No hay big data sin transformación digital

Parece obvio que no hay big data sin tecnología. En concreto, sin las plataformas de datos que recogen y procesan el chorro de datos.

Podemos pensar también que no hay big data sin que la empresa de ciertos pasos a la digitalización.

Pero, pensar que esto va de automatizar, o de hacer con tecnología lo que hacíamos sin ella, es subestimar el impacto real de muchas tecnologías emergentes.

Y pasa con el big data. Pasa mucho realmente.

Una característica común de las tecnologías emergentes (big data, inteligencia artificial, blockchain) es que trabajar bien con ellas supone contar con gente que esté cómoda trabajando en la intersección entre la tecnología y el negocio. Este es más complejo de lo que suena.

Se habla mucho de los analistas de datos, pero este perfil se centra en la parte tecnológica de las plataformas de datos. La tecnología en la que se basa big data ha hecho fácil la recogida de datos masivos y el procesado (minería de datos), el problema es que la tecnología no puede decirle a un negocio cómo crear valor con esos datos.

Es cierto que las tecnologías emergentes vienen con casos de uso que sugieren dónde y de qué manera podrían usarse. Algo así como el prospecto de un medicamento. Como hay mucha gente pensando en casos de uso cada vez el portafolio de ellos es mayor. ¿Sirven realmente los casos de uso a nivel práctico? ¿Puede un gerente traducir el caso de uso a su negocio? La respuesta es que puedes mostrar a la gente cómo escribir con prospectos, enseñarles los temas que tienen más aceptación, pero no puedes garantizar que los participantes en un taller de escritura creativa se conviertan en escritores de éxito. Algo parecido pasa con crear valor para el negocio a partir de los datos.

¿Qué se necesita para cruzar el potencial de la tecnología centrada en datos con los intereses de un negocio? Hay un concepto que creo que lo explica y que podemos llamar “alfabetismo de datos”. Lo defino así: la habilidad para conocer qué datos (fuentes) y qué información (la parte útil que nos informan los datos) necesita un negocio. Esta es la clave para empezar a trabajar con datos pensando en su posible valor. Un reto que involucra también a los gerentes de negocio.

Es difícil encontrar artículos que hablen de big data de forma práctica. Para que el tiempo invertido sea productivo. Este ha sido el objetivo que me planteé al participar en el especial sobre big data que se incluye en el monográfico de tecnologías revolucionarias aplicadas a los negocios de Harvard Deusto Business Review (núm 322). Escribo en él de tecnología en su justa medida para poder interpretar qué recursos se tienen. No hacerlo es una temeridad porque hay que conocer las piezas del mecano. Hago un diagnóstico de las tres etapas de un proyecto big data en una empresa: recogida de datos, procesado de big data y utilización de big data. Pero, sobre todo, he intentado aterrizar el objetivo de una empresa de posicionarse como “data-driven”. Como digo en el cierre: “El problema no son los datos. Ni siquiera la privacidad. El problema es la cultura de datos existente y la falta de aplicaciones estrella. Y también cómo ganar a los escépticos en proyectos de tanto calado”.

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