43 BIG DATA El Big Data es un pilar fundamental de la transformación digital. Surge como consecuencia de la integración de los Sistemas de Gestión Corporativa y del Control de la Producción. Estos sistemas se conocen como CRM (Customer Relationship Management) cuando se utilizan para gestionar la relación comercial con el cliente, ERP (Enterprise Resource Planning) cuando están destinados a la gestión interna, y Sistemas de Control Digitales cuando hablamos de controlar los equipos que intervienen en la fabricación. Big Data hace referencia a este volumen de información y a las técnicas para su uso. Estas pueden ser meramente descriptivas, predictivas e incluso prospectivas en función de su madurez. La información se organiza en tablas relacionadas entre sí y permiten gestionar operaciones diarias, ya sean apuntes contables, inventarios de repuestos, etc. En resumen, el Big Data es un conjunto de datos que generalmente tiene su origen en los sistemas de gestión corporativa y que por su tamaño no pueden almacenarse en un pendrive y/o explotarse en herramientas como Excel. La información de los sistemas operacionales se copia y almacena en lo que se denominan lagos de datos (Data Lakes). Permite encontrar también patrones que, una vez convertidos en modelos de comportamiento, facilita a los propios ordenadores ser capaces de aprender de la evolución de esos datos (Machine Learning). Esto nos adentra en una de las áreas de lo que se ha denominado Inteligencia Artificial (IA) que ayuda a gestionar mejor nuestro negocio. LA ANALÍTICA COMO SOPORTE DE DECISIÓN El concepto de ‘Gestión Empresarial Analítica’ ilustra una corriente de gestión moderna donde la intuición deja paso a la razón, permitiendo que las decisiones de negocio estén soportadas por evidencias basadas en datos. Esta forma de gestión, en ocasiones se percibe como contrapuesta a la gestión tradicional, pero debe entenderse como una extensión de lamisma. Es aquí donde el perfil de Business Translator, detallado más adelante, tiene un papel clave al alinear la visión del negocio con la dimensión analítica. Asegura la captación de todo el valor acumulado y una correcta implantación en lo que denominamos la fase de Transformación. La mayoría de las iniciativas analíticas fallan por la complejidad de las propuestas. Hay que asegurar una buena adopción y entendimiento. Además, deben estar alineadas con los intereses de sus usuarios; no querer construir una casa cuando todavía no se tienen los cimientos. Es necesario centrarse en iniciativas sencillas con aplicación práctica real y a corto plazo. Una vez operativas, pueden evolucionar de acuerdo con las necesidades del negocio para ir capturando cada vez más valor. El esfuerzo que supone acceder a los datos suele tomar un 60-70% de los proyectos de corte analítico. Esta casuística es especialmente notable en una gran empresa. PERFILES ANALÍTICOS Y FUNCIONES Perfiles Analíticos Para garantizar el éxito de la función analítica dentro de una organización, es necesario contar con diferentes habilidades complementarias. Podemos distinguir las siguientes: • Business Translator: perfiles con experiencia en el universo analítico y en negocio. Encargados de traducir los requisitos de este en requerimientos funcionales concretos que puedan ser evaluados por los científicos de datos. • Científicos del Dato: perfiles técnicos con un conocimiento profundo de Machine Learning y Estadística. Dan vida a los modelos. • Desarrolladores: expertos en software que dan soporte a los Científicos de Datos para asegurar que los algoritmos están diseñados de una forma eficiente. • Arquitectos: responsables de la infraestructura sobre la que se ejecutan los modelos. Aseguran escalabilidad e integración organizacional robusta.
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx