¿Qué es Big Data? ¿Qué es lo que aporta en la gestión de la información en las instituciones?

Uno de los activos más importantes en las organizaciones lo constituye la información.

La adecuada gestión de la información brindará beneficios, como ventajas competitivas con clientes, nuevas líneas de productos resultado de la investigación y desarrollo, obtener argumentos para soluciones de negocio, el seguimiento y control de las actividades diarias.

Con el transcurso de tiempo, uno de los retos a los que enfrentan las organizaciones es en cuanto al crecimiento del volumen de los datos

• Los datos generados por las organizaciones a través de los años.
• Los datos provenientes del mercado, de los competidores.
• Los datos sobre nuevas regulaciones.

Además de otras fuentes de datos como

• Lecturas de sensores, temperatura, lectores de proximidad o distancia, GPS.
• Contenido de e-mails.
• Contenido de conversaciones en Call Centers.
• Datos relacionados a Social Media.
• Contenidos en páginas web.
• Contenido generado por los usuarios de dispositivos móviles.

Ante este escenario, ¿Qué se debe hacer con este volumen de datos en constante crecimiento? ¿Qué se puede encontrar de valor en esta montaña de información? ¿Qué hacer con las fuentes de datos no tradicionales?

Una propuesta para obtener  contenido relevante en este panorama lo constituye la tecnología Big Data.

¿Qué es Big Data y cómo se puede aprovechar la información? Te invito a continuar con la lectura del post.

Los datos y su administración en las organizaciones

Hablar de que es Big Data es hacer referencia a grandes volúmenes de datos en las organizaciones.

Sin embargo, antes de hablar sobre que es Big Data y sus aplicaciones, es fundamental hablar de la gestión de la información, cuáles son las mejores formas de administrar los datos y obtener provecho de lo que diariamente se generan en las instituciones, ya sean públicas, privadas, en las ONGs.

Independientemente del giro de cada organismo, la información puede clasificarse de tal forma de conocer su desempeño, tener mayor control, para tomar decisiones, administrar la monetización de las empresas. Esto dependerá de cómo se estructuren los datos.

Almacenamiento y explotación de la información

Este es un aspecto muy importante ya que definir cuáles son los datos relevantes para almacenamiento, resultará en la eficiencia de los resultados de las diferentes actividades que se realizan.

Registrar la información adecuada, permite la posterior elaboración de informes, en los cuales se podrán detectar áreas de oportunidad, medir rendimientos de personas, de equipos, tendencias, tomas de decisiones respecto al rumbo del negocio.

Datos del día a día

A diario se generan datos en las organizaciones. Cada área de negocio proporciona esa información por medio de las actividades que se realizan.

De los datos, algunos son relevantes para la propia área de la organización y otros son prioritarios para la organización e incluso para gran utilidad para el exterior de la empresa, como el caso de clientes y proveedores.

Es aconsejable seguir mejores prácticas y hacer más productiva la gestión de la información del día a día.

Mejores prácticas para la gestión de información del día a día

Uno de los objetivos primordiales de contar mejores prácticas en cuanto a la gestión de la información, es que esta se traduzca en beneficios.

Dedica tiempo al análisis de los datos

Incluye los datos relevantes y excluye aquellos que no aportan valor.

Ten en cuenta que con el paso del tiempo el volumen de la información crecerá y los datos no relevantes, dificultará  el manejo de los mismos.

Además, este tipo de información que no aporta valor, estará ocupando espacio en el servidor u otros dispositivos de almacenamiento, impactando en el costo.

Manejar información única

¿Quiénes son los responsables de emitir la información oficial en cada rubro?

Esta es otra de las mejores prácticas, una sola fuente de información. Por ejemplo, el área de ventas es el encargado de informar el status de las ventas, el área de compras de los proveedores.

Manejar varias fuentes de información, que existan diferentes versiones de las ventas, de los proveedores, resultará en confusión y pérdida de oportunidades.

Y una vez más a futuro,  no genera ventajas sobre que es Big Data.

Determina el flujo de la información

¿Quién depende de qué datos para el desempeño de sus funciones?

Por ejemplo, producción necesita conocer plan de ventas, compromisos con el cliente para elaborar su plan de producción.

Establecer el flujo de la información, ayudará a hace más eficiente la coordinación entre las áreas de la organización.

Beneficios que aportan los datos del día a día

Los beneficios, se obtiene  principalmente por medio de los informes.

