Cómo Big Data e IA impulsarán la innovación empresarial en 2018

Los avances tecnológicos que ya hemos aceptado como norma, sobre todo el costo y otros beneficios de migrar la infraestructura a la nube, han impulsado el negocio y han impulsado una migración hacia las Interacciones Digitales.

El crecimiento de los dispositivos móviles conectados a Internet es uno de los factores que aumentan la cantidad de productos que están conectados simultáneamente a Internet.

En resumen, gracias a la infraestructura de nube barata hay más fuentes de datos que nunca creando mercados de datos, convirtiéndose en el combustible para la Inteligencia Artificial (IA) y cuando se usan correctamente, para impulsar la innovación empresarial.

La innovación siempre ha desempeñado un papel en el crecimiento y desarrollo de cualquier corporación, pero nunca ha sido más importante de lo que es hoy. Ahora Big Data e IA, junto con Market Research, se pueden combinar para llevar a la empresa a nuevos derroteros.

Las siguientes son algunas de las formas en que Big Data y AI se han integrado en los procesos comerciales para impulsar la innovación.

Cómo la IA y Big Data ayudan a la Investigación de Mercado

Forrester lo deja bastante claro. Mientras mejor entienda a su cliente, más dinero ganará. (Vea el cuadro a continuación).

En realidad, hay dos conjuntos de información disponibles, que pueden usar en la búsqueda de la comprensión del cliente.

En primer lugar, está la información que tienen internamente en sus sistemas acerca de sus clientes. Recopiladas en un volumen suficiente, estos datos constituyen 'Big Data' y brindan la oportunidad de establecer un bucle de retroalimentación, que puede provenir de fuentes tales como el uso de un servicio o producto por parte del cliente.

Las nuevas herramientas de informes y análisis ahora permiten a las organizaciones obtener acceso a los datos de tendencias, así como contenidos dentro de estos conjuntos de datos que pueden usarse para evaluar los requisitos en evolución de los clientes.

El segundo tipo de información que las empresas pueden utilizar para comprender a sus clientes es la Investigación de Mercado. En este contexto, la investigación de mercado podría describirse como "datos pequeños" o extremadamente pequeños en términos de tamaño de datos, pero los conocimientos que proporciona son importantes.

La investigación de mercado es lo que se hace además de analizar la información interna. Estudia todo el mercado e idealmente, le brinda una perspectiva accionable que le permite convencer a algunas personas que todavía no compran su producto o servicio para que se conviertan en clientes.

Inteligencia Artificial en innovación de desarrollo de productos y servicios

La digitalización ha hecho que el proceso de recopilación de información interna y externa sea extremadamente rápido y eficiente, lo que brinda a las organizaciones la capacidad de realizar cambios constantes en sus procesos comerciales, para que sean más eficientes.

Las herramientas de inteligencia artificial se utilizan para permitir que las organizaciones clasifiquen grandes volúmenes de datos, creen información significativa sobre sus productos y servicios, además de automatizar la personalización de las recomendaciones y características de los productos, de manera dirigida hacia usuarios particulares.

La Inteligencia Artificial utiliza Big Data como combustible detectando automáticamente las tendencias y asociaciones entre las fuentes de datos internas, usándolas para mejorar las experiencias de los clientes. Todo esto funciona mejor cuando involucra e incluye interacciones digitales.

Cada que Usted está realizando el proceso de pago en Amazon y ve una lista de productos complementarios recomendados para "personas como usted", cuando comienza a escribir una consulta de búsqueda y ve su consulta autocompletada, cuando ve un anuncio publicitario en un sitio web que está visitando, en cada una de estas situaciones, la Inteligencia Artificial ha procesado los números para mostrarle lo que para ésta le resulta más útil en ese momento para Usted.

Las empresas deben satisfacer las necesidades siempre cambiantes de sus consumidores y también deben crear un equilibrio entre la entrega del servicio y la generación de ingresos. Big Data e Inteligencia Artificial proporcionan una plataforma donde pueden hacerse ambas cosas, lo que aumenta la productividad y la calidad de la prestación del servicio haciéndolo de forma más económica.

Inteligencia Artificial y Big Data: impulsar la innovación en la automatización de tareas

Dondequiera que se discute Inteligencia Artificial, se habla de automatización y miedo a recortes de empleos.

