Jack Domme para Tecnológico Dominicano
Por Jack Domme, CEO Hitachi Data Systems
Estamos generando más datos que nunca antes y tecnológicamente contamos con el respaldo para la captura, almacenamiento y análisis de cantidades de información sin precedentes. Pero, ¿está usted listo para el Big Data? ¿Cuenta usted con las herramientas y procesos en orden para capitalizar esta mina de oro de la información?
En una entrevista reciente, el CEO de Hitachi Data Systems, Jack Domme, describió cómo pueden prepararse las compañías de las diferentes industrias para sacar ventaja de las oportunidades dentro de la revolución del Big Data.
En cada industria, el Big Data representa tanto oportunidades como retos ¿Qué deberían saber los ejecutivos acerca del nuevo panorama de los datos?
En todos los negocios los datos están creciendo desmesuradamente y los formatos en los que se guardan la información se diversifican. Hay un creciente interés hacia los formatos no tradicionales para entregar y compartir información en tiempo real a través de Facebook, Twitter, weblogs, secuencias de clicks videos, voz y otros. Nosotros le llamamos a este fenómeno “explosión de datos no estructurados”.
Estamos presenciando el uso de varias técnicas de eye-tracking o rastreo ocular en las ventas en línea para determinar si los consumidores gustan de los productos que ven; en la industria del cuidado a la salud, los monitores cardiacos y equipos de rayos-X pasan datos a sistemas de contabilidad y facturación.
Estos ejemplos representan nuevas oportunidades para los ejecutivos de combinar y re-direccionar los propósitos de los diferentes datos, descubrir perspectivas antes ignoradas y generar observaciones innovadoras en torno a sus negocios.
Seguimos escuchando de nuestros clientes: “¿cómo manejo este tipo de datos para que se analicen solos y me permitan tener ventaja competitiva?”, “¿Los datos existen para siempre?”, “Parece que mantendremos los datos por largo tiempo”.
Sabemos que los datos sobrepasarán la existencia de las aplicaciones que los crearon, ¿cómo controlaremos la nueva información mientras las aplicaciones vienen y van?, ¿quién re-definirá el propósito de los datos para mantenerlos actualizados frente a las más recientes aplicaciones, analizadores, sensores, dispositivos, etc.? Seguimos notando en nuestros clientes una necesidad urgente de agregar análisis en tiempo real a sus plataformas de análisis heredadas para que puedan alcanzar, de la mejor manera posible, la velocidad actual que requiere el negocio. Mientras las organizaciones pugnan por la diferenciación frente a la competencia, nuevas oportunidades de generar ingresos y eficientar costos, también deben ver más allá de la inteligencia de negocios tradicional y capitalizar las nuevas fuentes de análisis. Una tendencia emergente es el deseo de combinar varios tipos de datos con análisis histórico y de tiempo real, con el propósito de obtener capacidad predictiva.
Nuestra visión del Big Data es mucho más amplia de lo que se piensa actualmente en la industria. Es mucho más que un mejor análisis de bases de datos o una repetición de los mismos paquetes de datos que se han utilizado desde hace décadas. Es una estrategia simple para administrar la avalancha de datos no estructurados y usar la especialización del análisis para cada formato e industria. Por ejemplo, las tomografías cerebrales requieren años de experiencia médica combinada con tecnologías específicas para obtener la mejor manera de administrar y analizar los datos médicos. Lo mismo está por suceder para los sensores de datos usados en las industrias automotrices, de energía, entretenimiento, etc.
Finalmente, la verdadera transformación vendrá de la correlación de informaciones provenientes de diversas fuentes. Si trabajas en ciencias de la salud y la vida, necesitas acceder a, buscar y analizar 30 años de datos en análisis de sangre, aún si estos datos fueron capturados en departamentos sin relación alguna o utilizando otras tecnologías. Hay una amplia necesidad de que los datos sean independientes de la aplicación y plataforma que los crearon, para que los datos sean administrados, controlados, localizables, protegidos, analizados y empleados para tomar decisiones.