Conocer la actuación de las actividades

• Informes diarios de fabricación.
• Entradas y salidas de mercancía en el almacén.
• Asistencia de personal.

Seguimientos

• A pedidos.
• Costos de fabricación, de consumo de recursos.
• Estados de cuenta con proveedores, crédito a clientes.

Mayor detalle

• Características de los productos y servicios.
• Características de los insumos.

Administrador de datos

Llevar cabo las mejores prácticas, también requiere de  conocimientos técnicos. Administrar la información requerirá funciones como seguridad, respaldo, tiempos de respuesta.

El área de TI, es la indicada, quien recomendará el software adecuado para su explotación.

Datos de Inteligencia de Negocios

Si los datos del día a día constituyen un soporte para el seguimiento de las actividades de las organizaciones, los datos de Inteligencia de Negocios aportan valor a la toma de decisiones respecto al rumbo del negocio.

Seguir las mejores prácticas para los datos del día a día beneficiará a este tipo de información, por ser la fuente de datos.

En la explotación los datos Inteligencia de Negocios, se pueden encontrar oportunidades de crecimiento, áreas a mejorar, detección de fortalezas y debilidades. Es por eso importante seguir las mejores prácticas.

Mejores prácticas para la gestión de información de lnteligencia de Negocios

KPIs

Este es uno de los componentes de gran valor en la información de Inteligencia de negocio.

Los KPIs ayudarán en la medición del avance de la estrategia del negocio.

Te invito a conocer más acerca de

Cómo formular una estrategia competitiva para tu negocio

Cómo utilizar KPIs para evaluar crecimiento de la empresa

El desempeño a través del tiempo

El tiempo es una variable clave a utilizar en el análisis de la información de Inteligencia de Inteligencia de Negocios.

La variable de tiempo puede ser mensual, trimestral, anual.

Conocer el desempeño de uno o más KPIs a lo largo de un periodo de tiempo, fortalece los argumentos para la toma de decisiones.

Integra fuentes de datos externas

Los comparativos de desempeño respecto a datos externos son de gran utilidad.

Por ejemplo, márgenes de utilidad, unidades de producción, respecto a los competidores. A partir de allí se inician debates acerca de hacer cambios o permanecer igual.

Explotar el volumen de la información

Analizar el comportamiento de una o más variables a lo largo del tiempo, ya sea situaciones financieras, desempeño de productos, temas de Recursos Humanos, requiere la gestión de mayor volumen de información.

Y no solamente un escenario aislado, sino la combinación de varios, por ejemplo,

• El impacto de las finanzas en las ventas.
• El desempeño de costos de fabricación vs. Precios finales.
• Calidad vs. Producción.

Más adelante en este post, esta práctica, ayudará a entender que es Big Data.

Administrador de datos

Al igual que en la información  del día a día, las mejores prácticas involucran conocimientos técnicos, como seguridad en el almacenamiento de la información, respaldo, sistemas Data Warehouse, entre otros.

Beneficios de Inteligencia de Negocios

Informes visuales y dinámicos

Los tableros de control o Dashboards, proporcionan información sumarizada sobre el comportamiento del negocio.

Los dashboards pueden contener uno o más KPIs para analizar desde diferentes ángulos. Del cliente, productos, utilidades, etc.

Qué es Big Data

Es una tecnología que tiene la capacidad de manejar altos volúmenes de datos con variedad de formatos y una velocidad de respuesta óptima, de modo que contribuya a obtener respuesta sobre el desempeño, comportamiento de los diferentes contextos que rodean a las organizaciones.

Para conocer el impacto de los resultados del negocio, es importante identificar

• Los tipos de datos que serán analizados.
• Conocer las características, los elementos que fortalecen a esta tecnología.

Características de Big Data para el manejo y explotación de los datos

Qué es Big Data está relacionado con manejo de un alto volumen de datos en las organizaciones.

¿Qué cantidades son grandes volúmenes de datos? Si partimos de la unidad de información digital base, byte, los siguientes términos ayudarán a comprender las equivalencias respecto al byte.

1 MegaByte  = 1,000,000 bytes.

1 Gigabyte   = 1,000,000,000 btyes.

1 Terabyte   = 1,000,000,000,000 bytes.

1 Petabyte  = 1,000,000,000,000,000 bytes.

1 Exabyte   = 1,000,000,000,000,000,000 bytes.

En la actualidad, se habla de manejo de cantidades de datos expresados en petabytes y exabytes.

