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La gran cantidad de información que manejan las empresas crea la necesidad en las empresas a utilizar tecnologías de grandes volúmenes de datos (Big Data) y de análisis (Analítica). Pero, antes de comprar e implementar este tipo de soluciones, hay tres tareas que debe realizar.
Según IDC, la firma de investigación de mercados tecnológicos, la venta de este tipo de sistemas a nivel global pasará de $122.000 millones en 2015 a $187.000 millones en 2019.
Buena parte de ese fenómeno se debe a que, para tomar decisiones, las empresas se basaban en macrodatos (contables y administrativos) antes de la crisis del 2008.
"La ruta era correcta, pero insuficiente", dijo Minor Bonilla, fundador de BukloLab Research & Analytics, una empresa de análisis, modelación y visualización de datos. "Se tomaban decisiones con base en lo que ya pasó, no sobre lo que vendrá".
Posteriormente, se empieza a exigir que se atienda el comportamiento de los clientes, con base en la información que se dispone de cada uno (microdatos) para entender lo que ocurre y realizar predicciones.
La dificultad acá es que se disponen tanto de datos estructurados como de no estructurados (los que se generan en redes sociales, por ejemplo).
Sin embargo, según Bonilla, antes de implementar soluciones de Big Data o de Analítica, las empresas deben resolver varias preguntas claves, que además les ayudarán a obtener más provecho de las nuevas tecnologías de datos:
1. Defina el problema que debe resolver
Se debe determinar qué es lo que se quiere resolver, qué se debe buscar en la información que se genera, cuáles datos son para almacenar y cuáles no.
Puede que descubra que lo más importante no es el cliente, sino el proceso o el producto.
Además, si tiene varios problemas a resolver, deberá jerarquizarlos.
Este paso es clave para saber adónde enfocarse y adónde dirigirse. "Hay muchos que son buenos haciendo operaciones, pero no saben que están resolviendo", dijo Bonilla.
2. Haga el planteo
Tome todo el tiempo que requiera para entender el problema, sin pensar en las herramientas tecnológicas. "Si no es capaz de resolver el problema en papel y lápiz, con los sistemas lo que obtendrá es basura", advirtió Bonilla.
Revise qué tiene (cuáles son sus recursos actuales), cuáles herramientas le ayudarán a resolver el problema (y si las soluciones de Big Data y Analítica le ayudarán), y cuáles no tiene.
Si no hace eso, puede suceder que empiece a comprar tecnologías en forma desvinculada, con lo que creará silos o islas de información y de operación en la empresa, donde los departamentos no se hablan entre sí.
También puede ocurrir que el problema se solucione utilizando alguna tecnología que ya tiene y no tenga que invertir en otras herramientas.
Tanto Bonilla como Hernán Rojas, también fundador de Buklolab, insistieron que acá es clave el trabajo multidisciplinario y de distintos equipos de trabajo para evitar que se mantengan y se generen nuevos silos en la empresa.
3. Obtenga la solución
Aquí se debe decidir cómo obtener datos que no se tienen; si no están estructurados, cómo y con cuáles herramientas se ordenan; y si se tienen y están estructurados, cómo aprovecharlos.
Esas definiciones permiten incluso saber si recurre a la ciencia de datos o a sistemas de inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés).
Con software de BI se puede comprender la operación del negocio y lo que se viene haciendo. Sin embargo, esos son sistemas limitados porque requieren datos estructurados y no se sabe si están correctamente almacenados, dice Bonilla.
Con la ciencia de datos se responde a los problemas, se construyen soluciones al problema definido que no existen hasta el momento. Cuando se tiene la solución se debe "culturalizar", ayudar a que toda la empresa entienda cuál es el problema y cuál es su respuesta.
"La culturalización resuelve el problema de los silos", recalcó Rojas.
