En los últimos años la mayoría de las empresas están envueltas en mayor o menor medida en proyectos de transformación digital. Aunque hay mucha literatura acerca de qué es la transformación digital empresarial, una definición bastante útil puede ser, según Gartner:el proceso de explotar tecnologías digitales y las capacidades que las soportan para crear nuevos modelos de negocios digitales“.

Este cambio en las estrategias empresariales basada aprovecha distintas tecnologías y herramientas digitales como pueden ser las tecnologías cloud, el internet de las cosas, las aplicaciones móviles, social media, etc.

Una de las tecnologías que más posibilidades presenta para la empresa es el big data. Sin embargo, aún muchos directivos y responsables en las empresas no entienden qué es y cómo pueden usarlo en su estrategia de transformación digital.

¿Qué es el big data?

Las empresas generan y almacenan una gran cantidad de datos en todos sus departamentos: datos personales y de compras de los clientes, localización y estado de los activos, I+D, etc. El análisis de estos datos, junto con otros datos que pueden provenir de distintas fuentes internas y externas, permite a las empresas encontrar relaciones ocultas a primera vista, tendencias o patrones que pueden ayudar a reducir costes o a hacer crecer el negocio.

Muy resumidamente, big data es una combinación de todas las herramientas y procesos usados para el manejo de grandes conjuntos de datos y se basa en el principio de que a mayor conocimiento en cualquier situación mejor se puede analizar y predecir lo que pasará en el futuro.

Big data en la transformación digital empresarial

En cuanto una empresa empieza a andar, por pequeña que sea, va a generar información: los clientes que compran y a qué horas lo hacen, los productos que compran, los ingresos, los márgenes y los beneficios, las incidencias de producción en equipos e instalaciones,  el estado de las legalizaciones, etc.

Cualquier empresa genera información y datos, pero la importancia de estos no viene dada por el número de ellos, sino por cómo se utilizan. Hay muy pocos casos en los que una empresa no pueda sacar partido a la información que genera.

El big data es la herramienta más popular en todas las empresas que han comenzado la transformacion digital y lo es porque se puede aplicar a prácticamente cualquier sector: el sector educativo, el sector de la salud, el sector del transporte, la banca, etc. son sólo algunos de los sectores que han cambiado su modo de hacer las cosas gracias al uso del big data.

Hay ejemplos de empresas que sacan obvio partido del big data, como Google o Amazon, pero cualquier otra empresa puede beneficiarse.

Un ejemplo de empresa donde el uso del big data para la transformación digital es menos obvio podría ser la petrolera Shell.

Hace unos años encontraba nuevos depósitos de petróleo usando datos de ondas sísmicas y era un sistema ineficaz, con el que hacían muchísimas pruebas que solían salir negativas. Con el tiempo empezó a guardar información de todas y cada una de las características de los terrenos donde las pruebas eran positivas gracias al uso de sensores en todos sus instrumentos. La cantidad de datos que empezó a manejar se multiplicó por 50 y contrataron a un equipo de 70 personas sólo para analizarlos. A partir del análisis de los datos de sus herramientas y la utilización de estos datos para buscar terrenos similares la probabilidad de acertar con un pozo de petróleo creció enormemente.

Cómo empezar a trabajar el big data en tu empresa

Para usar el big data en una empresa se necesita, por supuesto, capacidad para el análisis de los datos, tanto de hardware como de software. Sin embargo, de nada sirve recopilar y guardar todos tus datos sin un equipo humano que pueda interpretarlos.

Cada uno de los miembros de este equipo, necesita saber manejar herramientas de análisis y también saber interpretar los datos adquiridos. Además, es importante que tengan conocimiento de la empresa en la que trabajan para saber qué soluciones y cambios en la estrategia pueden ser más efectivas a corto y largo plazo.

Un proyecto de big data requiere un proceso y un tiempo de maduración. La recopilación de datos por sí misma no se puede hacer de la noche a la mañana y antes de empezar con ella hay que tomar varias decisiones:

  • Qué datos se van a analizar.
  • Cómo se van a combinar.
  • Qué va a ser y qué no va a ser relevante.
  • Qué datos de la competencia y otras fuentes externas nos son interesantes y accesibles.
  • Una vez que tengamos los datos, qué acciones pueden llevarse a cabo con la información conseguida para que sea de provecho.

Resumiendo, para obtener el máximo provecho en la implantación de big data, podemos focalizar en el modelo de tres Ts que propone BCG:

  1. Equipo (team). Incorpora o busca dentro de tu organización un equipo de expertos en análisis de datos y un amplio conocimiento del negocio.
  2. Herramientas (tools). Invierte en la adquisición e implantación de herramientas adecuadas que permitan a su equipo desarrollar todo su potencial.
  3. Pruebas (test). Ejecuta distintos experimentos en períodos de tiempo no muy largos (2-3 meses), observa los resultados y adapta tu infraestructura hasta encontrar la mejor solución.

Problemas en la implementación de big data

El uso de big data no está exento de problemas y cuestiones que deben tenerse en consideración, tanto en la implantación como en la ejecución de los proyectos.

Barreras de implantación

Los primeros problemas que nos podemos encontrar a la hora de implementar proyectos de big data en la empresa pueden ser:

  • Falta de personal adecuado: dada la novedad del sector puede ser difícil encontrar personal con el conocimiento suficiente tanto para manejar las herramientas como para interpretar adecuadamente los datos posteriores.
  • Falta de flexibilidad laboral: tanto los directivos como los trabajadores pueden rechazar el big data por ser algo desconocido para ellos e impedir su implantación, ya sea por recelo o incluso por pereza.
  • Falta de flexibilidad organizacional: similar a la anterior, puede darse el caso de que no haya reticencia al análisis de big data, pero tampoco voluntad para usar la información conseguida para incorporarla al proceso de toma de decisiones.
  • Dificultad para encontrar qué datos analizar: al iniciar el proceso de incorporar el big data a una empresa puede ser difícil encontrar dónde encontrar datos relevantes y cómo extraerlos para analizarlos.

Problemas en la ejecución

Una vez salvados las dificultades iniciales, es muy importante tener en cuenta otros aspectos que pueden derivar en problemas legales o fiabilidad de la herramienta, como pueden ser:

  • Confidencialidad de los datos de los clientes: estudiar a los clientes hasta poder predecir su comportamiento, conocer datos de ellos en base a datos de los que ni ellos mismos son conscientes etc. abre un debate ético que está lejos de resolverse. Podría resumirse en la pregunta: ¿hasta qué límite tiene derecho una empresa a estudiar al cliente?
  • Privacidad de los datos: al almacenar esta cantidad de datos no sólo importa la capacidad de almacenamiento o de acceso a los datos, también es cada vez más importante proteger la estos datos de cualquier intrusión no autorizada, ya sea de accesos no autorizados de empleados de la misma empresa o de accesos externos.
  • Fiabilidad de los datos y de su análisis: tanto en la recolección de los datos como en el análisis de ellos cabe la posibilidad de cometer errores que inutilicen el uso del big data o, peor todavía, nos proporcionen datos falsos que nos lleven a tomar decisiones basadas en circunstancias irreales.