Sin embargo, desde una perspectiva empresarial e incluso desde el punto de vista de que cada trabajador, éste también es un consumidor. La innovación en automatización es excelente para la economía.

La automatización no solo reduce el costo de administrar una empresa al eliminar los salarios innecesarios, sino que también permite a la empresa aumentar la calidad de sus productos, estandarizar esa calidad a niveles más altos y hacer llegar las cosas a sus clientes en un período de tiempo más corto.

Tomemos por ejemplo el segmento de "Hospitalidad". En este caso específico el análisis automatizado de los registros de datos de los clientes, significa que se han terminado esos tediosos días en que los huéspedes tuvieron que pasar por la misma insoportable verificación en el proceso al intentar reservar una habitación en su hotel favorito.

Ahora las organizaciones en este sector han podido mantener registros de clientes anteriores para facilitar el proceso de verificación. El hotel comprende las preferencias de los visitantes incluso antes de solicitar información de sus visitas anteriores.

El impacto de Big Data y la Inteligencia Artificial recién está comenzando

Big Data y la Inteligencia Artificial son enormes avances tecnológicos, cuyos beneficios pueden tardar una generación o más en involucrarse por completo a través de la economía. Ambas tecnologías están evolucionando y aún se están desarrollando, por lo que podemos afirmar que esta es una industria está en sus inicios. Es difícil predecir dónde terminarán los costos o beneficios de la Inteligencia Artificial en los negocios.

Hasta ahora, Big Data e Inteligencia Artificial han podido proporcionar potentes herramientas que han permitido a las empresas simplificar sus procesos comerciales, deshacerse de los sistemas redundantes, innovar en los productos que entregan y comprender mejor a sus clientes.

El futuro tiene más disrupciones provocadas por Big Data e Inteligencia Artificial. El Internet de las cosas está casi sobre nosotros. Pronto habrá cientos de dispositivos conectados para cada persona en el planeta. Cada uno de ellos generará una secuencia de datos y la almacenará en la nube. Cada una de esas tiendas de datos es un depósito de Big Data que se puede analizar con herramientas de Inteligencia Artificial.

Va a ser interesante ver qué más se puede hacer en el futuro con la ayuda de Big Data y la Inteligencia Artificial, ya que se añaden muchas cosas más a la web.

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Fuentes:

1. https://sloanreview.mit.edu/article/how-big-data-and-ai-are-driving-business-innovation-in-2018/
"Cómo Big Data y AI impulsan la innovación empresarial en 2018"

2. https://greenbookblog.org/2016/04/06/big-data-and-marketing-research/
"Cómo Big Data aumenta la investigación de marketing"

3. https://www.technologyreview.com/s/611013/the-growing-impact-of-ai-on-business/
"El creciente impacto de la inteligencia artificial en los negocios"

Inteligencia Aumentada, con corazón

¿Para qué invertimos tanto en Tecnologías de la Información? Para generar, consumir, clasificar, analizar, aplicar esos Datos y esa Información, para beneficio de nuestro negocio. ¿No es así?

En la toma de decisiones, los datos son un gran recurso, especialmente cuando éstos son los correctos y se convierten en Información. Pero por más acertados que estos sean, no pueden reemplazar el buen juicio. Vamos a proporcionar una breve historia de cómo llegamos aquí y cómo nos ponemos de nuevo en el camino con el uso de datos, para conducir una buena toma de decisiones.

Cómo empezó todo

En la década de 1980, Robert Crandall, el CEO de American Airlines, tomó la decisión de eliminar la aceituna de las ensaladas en vuelo. Resultó que la aerolínea pagó sus servicios de restauración en función de la cantidad de ingredientes en la ensalada: sesenta centavos por cuatro ingredientes y ochenta centavos por otros cinco. La aceituna fue el quinto artículo. Este movimiento ahorró más de $ 40,000 de dólares al año. Hoy algunos de nosotros estaríamos encantados si incluso nos sirvieran una aceituna. Los datos mostraron que la mayoría de la gente no lo estaba comiendo de todos modos. Este fue el comienzo de los esfuerzos continuos de las aerolíneas en la reducción de costos a expensas de la experiencia del cliente. Tal vez la aceituna no era un gran problema, pero sabemos cuán lejos ha ido el recorte de costos.

