El dato impulsa el proceso de transformación digital

El Big Data está provocando que, ante la gran cantidad de datos a almacenar y analizar, “veamos grandes avances en la manera de gestionarlo”, comenta Victoria Miravall, Payroll& HCM Product Manager en Wolters Kluwer Tax & Accounting. “La explosión de IoT provoca que la disponibilidad y cantidad de información se genere de forma exponencial, y de ahí que uno de los focos principales en cuanto a avances tecnológicos sea mejorar y agilizar el tiempo de procesamiento de datos, y esto es lo que nos permite una de las grandes tendencias en este sentido como es Edge Computing”. En este escenario, para Victoria Miravall, “es necesario pasar a realizar algunos de estos procesos en local, es decir, evitar que el procesamiento de datos se realice en la nube, lo que nos permitirá realizar el análisis de información relevante en tiempo real y no dilatar la toma de decisión a causa del elevado tiempo de procesamiento”.

Por su lado, Miguel Ángel García Matatoros, director general de Blue Telecom Consulting, opina que todos los segmentos del sector TI están adoptando sus soluciones para incorporar capacidades relacionadas con las grandes tendencias tecnológicas que están permitiendo la transformación de los negocios. “Sin embargo”-advierte- “creo que intentar analizar la evolución del Big Data y de otras tendencias como IoT o IA desde el punto de vista de la tecnología es un error o, al menos, es una visión sesgada. Lo verdaderamente relevante para las empresas es poder vincular el Big Data a sus productos y servicios. Es decir, encontrar una aplicación práctica o un caso de uso concreto que les ayude realmente a impulsar sus negocios”.

Jordi Calvera, Regional Managing Director de Iberia, Israel, Grecia, Turquía y LATAM de Intersystems considera que existen multitud de herramientas, cada vez más versátiles, que están redescubriéndose, como el clásico business intelligence, o irrumpiendo con una oferta de capacidades que antes ni imaginábamos, como la inteligencia artificial. Pero, “antes de seguir estas tendencias tan atractivas es esencial que las empresas tengan en mente una primera meta: validar el dato. Contar con enormes volúmenes de datos y tratarlos con estas herramientas es inútil si la información no ha sido previamente validada”, observa Calvera. Y es que, como advierte el responsable de Intersystems, “todavía hay quien piensa que un gran volumen de datos puede resolver todos sus problemas, pero no es así. La inteligencia artificial es un hito, pero para conseguir un aprendizaje basado en datos es imprescindible aplicar una estrategia de calidad de la información, su precisión, su integridad, relevancia y disponibilidad, entre otros parámetros, son extremadamente importantes. Hay que tener siempre presente que el axioma GIGO - ‘garbage in, garbage out’ (basura que entra, basura que sale)- sigue estando vigente.

Así, la estrategia de datos elegida debe soportar la acumulación, validación y normalización de la información a partir de diferentes sistemas. Integrar estos datos y correlacionarlos requiere de plataformas de gestión sofisticadas embebidas dentro de la organización.

Los datos por si mismos, más si son masivos, no son nada. Solo cobran valor cuando se procede a su análisis.

Según una encuesta realizada por MIT Technology Review y la compañía Pure Storage, la gran mayoría de los líderes empresariales consideran que los datos son la base para tomar decisiones, proporcionar resultados a los clientes y hacer crecer su negocio. “En este nuevo mundo impulsado por los datos, la estrategia que pone a los datos en el centro es clave para impulsar la transformación digital y obtener ventajas empresariales”, apunta Marco Blanco, Country Manager de Pure Storage para España y Portugal.

Para el directivo de Pure Storage, una vez que una organización se construye sobre una base sólida centrada en los datos, puede capitalizar los beneficios de la transformación digital, incluida la entrega de una mejor experiencia para el cliente y el usuario. “Sin embargo, la transformación digital no solo crea nuevas capacidades excepcionales, sino que también genera enormes expectativas de servicios y soluciones que deben ser más rápidas, mejores y diferentes que las anteriores. Si las empresas no innovan rápidamente, y siguen sin hacerlo, no podrán crecer”.

José Antonio Martínez Aguilar, CEO de Making Science, comenta que los datos dan información útil que permite una mejor toma de decisiones. “Éstos se están convirtiendo rápidamente en un activo muy valioso para la compañía capaz de convertirse en elementos diferenciales en un mercado cada vez más competitivo. No obstante, el verdadero cambio es la activación en tiempo real de la información en forma de personalización y audiencias, por ejemplo. La inmediatez se convierte en la principal baza para transitar de organizaciones llenas de procesos lentos y poco eficientes a empresas ágiles y dinámicas con capacidad de adaptarse al instante a las necesidades de negocio”.

