siglo. Los datos se han convertido en el eje fundamental y centro de la estrategia de las empresas ya que proporcionan un conocimiento más profundo de la organización y contribuye a aumentar su beneficio.
La gestión de los datos es clave para dar a nuestros clientes respuesta a las funcionalidades requeridas e ir más allá en tecnologías como 5G, Inteligencia Artificial, machine Learning. Nos permiten hacer un análisis completo de cara a monitorizar la operación, como definir modelos que consiguen predecir comportamientos para anticiparnos a los acontecimientos en beneficio de la operación, reduciendo costes y optimizando tiempos.
Pongamos como ejemplo el caso de una entidad bancaria que enfoca su estrategia en el dato. A través de la aplicación que utilizan sus usuarios, pueden saber cuáles van a ser nuestros próximos movimientos y esto permite aportar, por ejemplo, análisis de riesgo.
Otro caso típico de cómo se aprovecha la data puede ser en la Formula 1. Los coches cuentan con más de 400 canales que están arrojando continuamente datos sobre su estado, por lo tanto, esto ayuda a determinar a posteriori qué estrategia debe seguir el equipo para alcanzar un resultado ganador.
Las nuevas empresas que irrumpen en los mercados, tales como las startup digitales, traen esta estrategia basada en los datos ya incorporada. Sin embargo, muchas empresas ya establecidas, se van uniendo a la transformación digital para engancharse también a esta tendencia con el esfuerzo que esto puede suponer.
Tipología de datos
A continuación, explicamos cómo se estructuran según su tipología:
Estructurados. Son información que ha sido formateada y transformada bajo un modelo determinado. Se necesita de un procesado para identificar y cumplimentar los campos prediseñados que luego se pueden consultar y modificar fácilmente. Ej. Base de datos, Excel, código de barras, etc. Representa un 20% del volumen de datos de las empresas.
No estructurados. Se trata de la información procedente de diferentes fuentes y formatos, sin orden, etiquetas o seguir modelo alguno, que hacen imposible su análisis sin un procesamiento previo. Requieren además mayor capacidad de almacenamiento. Es el caso de chats, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, datos de sensores IoT, etc. Big-data hace un análisis de datos no estructurados para buscar tendencias o patrones determinados.
Semiestructurados Es información que no es conforme
con la definición de datos estructurales, pero permite hacer algún tipo de
distinción o identificación y son más fáciles de procesar que la información no
estructurada. Por ejemplo, fotos, con etiquetas, categorías, etc.
Almacenamiento de datos
Red
En la actualidad una red empresarial
tiene una capacidad de transferencia de al menos 1000 Mbps, lo que permite
transferir gran cantidad de información en poco tiempo. Esta velocidad de
transferencia ha hecho populares métodos de almacenamiento en red como SAN
(cuyo uso principal es en servidores de aplicaciones) o NAS (destinados sobre
todo a almacenamiento empresarial o personal).
Nube
Los sistemas de almacenamiento de datos tienden a migrar al almacenamiento en la nube. Se trata de contratar un espacio externo (en los servidores de un proveedor de almacenamiento en la nube, público o privado) donde es posible almacenar toda la información y acceder a ella en cualquier momento y desde cualquier lugar.
Edge
El modelo de Edge Computing traslada
los recursos de los centros de datos centrales o nubes públicas más cerca de
los dispositivos, es decir, integrados en el borde de las redes de los
proveedores de servicios. El objetivo es procesar los datos con la menor
latencia necesaria para muchas aplicaciones nuevas y ahorrar costos de red. El
despliegue de la tecnología 5G promete mayor velocidad en la circulación de
toda esa información, así como una reducción drástica de la latencia. Pero la
nueva red no es suficiente por sí sola, necesita complementarse con el ‘edge
computing’.
Tipos de análisis de datos.
Dependiendo del objetivo y de la capacidad de análisis podemos distinguir 4 tipos:
1. Descriptivo. describe lo sucedido en el pasado. Analiza los datos, eventos y situaciones para obtener información sobre cómo ser más eficiente. Sin embargo, este dato indica que algo está bien o mal, sin explicar el motivo de su existencia.
2. Diagnóstico. Los datos pasados se comparan tratan de resolver por qué sucedió algo. El análisis de diagnóstico ayuda a las empresas a profundizar en la causa para ver los patrones emergentes y tener una comprensión más profunda de un problema en particular. El objetivo de descubrir patrones, encontrar anomalías, estudiar eventos atípicos y actualizar los indicadores clave de rendimiento (KPI).
3. Predictivo. El análisis predictivo describe lo que es probable que suceda. Utiliza los descubrimientos de la analítica descriptiva y de diagnóstico para encontrar tendencias y predecir tendencias futuras. El punto focal de la analítica predictiva es una aplicación de modelos estadísticos para la clasificación y predicción.
4. Prescriptivo. El objetivo de la analítica prescriptiva es prescribir qué pasos tomar para evitar un problema futuro o identificar una tendencia futura. Este tipo de análisis de datos requiere no solo la recopilación de información adecuada, sino que también requiere la acumulación de datos externos basados en la esencia de los algoritmos estadísticos.
Cambios operativos en función de los datos
El volumen de datos que se extraen es uno de los factores que más afectan a las organizaciones.
Debido al gran volumen de información que se genera, hay factores que suponen un reto para las empresas:
· La gestión de accesos a una gran cantidad de data por parte de múltiples empleados de la compañía.
· El almacenamiento. Dado que no todos los datos son creados con la misma finalidad, no deberemos utilizarlos de igual manera. Hay que determinar qué datos tienen valor y cuáles no van a ser necesarios para destruirlos posteriormente. Aquí el reto para las empresas también es económico, pues hasta pasado un tiempo desde que se pone un proyecto en marcha, no se sabe qué cantidad de información será valiosa.
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