Separar los datos de los silos de sus aplicaciones de origen - por ejemplo cuando movemos datos hacia un almacén para su difusión relevante - establecemos el escenario para que los negocios re-definan el propósito de sus bloques de datos a la vez que incrementan el valor de estos bloques. La recolección de datos a través del tiempo y desde todo tipo de fuentes, mantiene su vigencia y asegura que, conforme surgen nuevas herramientas, las organizaciones continúan generando nuevo valor a partir de sus datos.
¿En qué deberían prepararse específicamente los ejecutivos para poder abordar los retos del big data?
Los desarrollos en big data, idealmente, comenzarán siendo pequeños, de tal suerte que los ejecutivos primero deberán identificar en sus negocios los usos que derivarán en ganancias al corto plazo; generalmente, la optimización de los procesos existentes conduce a un claro retorno de la inversión (ROI). Posteriormente, deberían probar una red más amplia y evaluar el valor de cada fuente de datos para identificar nuevas oportunidades que se habilitarán mediante el uso del big data.
Los ejecutivos deben hacer su actual análisis y almacenamiento de datos más flexible y escalable para analizar sus negocios en tiempo real. El Big Data dará a los ejecutivos una visión más amplia de su negocio, clientes y mercado.
Deberían esperar mayor granularidad y cortes de datos disponibles para la interpretación y el uso estratégico.
Los retos actuales del big data son mínimos en comparación con los que se presentarán mañana. Después de la siguiente ola de la innovación, la cantidad de datos será astronómica. Hitachi creó un sistema de transporte híbrido de alta velocidad para los Juegos Olímpicos de Londres 2012 y para operarlo, grandes cantidades de datos no tradicionales tuvieron que ser procesados en tiempo real.
En estos trenes, las vías se encuentran comunicadas tanto con ellos como con dispositivos de alta sensibilidad que obtienen información directamente del terreno sobre el que están colocados, alertando a los conductores sobre cualquier problema en las vías e incluso, prediciendo necesidades de mantenimiento. Durante el terremoto en Japón se utilizaban trenes semejantes y estos dispositivos geo-sensibles arrojaron datos y análisis tan rápidamente que fue posible detener la red de transporte para evitar la pérdida de vidas o trenes.
Para lograr esto, se requieren grandes cantidades de datos y la habilidad de buscar, almacenar y analizar resultados significativos. Tenemos que saber cómo almacenarlos y protegerlos de la forma más segura posible. Debemos entender cómo re-dirigir su propósito hacia el crecimiento estratégico y la ventaja competitiva. Cuando la información se analiza, se convierte en conocimiento y por lo tanto en el fundamento de mejores decisiones estratégicas.
¿Cómo deberían pensar las organizaciones sus estrategias de inversión en big data?
Muchos CEOs se preocupan por el costo de los desarrollos en Big Data y encuentran difícil presupuestarlo en tanto que buscan identificar con precisión los beneficios o el retorno de haber invertido (ROI) en la estrategia de desarrollo de big data.
Las compañías requieren de consultoría para migrar del enfoque “guiado por la tecnología” al de “habilitado por la tecnología”. Los equipos que aprendan prontamente a aplicar varias tecnologías y las integren más rápidamente al mercado, se beneficiarán al máximo.
Con tantos nichos, los ejecutivos tendrán que trabajar con compañías que hayan construido su experiencia en segmentos que han demostrado beneficiarse de la aplicación de los conceptos y tecnologías relativos al Big Data.
Las características de estas compañías también incluyen la diversidad en las habilidades de sus recursos humanos (por ejemplo, consultores en dominios específicos, científicos e ingenieros) y profunda especialización en operación de plataformas y sistemas que generan Big Data. Estas características proveerán el fundamento organizacional para descubrir la siguiente gran perspectiva del big data.
En las fases más tempranas, las organizaciones deberán trabajar con un socio de negocio enfocado en la construcción de soluciones para las necesidades en constante evolución de los clientes. Esto incluye tecnología y administración de datos que puede ayudar a las organizaciones a sacar ventaja de su información actual y construir el fundamento de un negocio sostenible en el futuro.
Fuente:Hitachi
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