El Big Data es una nueva forma de modelar la realidad de la empresa, tanto interna como externa, que pone el énfasis en lo que de veras ocurre y no en lo que pensamos que ocurre, opina José Jesús García Rueda, responsable de la disciplina de Data de U-tad. “Y los datos son el instrumento de medida para tener una visión lo más exacta posible de ese ´lo que de veras ocurre’. Este cambio de visión obliga a acelerar el proceso de transformación digital, porque no hay Big Data sin una gestión digital de los procesos de negocio”, explica.

Por su lado, Victoria Miravall, de Wolters Kluwer, considera que la contribución del Big Data en la transformación de los negocios se puede trasladar al menos a tres aspectos relevantes. El primero de ellos, y uno de los más destacables, es que incide directamente en la mejora de la toma de decisión. “Pasamos de modelos basados en la experiencia de una o varias personas de la compañía a un proceso de toma de decisión basado en hechos objetivos, en datos, no solo internos sino externos; no solo relacionados con la propia actividad, sino colaterales a la misma, que provocan que las medidas y decisiones se lleven a cabo desde un punto de vista global y, seguramente más acertado”.

Los otros dos aspecto relevantes, bajo su punto de vista, están relacionados con las personas desde dos perspectivas: por una parte, la necesidad de incorporar roles especializados en la gestión del Big Data, como la figura del CDO y, por otra parte, la implicación en los procesos de todas las personas de la organización, pues los beneficios del Big Data tiene aplicación a la totalidad de los departamentos de una compañía (producción, comercial, soporte a clientes, administración, dirección, etc). La digitalización de todos los departamentos de una compañía por un lado optimiza procesos y, por el otro, se beneficia de la analítica que de los datos puede extraer para mejorarlos.

El volumen y variedad de datos que se generan hoy en día es abrumador.

La contribución del Big Data al proceso de transformación de una empresa depende, por tanto, de cómo se aborde en cada una de ellas. “Por desgracia, en la mayoría de los casos se están enfrentando de una forma errónea y sin una estrategia clara”, advierte Miguel Ángel García, de Blue Telecom. “Cualquier corporación, antes de plantearse iniciar un proyecto de Big Data, debería definir unas bases que plasmaras con claridad los objetivos que se plantean con la ejecución del proyecto, los datos disponibles en la organización, los conocimientos y capacidades de los profesionales que se van a hacer cargo del proyecto o la justificación del mismo desde el punto de vista económico y para el negocio”. Una vez llevado a cabo este análisis y fijados los objetivos, es recomendable abordar el proyecto de una forma parcial, a través de proyectos más pequeños para poder ir escalando después.

No obstante, en la adopción de una estrategia de Big Data, nos encontramos con dos perfiles diferenciados. “Por una parte se encuentran las grandes empresas que tienen o están en aras de tener una estrategia clara en este sentido y, por otra parte, muchas startups cuyo core de negocio es el propio Big Data, que bien lo tienen interiorizado en su propio ADN, por lo que es algo con lo que ya nacen, explotan y tienen plenamente incorporados en su día a día”, dice Victoria Miravall. “Luego hay una gran masa de compañías que están bastante alejadas de esta realidad, que tardarán, por su perfil poco tecnológico aún, a tener una estrategia clara en este sentido y que, o bien se apoyan en compañías especializadas para llevarlo a cabo o bien tardarán algo de tiempo todavía aprovecharse de sus ventajas, lo que les provoca una pérdida competitiva relevante ante otras”, añade.

Jordi Calvera, de Intersystems, considera que todas las empresas, en mayor o menor medida, se están enfrentado al reto del Big Data. “Pero hay que tener en cuenta que el retorno de la inversión es difícilmente cuantificable. Hay industrias que necesariamente se están redefiniendo, como la banca y el sector seguros, ya que se enfrentan a una gran competencia y numerosas amenazas. En otras, la simple optimización de sus procesos en base a la mejor toma de decisiones, como en sanidad, ya justifican la inversión”. Para Jordi Calvera, en general, no existe una estrategia estricta, ni en España ni el mundo. “Aquí podemos hablar del nuevo concepto de agilidad. En las empresas ágiles se inician proyectos constantemente, unos funcionan y otros no; se aprende de ambos y se vuelve a intentar, sin miedo a equivocarse. Actualmente, en muchos casos, la estrategia es simplemente no detenerse”.