Además del volumen, se maneja un gran variedad de datos representados en diferentes dispositivos, por ejemplo, sensores en equipos industriales, medidores de factores ambientales, sistemas GPS, datos de Social Media como Likes, Retweets.

Para obtener la información en el momento preciso, estas aplicaciones requieren una velocidad de respuesta rápida.

Lo anterior, corresponde a la característica en cuanto al manejo y la explotación de la información en Big Data conocida con VVV, que se distingue por

• Manejo de altos volúmenes de datos.
• Alta velocidad.
• Manejo de amplia variedad de datos

Integración diferentes tipos de datos en la tecnología Big Data

Para obtener beneficios y ventajas respecto a qué es Big Data, requiere que la información sea integrada para su gestión y análisis, aplicándola para resolver escenarios de negocio o de la organización.

Estos tipos de datos, son datos estructurados y datos no estructurados.

Datos Estructurados

Los datos estructurados se refieren a aquellos que tienen una longitud y un formato. Por ejemplo, fechas, métricas, datos alfanuméricos como el nombre de una persona, de un cliente.

Este tipo de datos corresponden a los tradicionales, aquellos  que son manejados durante el día a día, así como los administrados como parte de la inteligencia de negocios.

Para la gestión de este tipo de datos ya existen herramientas consolidadas, tales como los sistemas de bases de datos o los conocidos como Data Warehouse.

Sin embargo, el reto sobre qué es Big Data, en cuanto al manejo y explotación lo constituyen los datos no estructurados.

Datos no estructurados

Son aquellos que no siguen un formato específico. La mayor parte de los datos que se pueden encontrar en las organizaciones, son los no estructurados, esto es, por arriba de los estructurados.

Hasta hace unos años, la tecnología no permitía mucho con este tipo de datos, más que almacenarlos. La explotación era en forma manual.

Ejemplos de datos no estructurados

• Fotografías
• Videos y tráfico en los videos.
• Documentos, como resultados de encuestas, e-mails.
• Datos generados en Redes Sociales.
• Datos de dispositivos móviles, como datos de mensajes, ubicaciones de usuarios.

Big Data y las redes sociales

Las redes sociales, constituyen un ejemplo de como la información no estructurada puede ser transformada en datos estructurados para su posterior análisis. Como es el caso de las conversaciones en los canales de Social Media.

La tecnología que hace esto posible es conocida como Big Data Text Analytics.

Integrar diferentes tipos de datos en ambiente Big Data como el caso anterior, redundará en mayores beneficios, así como explorar áreas de oportunidad, ventajas competitivas e innovación en las organizaciones.

La nube o cloud Computing en Big Data

La nube desempeña un rol muy importante como herramienta, en el ambiente de Big Data.

Cloud Computing es una metodología que proporciona un conjunto de recursos tales como

• Almacenamiento de datos.
• Alojamiento y desarrollo de software.
• Procesos de negocios.

Hablar sobre qué es Big Data es hablar de grandes volúmenes de datos y una de las características de la nube es la elasticidad en cuanto al crecimiento de los recursos a utilizar.

Esto es, de acuerdo  a sus necesidades, los usuarios pueden disponer de mayores o menores recursos de la nube, por ejemplo, mayor o menor espacio para almacenar información.

Otra característica de la nube es la distribución de los recursos, con la finalidad de administrar los volúmenes de datos a mejor velocidad de respuesta, en beneficio de la obtención de informes para responder a grandes preguntas en las organizaciones.

Conclusiones

Uno de los retos para las empresas y las tecnologías de la información es el crecimiento de los datos, el manejo de diferentes tipos de datos, la dinámica de las industrias, respuestas a la búsqueda de soluciones para los usuarios.

Además ante las dinámicas de los mercados e internos en las organizaciones, se requiere el procesamiento de los datos a mayores velocidades.

Que es Big Data, se plantea como una respuesta a este escenario. Su propuesta de valor es VVV

• Altos Volúmenes de datos
• Mejora en la velocidad de respuesta.
• Gestión de variedad de información.

Además al apoyo de herramientas como la nube para hacer más productivas las tareas de usuario así como la gestión de las herramientas de cómputo como software y hardware.

Qué es Big Data, es también una propuesta ante tecnologías del futuro ya próximo como el internet de las cosas.

¿Qué te ha parecido este post? ¿Cuál es tu opinión acerca de qué es Big Data? Te invito a compartir tus experiencias por medio de un comentario.