Hay un valor para hacer lo correcto con las personas. ¿Cómo se volvieron las aerolíneas tan genéricas que ya no les importamos? Retiran las nueces calientes y luego los cacahuetes, luego los pretzels y luego todas las demás comodidades. Hicieron que los asientos fueran menos cómodos y siguieron tratando de encontrar más formas de colocar asientos adicionales. Siguieron recortando cosas porque no afectaban sus resultados, pero afectaron a los clientes. Porque ahora no nos importa con quién volamos. Eso es un problema. Hoy están obteniendo miles de millones en ganancias de estos recortes y todas las tarifas adicionales de su miseria calculada. Recientemente vimos cuán peligroso es este tipo de pensamiento para la marca y el cliente.

Hay demasiados datos y poca comprensión conductual.

En el libro "Sea Como Amazon: Incluso un puesto de limonada puede hacerlo", los autores comparten la historia sobre el momento en que General Motors vendió dos tercios de todos los automóviles en los Estados Unidos. Fue el más azul de todas las acciones de primera clase. Chevrolet, Pontiac, Buick, Oldsmobile y Cadillac eran cinco marcas distintas y el automóvil que conducía decía mucho de Usted. A mediados de la década de 1970, General Motors decidió aumentar las ganancias al eliminar los costos de diseño y los costos de reacondicionamiento, resultado de mantener cinco líneas de productos separadas. Pensaron que solo construirían un auto, colgarían un poco de cromo diferente, cambiarían un poco la forma de las luces delanteras y traseras y cubrirían los asientos con una tela diferente y así usted tendría cinco marcas "diferentes". General Motors vendía cinco versiones diferentes del mismo auto a cinco precios diferentes, llamando al primero Chevrolet, el segundo a Pontiac, el tercero a Buick, y así sucesivamente. General Motors comenzó inmediatamente a obtener ganancias récord, por supuesto, porque las lealtades de la marca eran profundas y los clientes leales no abandonan rápidamente una marca.

En 1980 General Motors todavía tenía una participación de mercado del 62.9% en los Estados Unidos. Luego comenzó a poner motores Chevy en Oldsmobiles, Pontiacs y Buicks porque tenía capacidad excedente en sus fábricas de motores Chevrolet. Tenga en cuenta que esto fue cuando el Olds Cutlass fue el automóvil más vendido en Estados Unidos. Luego decidió que General Motors abandonaría su tradicional aumento de precios anual cuando se lanzaran los nuevos modelos y los reemplazaría con aumentos de precios aleatorios varias veces al año. A veces los aumentos de precios serían de dos dígitos. Aquí es cuando nació el término 'choque de pegatina o calcomanía'. El resultado final de toda esta difuminación de las marcas fue que General Motors tuvo que cerrar Oldsmobile en 2004 y Pontiac en 2009. La cuota de mercado total de General Motors ya había caído a solo el 19.8%.

Tanto las compañías aéreas como las compañías automotrices llegaron a donde están basadas en datos. El desafío es que no utilizaron la empatía para comprender la importancia de la experiencia del cliente. Es irónico que la próxima batalla para las compañías automotrices sea la Inteligencia Artificial utilizada en sus autos.

¡Aumento de los bots!

Estamos viendo a la Inteligencia Artificial ayudándonos hoy en muchos entornos, desde IBM Watson, Apple Siri, Microsoft Cortana y Amazon Alexa. La Inteligencia ArtificialI, lo que la mayoría de la gente llama y reconoce como Inteligencia Artificial sería mucho mejor si se pensara como Inteligencia Aumentada con corazón. Hay una cierta cantidad de "ética" que podemos agregar a los algoritmos del software, pero nunca reemplazará la capacidad de la empatía humana.

La toma de decisiones impulsada por datos se está apoderando de todo, desde el negocio hasta el béisbol e incluso la salud personal. La Inteligencia Artificial interviene para ayudarnos a tomar decisiones. A medida que nos abrumamos con el crecimiento exponencial de los datos disponibles en nuestras vidas, necesitamos sistemas que puedan recopilar, filtrar y analizar esos datos en tiempo real para que podamos tomar las mejores decisiones.

Veamos esto ahora en algunos de los trabajos que empresas como IBM y otros están haciendo. Facebook también hizo anuncios recientemente: los robots vienen. No vamos a resolver todos los problemas con estas Inteligencias Artificiales, pero al menos pueden procesar algunos de los datos y alertarnos. Las organizaciones aún necesitan estar calificadas para actuar sobre las alertas. Pero aún necesitamos la Inteligencia Humana y La Empatía. Esto equilibrará las cosas mucho mejor.

