Big Data y la siguiente Revolución Industrial

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Artículo escrito por Mario Gamboa Cavazos para el Instituto VIF 

“In God we trust, all others must bring data.” —William Edwards Deming (1900-1993).

En estos tiempos, la mayoría de nosotros estamos muy familiarizados con el certero sistema de recomendaciones de compra de Amazon.com, la infalible capacidad de búsqueda instantánea de Google Search y las alertas sobre actividad inusual que ofrecen la mayoría de nuestras tarjetas bancarias.  Detrás de cada uno de estos productos y servicios de inteligencia se encuentra una serie de tecnologías y procesos que van desde la eficiente explotación de grandes cantidades de datos y la aplicación de múltiples tecnologías de punta, hasta la ejecución automatizada de sofisticados algoritmos cuantitativos.  Estos ejemplos ilustran de manera clásica lo que probablemente se convertirá en el catalizador de la siguiente revolución industrial en los años a venir: Big Data.

Hoy día el popular término es utilizado sin mucho rigor para describir una serie de conceptos que incluyen desde complejos sistemas de infraestructura computacional hasta la minuciosa aplicación de análisis científicos a grandes cantidades de información, típicamente con el fin identificar patrones útiles o predecir ciertos comportamientos.  La realidad es que el término Big Data comprende mucho más que esto.  Más allá de reflejar sistemas tecnológicos o procesos específicos, Big Data representa una particular forma de pensar, ejecutar e innovar en las organizaciones más competitivas.

Big Data simboliza la aplicación de una filosofía organizacional bajo la cual las decisiones más importantes se encuentran sustentadas por evidencia de naturaleza cuantitativa.  Esta forma de actuar implica que las soluciones a los retos fundamentales de las empresas se encuentran informadas por análisis rigurosos que permiten identificar causas y efectos y generar inteligencia accionable para soportar la toma de decisiones.  Esto implica que la intuición experta de ejecutivos y directivos, tradicionalmente incuestionada, está continuamente bajo la lupa para ser validada o rechazada por los hechos observados y debidamente cuantificados.  En resumen, Big Data representa un enfoque sistemático, científico y cuantitativo para todos los aspectos operativos de las empresas.

El implementar estrategias de Big Data al interior de una organización podría parecer un imperativo en un mundo tan competitivo, pero la realidad es que una gran mayoría de las empresas aún no cuentan con los elementos necesarios para explotar esta forma de pensar.  Operar de manera analítica requiere primordialmente de desarrollar la capacidad de recopilación metódica y almacenamiento continuo de todo tipo de datos relacionados con todos los aspectos de la organización: desde el área de recursos humanos, pasando por operación y producción, hasta la venta y distribución de los productos.  Este requerimiento representa para muchas organizaciones un gasto no trivial, pero en la mayoría de los casos está completamente justificado bajo la premisa de que todo aquello que no se mide, no puede ser evaluado y, por tanto, tampoco puede ser mejorado.

Big Data presenta otro reto importante para las empresas relacionado con el capital humano.  El desarrollo e implementación exitosa de estrategias de Big Data depende crucialmente de una nueva clase de profesionista al que hoy día se le conoce en el medio como data scientist.  Un científico de datos es un profesional que opera en la intersección del área de negocios, operaciones, y sistemas y tecnología.  Se trata de profesionales técnicos que poseen una profunda visión e intuición del negocio, hablan el lenguaje estadístico y cuantitativo, y están extensamente capacitados para accionar tecnologías como bases de datos, clústeres computacionales y software estadístico.  Estos profesionistas abordan objetivos específicos de negocio mediante la permanente comprobación de hipótesis utilizando datos y realizando experimentos cuantitativos para generar inteligencia accionable al interior de la organización.  Desarrollar este tipo de capital humano es una prioridad para toda organización que desea desarrollar y operar una ventaja analítica.

Naturalmente, la importancia de Big Data reside en el empoderamiento que brinda a quienes la aplican e indudablemente sus beneficios se ven reflejados en el bottom line de las empresas.  Big Data permite el crecimiento de empresas y estimula la innovación a través de un mejor entendimiento de sus mercados, el desarrollo de un íntimo conocimiento de las necesidades y preferencias de sus clientes y la identificación de nuevas oportunidades de negocio.  Big Data permite a las empresas anticipar las necesidades de sus clientes, rediseñar sus procesos y modelos de negocio antes de que comiencen a perder relevancia, e identificar fuentes de reducción de costos o incrementos de rentabilidad que no son aparentes en la superficie.

En Intelimétrica hemos tenido la oportunidad de servir a innovadoras organizaciones en la consecución de sus metas a través de una filosofía de Big Data.  Por ejemplo, hemos ayudado a empresas de servicios de salud a identificar y anticipar los riesgos clínicos y económicos de los pacientes que protegen.  Hemos colaborado también con entidades financieras para comprender mejor el valor de sus portafolios y brindar una mayor transparencia sobre el patrimonio de millones de ahorradores.  En grandes corporaciones, hemos contribuido a reducir los costos operativos a través de análisis cuantitativos cuyo fin es optimizar complejas cadenas de suministro.  Estos ejemplos representan tan solo la punta del iceberg de la gran promesa que representa Big Data.  En todo el mundo, nuevas oportunidades de negocio esperan a ser descubiertas a través de la aplicación de esta filosofía y tecnologías.  La carrera analítica ha comenzado, ¿cuántos de ustedes se encuentran preparados para la siguiente revolución industrial?

El autor es CEO y cofundador de Intelimétrica, una empresa enfocada en el diseño e implementación de soluciones de big data, a través del desarrollo de algoritmos inteligentes y modelos cuantitativos.  La opinión del autor no necesariamente refleja el punto de vista de Intelimétrica SAPI de CV.

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