Para José Antonio Martínez, de Making Science, la estrategia a seguir es contar con el conocimiento suficiente para poder activar una buena estrategia de activación de datos en la organización. Para ello, cada vez son más las empresas que cuentan con un científico de datos en la plantilla. “El data scientist es la evolución del analista de datos. Su trabajo ya no sólo toma esos datos de una sola fuente, sino que analiza muchos y muy diferentes canales, con formatos heterogéneos. Una de las claves de este trabajo radica además en el hecho de que debe examinar esa información, sabiendo extraer patrones e interpretar tendencias”.

Para el Ceo de Making Science, cualquier empresa e industria puede valerse también de los recursos del data scientist para su gestión interna. “Finanzas, recursos humanos, estrategia digital. Es necesaria, de hecho, una visión global para poder extraer y transmitir directrices y recomendaciones a los responsables de negocio”.

Las empresas más evolucionadas utilizan el potencial de sus datos como palanca competitiva para conocer mejor a sus clientes.

Casi son darnos cuenta, en los últimos años hemos evolucionado a un modelo en el que el mundo físico está digitalizado y, como consecuencia, todo se puede conocer, predecir y analizar. En un mundo hiperconectado, en el literalmente cualquier ‘cosa’ proporciona información, se necesita una plataforma única y abierta capaz de validar los datos y darle el uso más rentable.

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que operan las empresas y cómo las personas viven sus vidas. La capacidad de procesar con precisión y entregar datos más rápido que cualquier humano puede transformar la forma en que lo hacemos todo. Big Data es la base que impulsa las acciones que la IoT, la IA y otras herramientas son capaces de ofrecer a las empresas.

“Los ejemplos son infinitos, desde estudiar enfermedades y comprender el comportamiento del tráfico en la carretera hasta administrar las finanzas y predecir patrones climáticos. La IA está abriendo nuevas oportunidades y redefiniendo los casos de uso existentes”, explica Marco Blanco, de Pure Storage.

Para los líderes empresariales, el potencial de la IA podría ser fundamental para el creciente del futuro. “Si se ejecuta correctamente, la introducción de procesos impulsados por la inteligencia artificial, como la automatización inteligente o los chatbots orientados al cliente, podría revolucionar la forma en que una empresa hace negocios. Con tanto en oferta y en juego, la pregunta ya no es simplemente de qué es capaz la inteligencia artificial, sino dónde se puede utilizar mejor para ofrecer beneficios comerciales inmediatos”, apunta el Country Manager para España de Pure Storage. Las posibilidades son enormes, pero “los ganadores no serán necesariamente las empresas más grandes o las que tengan mejor marketing, sino las que sean más adaptables e innovadoras”.

Big Data es la base que impulsa las acciones tecnologías como la inteligencia artificial es capaz ofrecer a las organizaciones.

Asimismo, todas las plataformas tecnológicas, incluyendo los ERP, incorporan cada vez más una mayor cantidad de capacidades analíticas. “Estos softwares de gestión permiten grados de complejidad y posibilidades de tratamiento muy diversas. Un ERP adecuado puede convertirse en fuente principal de datos para una compañía capaz de crear información de valor de carácter operativo y estratégico que permita avanzar eficientemente hacia los objetivos fijados por la empresa”, comenta José Antonio Martínez, de Making Science, para quien, además de su funcionalidad analítica, este tipo de soluciones suelen tener múltiples funcionalidades como la creación de bases de datos comunes, la mejora de la seguridad y de la propia consistencia de los datos, y sobre todo ofrece una capacidad de orden que permite evitar errores e ineficiencias.

Los ERP se han caracterizado por dos aspectos principales; la gestión del día a día del negocio y la posibilidad de analizar la información que de ello se deriva. Como explica Victoria Miravall, de Wolters Kluwer, en especial en el segundo punto hemos pasado de sistemas en los que simplemente dejaban la información a expendas de la explotación por parte de las empresas a sistemas que incorporaban algún tipo de Business Intelligence que facilitaban este tipo de tareas. “Ahora nos encontramos en un estadio cada vez más avanzado en el que se da por hecho que el ERP dispone de datos estructurados y facilita de forma gráfica la agrupación de los mismos para el conocimiento del negocio y la toma de decisión. En la actualidad se requiere más, no sólo análisis sino predicción, ir más allá y que, en base a la información que se genera del propio negocio, se alerte y prevea. Además, es necesario que esta se compare y se complemente y nutra de otras fuentes externas que influyen en los negocios, como pueden ser coyunturas económicas, tendencias sectoriales, etc”.