Cómo reforzar la empatía en las decisiones basadas en datos

Hasta cierto punto, vemos que los equipos de Mercadotecnia hacen cada vez más esfuerzos para utilizar los datos para tomar decisiones. Sin embargo, lo importante aquí no es sólo el hecho de que esté usando datos para tomar una decisión, sino que más bien, es el por qué los publicistas han decidido usar los datos y cómo esos datos desempeñan un papel en la configuración de las opciones de Mercadotecnia.

Un ejemplo es Big Data. Ha existido durante mucho tiempo y las personas han intentado procesarlo y analizarlo. Pero el problema con el uso de datos ha sido el hecho de querer alinear la experiencia del cliente con la visión del profesional de Mercadotecnia, porque hacer que un analista vea los números no es un enfoque empático. Para que esto marque una diferencia real, esas métricas deben relacionarse con las historias y viajes de los clientes (lo que llamamos Leyendas del Comprador) que ayudan al profesional de Mercadotecnoia a desarrollar y adoptar la empatía al momento de abordar la mentalidad del cliente.

Esto es lo que está cambiando la forma en que los equipos de Mercadotecnia toman decisiones centradas en los datos: tratar con datos no solo se trata de números, sino de usar esos números para derivar empatía y comprensión, en la vida real para aplicarlo a la Experiencia del Comprador.

La mayor diferencia entre vender y ayudar a las personas a comprar, es directamente proporcional al grado de empatía que el vendedor siente por el Cliente. La empatía exige que piense en cómo el cliente realiza el proceso de compra y que encuentre la manera de hacerlo más fácil.

La Empatía demanda a que los ayudes a tomar una decisión más seguras, a eliminar sus miedos y en última instancia, a permitirles tomar la decisión que sea realmente mejor para ellos, no solo para ti y tu bolsillo. No importa si vendes libros, automóviles, diamantes o una compleja solución de empresa Negocio-a-Negocio (B2B por sus siglas en inglés). Cuando nos convertimos en aliados de nuestros clientes, generamos un valioso activo. Incluso si no nos compran hoy, esa confianza se convierte en moneda corriente en un mercado acelerado por la experiencia transmitida "boca a boca", cada vez más transparente. Es difícil encontrar una desventaja para este enfoque.

¿Conclusión? La humana Empatía, en concordancia de las modernas técnicas para generar, consumir, clasificar, analizar, aplicar esos Datos y esa Información, puede dar por resultado una Inteligencia Aumentada, pero con corazón.

La Transformación Digital comienza por la Transformación de la Red

Los líderes de TI deben adoptar la transformación digital. En las industrias de todo el mundo, la transformación digital (DX) está cambiando la forma en que las empresas de todos los tamaños hacen negocios.

Aprovechando el poder de la 3ra Plataforma (nube, movilidad, negocios sociales, big data y annalíticos), las organizaciones aprovechan las nuevas competencias digitales para transformar cada paso de la cadena de valor.

Esto lleva a la creación de nuevas fuentes de ingresos, la eliminación de procesos ineficientes y redundantes y un cambio de tareas diarias repetitivas, a trabajos más estratégicos y de futuro. Para que las organizaciones sigan siendo competitivas en esta era digital que se desarrolla rápidamente y más allá, las Tecnologías de la Información deben adoptar la transformación digital y la infraestructura necesaria para lograrlo.

La red es un habilitador clave de la transformación digital

Las características de infraestructura desactualizadas, como la configuración manual y los procesos de gestión, la seguridad de superposición orientada principalmente hacia las amenazas externas y los dominios de red en silos, dificultan la capacidad de la red para impulsar los objetivos del negocio digital. En consecuencia, el personal de TI dedica un tiempo valioso a "mantener las luces encendidas", en lugar de alinear las capacidades de red con iniciativas estratégicas que mejoran la eficiencia operativa y mejoran la experiencia del cliente.

Una red verdaderamente preparada digitalmente es una red que puede alinearse dinámicamente con las necesidades cambiantes de la empresa. Eso significa una red que permite más agilidad y un tiempo más rápido para la innovación, una mejor seguridad y una mayor eficiencia y simplicidad operativa.

