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Big data: Los cincos errores que hay que evitar para tener èxito

Mayo 2019

 

Fácil decir Big data: hoy todos hablan de esto y parecen dispuestos a aprovechar los análisis para mejorar sus rendimientos empresariales y así conocer más detalladamente el proprio target. ¿Qué puede significar realmente reunir datos en bruto , generados dentro y fuera de la empresa, procesarlos y extraer señales, evidencias y advertencias que puedan ayudar a los directivos a tomar decisiones ? Y principalmente ¿ qué pasos falsos conviene evitar si se quiere avanzar por un camino que cambiará para siempre el modo de percibir la empresa y su contesto?. No se trata indudablemente de una falta de exactitud y funcionalidad de las soluciones. Sobre todo gracias a Cloud, la tecnología de Big data está bastante afianzada: capacidad de procesamiento, sistema de informes, interfaz intuitivo. Hoy, es todo disponible sin esfuerzos, desde cualquier dispositivo con un simple click o tap en modalidad Saas (Software as a Service) y los proyectos para iniciar con la estrategia Big data non requieren inversiones de elevado coste, sobre todo desde el punto de vista de inmobilizaciones del hardware. A pesar de todo, lanzarse en esta direcciòn supone todavía una serie de riesgos que preocupan, especialmente a las pequeñas empresas. Según el ámbito en el que se trabaja y el tipo de empresas, se encontrarán diferentes tipos de criticidades potenciales. Generalmente son cinco los errores que se cometen y que hay que vigilar si queremos implementar con éxito las iniciativas basadas en Big data. Son la siguientes:

 


 

1 – Focalizarse sobre el conjunto de datos y fuentes no cualificados

 

El primer gran error, en el momento de la utilización de los datos para tomar decisiones empresariales , se produce si tomamos en consideración fuentes no autenticadas. Parece banal, pero no lo es para nada, sobre todo en un realidad compleja y caracterizada por la multiplicidad de plataformas ( basta ver los social network, las fake news y los perfiles falsos), que literalmente regurgitan cada día, toneladas de informaciones irrelevantes e incluso nocivas. El verdadero desafío de hoy es recopilar datos , seleccionar, descartar lo innecesario y comprobar los mismos, sea de manera directa o con el apoyo de un especialista. Centrarse en base de datos y en las fuentes no cualificadas, significa contaminar cualquier proceso de análisis antes incluso de comenzar, y con seguridad los datos que obtendremos non corresponderàn a la realidad ya que han tenido como fuentes datos inciertos.

 


 

2 - Pensar que el desarrollo de una estrategia Big data sea la panacea de todas las necesidades de una empresa

 

No todo puede ser englobado a travès de los analytics. Los sistemas vienen configurados, alimentados y desarollados para dar respuestas a necesidades concretas y de esta manera desarrollar planes de acciòn, organizando el proceder del proyecto por grados y objetivos. Desarrollar la capacidad de tomar decisiones con la información necesaria, lleva consigo ante todo, saber discriminar fenómenos y tendencias, añadir variables y validar los escenarios hipotéticos de las plataformas analíticas sobre temas claramente definidos.

 


 

3 - Implementar soluciones excesivamente verticales y dedicadas en exclusividad a determinadas tareas (task)

 

Por otra lado, resulta impensable poner en práctica proyectos, que se encuentren desvinculados por completo al restante de la actividad empresarial. Cuanto mayor es la comunicación entre el sistema analítico y gestional (ERP, CRM e PLM) ,y forma parte integrada las divisiones , que en modo directo o indirecto son relacionadas con las actividades de i investigación, mayor serà la eficacia de la actividad.

 


 

4 - Ofrecer acceso a los sistemas analíticos solamente a los perfiles técnicos

 

Las dashboard de última generación son caracterizadas por interfaces simples e intuitivos. De esta manera el trabajo vendrá facilitado a las figuras profesionales especializadas que se ocupan del análisis de los datos y al mismo tiempo lo hace accessible para las figuras profesionales no especializadas. Por lo tanto, el verdadero valor del Big data llega a sus mayor nivel, sólo cuando un gran número de personas se relacionan con el sistema. Del economato a la logística, pasando por el marketing y la visión estratégica. Conseguir la información de primera mano, es un paso importante, para aumentar la sensibilización de toda la organización respecto a las acciones de emprender para maximizar los resultados económicos

 


 

5 - Subestimar las medidas necesarias para garantizar la protecciòn de datos

 

Por último, pero no menos importante, un error que en parte deberia estar mitigado ,con la entrada del GDPR ( Reglamento general de protecciòn de datos), que regula la recogida y el tratamiento de los datos personales de los ciudadanos de la UE. El uso de las plataformas analíticas supone un modo nuevo de protección de la información , que se convierte en un verdadero y proprio activo de la empresa. En el momento en que la integridad y la propiedad de los datos no se encuentran protegidas de acciones malintencionadas, ineficiencias, desastres ambientales, la empresa se encuentra expuesta a la pérdida de un activo de un valor incalculable.