La gestión inteligente de las ciudades o smart cities es una necesidad real. Según estudios de Naciones Unidas para el año 2050 el 66% de la población mundial vivirá en zonas urbanas y, de ellos, el 14,4% lo hará en megaciudades, enormes urbes con más de 10 millones de habitantes. Enfrentarse a ciudades de más de 50 millones de personas es un desafío monumental para las autoridades, pensando en los servicios básicos y la infraestructura mínima requerida. “Es por eso que los ayuntamientos de las grandes ciudades ya están trabajando intensamente en utilizar los datos de movilidad, medioambientales y de diferente índole que se generan diariamente, como los niveles de polución y ruido, el estado del tráfico, los movimientos de ciudadanos, la gestión de residuos o el consumo energético, para tratar de paliar la superpoblación y ofrecer soluciones a su gestión”, apunta Jordi Calvera.

El análisis de datos y su aplicación en la gestión de ciudades debe permitirnos vivir en unas mejores condiciones, de forma sostenible. Como opina Victoria Miravall, el empleo del Big Data debe verse reflejado en mejoras por ejemplo en la gestión de la movilidad, seguridad, servicios, calidad de vida, etc., y todo ello es imprescindible que lo vean los ciudadanos que en ella habitan. “Destacaríamos tres retos para llevarlo a cabo. En primer lugar, que sea perceptible por los ciudadanos, ya que nada de ello tiene sentido si la población en general no tiene la evidencia de que la transformación digital de su ciudad deriva en un beneficio directo”. En segundo lugar, que sea sostenible económica, social y medioambientalmente. “Esto implica combinar en un perfecto equilibrio los recursos, los servicios y el impacto ambiental que pueda provocar”. En último lugar destaca Miravall uno de los aspectos que pueden conllevar mayor controversia, que es que no se vea comprometida la privacidad de los individuos, y para ello es necesario una regulación normativa que así lo garantice.

El empleo del Big Data en las ciudades debe verse reflejado en mejoras en la gestión de la movilidad, seguridad, servicios o calidad de vida.

“Podemos salir un día a la calle y dirigirnos a la parada del autobús. Tras un rato de espera, podemos concluir, quizá, que tal o cual línea está muy saturada, que la frecuencia de paso es demasiado alta o demasiado baja… Podemos incluso subirnos a uno de los autobuses y empezar a contar cuánta gente se sube y se baja en cada parada, o cuánto se tarda en llegar de una a otra. Y podemos también contratar a más personas y hacer esto un par de veces al año en todas las líneas de autobuses. De esta forma, un par de veces al año obtendremos una imagen más o menos simplificada de lo que está pasando con los autobuses en esa ciudad. O bien podemos automatizar el proceso de recogida de todos esos datos, almacenarlos en un gran centro de datos y proceder a su análisis automático en tiempo real, intentando predecir para cada hora del día cada día del año dónde van a surgir problemas, dónde van a estar los puntos conflictivos, y de esa forma planificarnos para optimizar el servicio reduciendo su coste. Ese es el tipo de beneficio que el universo Big Data aporta a la gestión urbana”, comenta por su parte José Jesús García, del centro U-tad.

No obstante, aunque no hay duda de que el análisis masivo de datos va a ser un factor clave en la gestión de las nuevas ciudades, también es cierto que la seguridad supone un gran desafío todavía por resolver. “En estos momentos, los proyectos de smart cities incorporan unos niveles de seguridad muy básicos. Es decir, se contentan con asegurar que los sistemas hacen lo que tienen que hacer, pero no están preparados para identificar, prevenir o armarse frente a posibles ataques. Queda mucho por hacer en este aspecto”, advierte Miguel Ángel García, de Blue Telecom.

La ciberseguridad tiene mucho que decir aquí, "pero también las buenas prácticas, los avances en legislación y, en definitiva, la concienciación y la creación de una "cultura del dato" en nuestra sociedad que vaya más allá de la "cultura del negocio del dato". La segunda sin la primera es una bomba de relojería", concluye José Jesús García, de U-tad.