Los líderes de TI deberían planear su viaje a una red lista para digital

Cisco trabajó con IDC para desarrollar un modelo de preparación de red digital en cinco etapas
(www.cisco.com/go/dnaadvisor), para ayudar a las organizaciones a visualizar un camino más claro
a una red que puede soportar todas sus aspiraciones digitales.

Con el surgimiento de tecnologías tales como redes definidas por software (SDN por sus siglas en inglés), interfaces abiertas programables, virtualización, nube y análisis, el modelo proporciona un marco para comenzar. También permite a las organizaciones obtener visibilidad sobre las oportunidades y los beneficios asociados con la evolución de una etapa a la siguiente.

IDC encuestó a 2,054 profesionales de TI a nivel mundial, para establecer las tasas actuales de preparación de la red en cinco categorías principales de redes digitales. Además, IDC entrevistó a 25 organizaciones para aprender cómo la adopción de capacidades de red más avanzadas está impulsando los beneficios comerciales. Estos beneficios incluyen ahorro de costos, aumentos de productividad y reducción de tiempo para nuevas iniciativas comerciales en un entorno dinámicamente seguro.

Las organizaciones deben actuar rápidamente para garantizar la preparación digital para sus redes. Las organizaciones líderes en todas las industrias y geografías reconocen la importancia de la red para generar mejores resultados comerciales y ya están actuando.

Todos los líderes de TI deben reconocer que una red capaz de soportar iniciativas digitales emergentes, es un elemento fundamental del éxito empresarial, sin el cual sus organizaciones corren el riesgo de quedarse atrás.

Ventajas por rendimiento de las redes "digital-ready"

Solo una de cada cinco organizaciones ha alineado sus estrategias de red con sus estrategias de DX en la actualidad. Sin embargo, las organizaciones con estrategias altamente alineadas tienen más del doble de la tasa de crecimiento de sus ingresos, retención de clientes y crecimiento de los beneficios, en comparación con las empresas con alineación parcial o nula.

Las organizaciones en etapas más avanzadas de preparación de la red, tienen un rendimiento significativamente mejor en cada una de estas mismas métricas de negocios clave, comparado contra las organizaciones con redes menos avanzadas.

Las organizaciones de todo el mundo tienen grandes ambiciones de adoptar capacidades de red más maduras, automatizadas y autónomas en los próximos dos años. De hecho el 45% de las organizaciones medianas y grandes de todo el mundo, planean alcanzar una disponibilidad de red avanzada en dos años. Poco más del triple de los niveles de disponibilidad de red actuales.

Las organizaciones con redes más maduras pueden aprovisionar casi el doble de capacidades digitales que aquellas con redes menos maduras.

Las organizaciones pueden mejorar su seguridad y la mitigación de riesgos, con redes listas para digitalizar. Lo que resulta en un importante aumento de ingresos y reducciones de costos.

¿Está lista su red, para la transformación digital?

El "DataSphere" a nivel mundial para 2025...

Quienes nacimos en los sesenta, setenta y principios de los ochenta, un sinónimo para denotar "dentro de mucho tiempo", era la frase: "para el año 2,000". Todo reporte, programa, libro, nota que de corte científico y/o tecnológico, nos advertía de lo que posiblemente estaría vigente para la humanidad a partir de ese año.

Ya pasamos hace diez y siete años por ese hito, por lo que ahora y por la velocidad como se está dando la evolución científica y tecnológica, más específicamente en lo que se refiere a las Tecnologías de la Información, los nuevos hitos son el año 2020 (dentro de menos de dos años y medio), el año 2025 (dentro de menos de siete años y medio) y el año 2030 (dentro de menos de doce años y medio). NADA.

Se espera pues que para el 2025, las empresas generarán el 60% de la información a nivel mundial y la persona promedio conectada en red en cualquier parte del mundo interactuará con dispositivos conectados casi 4.800 veces al día.

Un nuevo estudio de Seagate, líder global en administración y almacenamiento de datos, intitulado "Data Age 2025:The Evolution of Data to Life-Critical", pronostica un incremento en 10 veces del volumen de datos mundial para el año 2025. El estudio, titulado Data Age 2025, realizado por IDC y patrocinado por Seagate, pronostica que para el año 2025 la generación de datos ascenderá a un total de 163 zettabytes (ZB).

Sólo para referencia, un zettabyte equivale a 1,180,591,620,717,410,000,000 Bytes, o lo que es lo mismo: "Mil ciento ochenta trillones, quinientos noventa y un mil seiscientos veinte billones, setecientos diez y siete mil cuatrocientos diez millones de Bytes".

