Revista trendTIC Edición N°3

BIG DATA
en Big Data como la vía para agregar
valor a la compañía.
El mercado por su lado, hoy en
día ofrece una variedad de herramientas
y alternativas, que analizarlas
daría para completar varias
revistas y no es el objetivo de este
artículo. Sin embargo, el reto no
es tecnológico, sino el plantearse
bien los objetivos, definir bien cuál
o cuales son los problemas que se
quieren solucionar con Big Data.
No en vano, grandes negociadores
señalan que antes de sentarse
a negociar, es definir bien el objetivo
que se quiere lograr en la
negociación, recalcando que no se
puede perder de vista. Algo que
parece básico y que muchas veces
por básico se olvida, distrayéndonos
con tecnología, objetivos secundarios
y hasta orgullos personalistas.
des de negocios de la compañía o
proveedores. Por eso es primordial
definir muy bien los objetivos y no
perderlos de vista.
Y si bien se recomienda tener una
visión global de la empresa y no por
área o unidad de negocio, a veces
puede resultar contraproducente
tratar de utilizar TODOS los datos
existentes, sean estos estructurados
o no estructurados. Por lo que
se debe tener precaución al momento
de ser muy ambicioso al momento
de definir los objetivos.
Algunas preguntas que pueden ayudar
a acotar los objetivos son: ¿Qué
problema quiero resolver? ¿Los datos
están o hay que obtenerlos? ¿En
qué fecha son relevantes? ¿Los datos
que tengo están buenos? ¿Existen
las personas con el conocimiento
adecuado para un proyecto de
Big Data?
por etapas, comenzando por resolver
problemas conocidos innovando
con Big Data, buscando los “Quick
Wins”, los que ayudarán a mostrar
resultados rápidos a la organización.
En el caso de Chile, varias organizaciones
han seguido este camino,
realizando la búsqueda de esos
“Quick Wins” a través de la implementación
de pruebas de conceptos
(POCs), transformando los POCs en
un punto de partida para demostrar
cual es el valor que se puede obtener
con Big Data y así la organización
estará más preparada o dispuesta
a sustentar las inversiones.
No busque un Big Bang, ni un gran
problema a resolver con Big Data.
Busque soluciones específicas, que
le permitirán disminuir los costos
y maximizar los beneficios de Big
Data.
ANÁLISIS BIG DATA
La experta internacional en analítica,
Gemma Muñoz, en conversación
con TrendTIC, señaló hace unos meses
atrás, que Big Data es una revolución,
en donde hoy en día el
80% del esfuerzo se lo lleva la integración
de datos y sólo el 20% en
el análisis, pero que en la medida
que esta relación varíe, aumentando
el tiempo invertido en el análisis,
la revolución se masificará a mayor
velocidad.
IDC por su lado destaca el crecimiento
de Big Data, señalando que
los ingresos mundiales, en cuanto a
adopción de tecnologías y arquitecturas
diseñadas para extraer, analizar
y generar valores económicos,
a partir de grandes volúmenes de
datos, superarán los US$41 billones
para 2018. Y que en el caso de Chile,
en los últimos años se ha visto
un gran crecimiento en la cantidad
de proyectos de Big Data Analytics,
lo que se confirma en una encuesta
realizada por la consultora a CIOs
de la región, en donde el 18,6% de
los CIOs en Chile respondieron que
han implementado o están evaluando
implementar una solución de Big
Data.
Pero procesar una gran cantidad de
datos, con la variedad y la velocidad
requerida, además de todos los requisitos
de seguridad, hacen que un
proyecto de este tipo no pueda ser
tratado como un proyecto tradicional
de TI.
La integración de distintas herramientas,
plataformas y proveedores,
la escases de profesionales con
los “skills” necesarios dentro de la
organización y hasta frases como
“Transformar los datos en información
útil para la empresa”, “Monetizar
los datos” o “Más datos nos ayudarán
a tomar mejores decisiones”,
desafían a quienes están pensando
En Big Data se tendrá que negociar
muchas veces y con actores
tan distintos, como lo son quienes
aprueban las inversiones,
otras unida-
Los expertos recomiendan
una estrategia
El reto no es tecnológico, sino el plantearse
bien los objetivos, definir bien cuál o
cuales son los problemas que se quieren
solucionar con Big Data.
Buscando los “Quick Wins”, los que
ayudarán a mostrar resultados rápidos
a la organización.
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