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Big Data, hoy es un tema de educación

USAG Humphreys takes top honors for excellence in social media communications

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excellence in social media communications
Algunos derechos reservados por USAG-Humphreys
http://www.flickr.com/photos/usaghumphreys/

Es interesante ver que cada vez somos más personas que hablamos o escribimos y pontificamos sobre el uso de Big Data para generar inteligencia de mercado y apoyar mejor los esfuerzos de los departamentos involucrados en la generación de recursos y bien estar de las marcas o inclusive dentro de los startups, no importando que tan start o que tan up sean. Parece que el proceso, aunque ya adoptado por una gran cantidad de grandes empresas aún se entiende de manera distinta porque se necesitan integrar equipos de personas que trabajen en el proyecto de implantación de Big Data.

Los equipos técnicos están usando tecnologías como Hadoop para tener sistemas de bajo coste, ayudando a la economía corporativa cuando están iniciando en la adopción de estas tecnologías que por el costo actual son una barrera importante para la adopción generalizada de un sistema de análisis de datos y estructuración. He encontrado un documento del TechAmerica report que se llama “Demystifying Big Data.” que es una guía con políticas de adopción y estructuración de un sistema de Big Data.

Como he venido escribiendo, la relevancia de la Big Data no está en dar orden a datos no estructurados, formar bloques de información y números que puedan darnos una luz sobre lo que sucede a nuestro alrededor digital. Los números o bloques de datos en realidad son eso, solo datos que no tienen ningún sentido si no se les da uno que ayude a el resto del equipo a traducirlo y darle sentido. Esto nos obliga a diferenciar entre Big Data hoy y la inteligencia de mercado de ayer entendiendo, por otra parte las características que nos dan las cuatro V de big Data:

  • Velocidad con la que se producen los datos.
  • Volumen de datos que se generan en un período de tiempo.
  • Variedad de lugares donde estos datos se producen.
  • Veracidad de los datos que se producen, me refiero a su calidad.

Todo este trabajo conjunto entre los departamentos de sistemas y de marketing debe ver la forma de preservar la integridad de los datos y generar estrategias que puedan ayudar a definir tratamientos de datos “incompletos” o ambiguos -ya les contaré sobre la teoría de la “venta de garage” para el tratamiento de información- y poder entender al menos una parte de la información que queda en estos dos tipos de datos de poca calidad. Por otro lado, el tema económico no deja de ser un factor que es necesario remarcar y por el cual se están utilizando sistemas de Open source probados para disminuir los impactos económicos y en algunos casos de implantación.

Lo importante en las empresas y emprendimientos es, como decía al principio, la educación en estas tecnologías, en los significantes que tienen estos módulos de datos que se arreglan, se estructuran de formas que dan un sentido a lo que leemos para generar inteligencia de mercado, de producto y de sentido corporativo. Si los departamentos de tecnologías, de marketing y ventas aprenden a trabajar e integrar a otros equipos, estoy completamente cierto de que los datos que obtengan de su estrategia de Big Data va a ser mejor, eficiente y certera en sus tomas de decisiones como equipo. Por eso es importante seguir educando a estos equipos en las técnicas, aplicaciones y mediciones de los resultados, por lo pronto no es tema de implantación de sistemas -que en términos generales es lo de menos y lo más fácil- es un tema de educación no sólo en la tecnología, también en el trabajo en equipo.