Esto se presenta para las empresas como un desafío para aprovechar nuevas oportunidades utilizando estos datos y las ideas que generan, al mismo tiempo requerirán opciones estratégicas sobre la recopilación, la utilización y la ubicación de la información. Asimismo, el número de consumidores y empresas que crean, comparten y acceden a datos entre distintos dispositivos y la nube continuará superando por mucho las expectativas.

Además, mientras que los consumidores fueron los principales creadores del mayor volumen de datos a nivel mundial, el estudio de Data Age 2025 predice que la tendencia cambiará, y que las empresas pasarán a crear el 60% de la información a nivel mundial para 2025. En este nuevo panorama, los líderes de empresas tendrán la posibilidad de acceder a nuevas y únicas oportunidades de negocios, potenciadas por esta abundancia de datos y las perspectivas inigualables que éstos proporcionan; sin embargo, también tendrán que tomar decisiones estratégicas sobre la recopilación, utilización y ubicación de los datos.

En este sentido, el estudio de Seagate aconseja a empresarios y emprendedores que dirijan su enfoque hacía las tendencias que impulsarán el incremento en el volumen de datos durante los próximos años, e instan a que examinen la trayectoria de sus empresas en torno al valor futuro de la información.

Las empresas se están dando cuenta de la importancia que supone aumentar el volumen de datos. Algunas de las principales transformaciones que están incidiendo en la transición de datos desde usuarios a empresas son las siguientes:

· La evolución de los datos, que han pasado de ser secundarios a adquirir una importancia vital para la empresa: Para el 2025, casi el 20% de la información en la esfera de datos global tendrá gran importancia para nuestra vida cotidiana, y casi la mitad de éstos pasarán a ser críticos para nuestra subsistencia.

· Los sistemas integrados y el Internet de las Cosas (IdC): Para el 2025, la persona promedio conectada en red en cualquier parte del mundo interactuará con dispositivos conectados casi 4.800 veces al día, es decir, aproximadamente una interacción cada 18 segundos.

• El aprendizaje automático por máquinas transformará el panorama: Según estimaciones del IDC, la porción de la esfera de datos global sujeta a análisis de información se incrementará en 50 veces, a 5,2 ZB en 2025.
• Datos verdaderamente móviles y en tiempo real: Para el 2025, más de un cuarto de los datos creados se generarán en tiempo real, y los datos en tiempo real del IdC constituirán el 95% de éstos.
• La automatización y las tecnologías harán que la gran mayoría de los datos creados provengan de fuentes no convencionales: Si bien la creación de datos en los últimos diez años se ha caracterizado mayormente por un incremento en contenido de entretenimiento, la década siguiente reflejará la transición a datos generados para fines de productividad y datos integrados, así como imágenes y videos fuera del sector del entretenimiento, como sistemas de seguridad y publicidad.

“Aunque esta investigación nos permite ver que la era de la inteligencia de datos está en sus albores, el valor de los datos como tal realmente se desconoce, y en ese desconocimiento estamos subestimando su potencial en sobremanera hoy en día. La oportunidad para las empresas hoy en día y los empresarios del mañana de capturar el valor de los datos es increíble, y nuestros líderes de empresas a nivel global estarán explorando estas oportunidades durante décadas”, explica el director ejecutivo de Seagate, Steve Luczo.

El vicepresidente senior de IDC, David Reinsel, comenta: “Desde los automóviles autónomos a los asistentes personales inteligentes, los datos serán el alma de una existencia digital en rápido crecimiento, lo cual dará paso a oportunidades que habían sido inimaginables para las empresas. La innovación tecnológica tendrá una importancia vital a la hora de evaluar y activar de lleno las complejidades de lo que contiene este amplio volumen de datos, y el almacenamiento en particular continuará adquiriendo cada vez más importancia, pues brindará la base a partir de la cual tantas de estas tecnologías emergentes podrán funcionar”.

¿Está preparada su organización para esta nueva explosión en los datos?

¿Qué viene en el 2017, según Oracle?

La Tercera Plataforma se consolidó aún más. El mundo está migrando hacia la nube cada vez más rápido y de manera más decidida; el 2016 fue un año importante para la consolidación del “Cloud Computing” y con la llegada del 2017 se espera que más empresas se muden a esta tendencia, destinando más recursos a la innovación y aprovechando las ventajas del uso eficiente de la tecnología.

Gracias a la consolidación del mercado digital en el 2016, son cada vez más las compañías que operan bajo esta nueva “economía digital” como un modelo que les permite llegar más lejos, siendo parte fundamental de la transformación que viven las empresas, con la nube como eje transversal para su funcionamiento.

Asimismo, al interior de las compañías los departamentos evolucionaron; los encargados de finanzas, recursos humanos, marketing e incluso los de sistemas, se convirtieron en piezas claves para las compañías, apoyando estratégicamente el crecimiento de las mismas, aprovechando las nuevas tecnologías.

Sin embargo, estos cambios son solo el comienzo de lo que viene en 2017, un año en el cual la disrupción digital seguirá su avance, brindando a las compañías agilidad y rapidez de cara a las necesidad de sus usuarios finales.

Para los expertos de Oracle, las predicciones tecnológicas para 2017 son:

Más empresas se subirán a la nube: Con las transformaciones constantes que vive el mercado TI, las empresas adoptarán soluciones más eficientes para manejar su infraestructura en nube, siendo éstas administradas por compañías especializadas en Cloud. De acuerdo con Mark Hurd, CEO de Oracle, para 2025 la mayoría de los datos empresariales estarán almacenados en la nube.

Pymes con soluciones de talla mundial: Cada vez más, las pequeñas y medianas empresas utilizarán los mismos sistemas tecnológicos que usan hoy en día las grandes multinacionales, sin necesidad de destinar grandes cantidades de dinero. Las PyMEs utilizarán soluciones de negocio en nube y pagarán según su uso.

El Boom del Cloud Machine: Las entidades públicas y privadas trabajarán con equipos tecnológicos conectados a redes en nube, los cuales generarán flexibilidad en el manejo de datos y mayor movilidad laboral.

CEO más estratégicos: Los líderes empresariales invertirán más tiempo en entender e interactuar con sus clientes gracias a la automatización de procesos. Asimismo, al reducir la carga operativa trabajarán proyectos más efectivos en los cuales primará la innovación.

Ciudades más conectadas: El Internet de las Cosas (IoT) permitirá que las ciudades sean más eficientes, conectando su infraestructura a centros de control y generando mejoras significativas para sus habitantes en términos de movilidad, seguridad, salud y teletrabajo.

Publicidad segmentada y productos más exitosos: Con la masificación de Big data y la analítica, los datos de las empresas serán analizados para entender estratégicamente los gustos y características de los usuarios, logrando impactar a cada consumidor con campañas segmentadas, las cuales se realizarán según sus preferencias.

Área de Recursos Humanos más estratégica: La razón de ser del departamento de Recursos Humanos cambió. Gracias al uso eficiente de soluciones tecnológicas específicas, esta área buscará maximizar el talento humano, aumentando su sentido de pertenencia y facilitando su trabajo, potenciando el capital más valioso de toda organización: sus empleados.

Millennials más exigentes: El precio dejó de ser el factor diferencial para que los usuarios adquieran productos. Utilizando la tecnología se podrá clasificar y conocer mejor las preferencias de los consumidores en términos de productos o servicios presentes en el mercado.

Emprendimientos exitosos: Con la expansión del mundo digital y la infraestructura en la nube, la creación de empresas se dará fácilmente, logrando que estás trabajen de manera remota y efectiva, invirtiendo menos tiempo y reduciendo costos operativos, llegando a los usuarios de manera rápida y efectiva.

Más profesionales certificados: Gracias a la apertura del sector TI, con mayor frecuencia las empresas están requiriendo profesionales certificados en soluciones de negocio, ampliando el campo de acción de diversos profesionales en el mercado tecnológico.

El furor de la innovación: Los recursos que tradicionalmente se destinaban al mantenimiento de plataformas informáticas obsoletas se invertirán en generar productos innovadores y diferentes en el mercado, pensados en satisfacer continuamente a los usuarios.

En conclusión, pata el 2017 la Tercera Plataforma se vivirá a pleno y la Cuarta Revolución Industrial acelerará su presencia y consolidación a todos los niveles. Qué decir que la Convergencia Informática tendrá cada vez más influencia en los Negocios, el Gobierno, la Ciencia, la Tecnología, la Educación, etc.

¿Cuál es el estado actual de su empresa, con respecto a estas predicciones de Oracle para el ya muy cercano 2017?

La seguridad de TI no es más un problema técnico, es un problema de negocio

Hemos visto en los últimos años constantes violaciones y pérdidas de datos que han afectado gravemente a reconocidas empresas en el mundo, las cuales han tenido que pagar miles de millones de dólares por daños y perjuicios.  En consecuencia, la seguridad se ha convertido en una preocupación en los niveles más altos de las organizaciones, incluyendo las juntas directivas. Como resultado, las empresas están continuamente centradas en cómo fortalecer sus estrategias de seguridad y su enfoque para adelantarse a las amenazas más recientes. 

Por tal motivo, se prevé que el gasto en seguridad de la TI crezca cerca del doble que el promedio del mercado de TI durante los próximos años, según las proyecciones de PwC. Específicamente en Latinoamérica, IDC estima que en el 2016 el gasto en soluciones de seguridad de IT crecerá un 53% y al menos la mitad de las compañías de la región planea implementar una estrategia de seguridad de próxima generación.

Con la nueva era de TI impulsada por las tecnologías de última generación como big data y analíticos, nube, infraestructura convergente, el Internet de las cosas, y el incremento del uso de dispositivos móviles,  el tema de seguridad se vuelve cada vez más crítico y necesario. Las empresas se están viendo obligadas a repensar sus políticas de seguridad y adoptar una nueva orientación para proteger su información. Si bien todo esto puede sonar desafiante, es sin duda una gran oportunidad para el canal.

Avnet ofrece seguridad proactiva y predictiva para aplicaciones y datos a través de las organizaciones, los dispositivos y la nube. Trabajamos con proveedores líderes incluyendo: Check Point, Cisco, HPE, IBM y RSA, para ayudar a nuestros socios de negocio en el desarrollo de soluciones de seguridad. Nuestra oferta incluye almacenamiento de datos, respaldo de datos, de duplicación de datos, recuperación ante desastres y prevención de pérdida de datos. 

La formación y la capacitación son parte integral del valor que Avnet les brinda a sus socios de negocio. Los apoyamos con la educación, los conocimientos del mercado, los recursos, servicios y la tecnología que ellos necesitan para asistir a sus clientes en la reducción de riesgos y la prevención de potenciales amenazas. Contamos con amplias capacidades y herramientas para acelerar la adopción de nuevas tecnologías y el desarrollo de competencias de nuestros socios, permitiéndoles diferenciarse de sus competidores y liderar en industrias especializadas. 

El canal que tenga interés en desarrollar una práctica de seguridad, debe contar con el conocimiento, la especialización, las habilidades, el portafolio y la capacidad de implementación y soporte. Debe estar dispuesto a reevaluar sus estrategias de negocio y alinear su oferta de soluciones para poder satisfacer las necesidades de seguridad de sus clientes. 

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¿Qué hay con Big Data para 2016?

En 2016 veremos tecnologías maduras y que serán más dominantes gracias a servicios en la nube y dispositivos con automatización y normalización pre configuradas.

El impulso para que big data sea más dominante se fortalecerá en 2016. Aquí están las 10 principales predicciones que hace Oracle:

1. Los datos civiles operan cada vez más como los datos científicos. Aunque las estadísticas complejas aún están limitadas a los datos científicos, la toma de decisiones basada en datos no debería estarlo. El año que viene, las herramientas más simples de descubrimiento de grandes datos, permitirán a los analistas de negocios comprar conjuntos de datos en clusters Hadoop empresariales, darles forma en nuevas combinaciones de Mashup, e incluso analizarlos con técnicas de aprendizaje automáticas exploratorias. Extender este tipo de exploración a un público más amplio mejorará el acceso a  grandes volúmenes de datos y proporcionará hipótesis más ricas y experimentos que conduzcan al siguiente nivel de innovación.

2. Los laboratorios de datos experimentales despegan. Con más hipótesis para investigar, los científicos de datos profesionales verán una creciente demanda de sus habilidades por las empresas establecidas. Por ejemplo, los bancos, las aseguradoras y las empresas de calificación crediticia se volverán a los algoritmos para fijar el precio del riesgo y evitar el fraude con mayor eficacia. Pero muchas de esas decisiones son difíciles de migrar de juicios inteligentes a reglas claras. Se espera una proliferación de experiencias de riesgo de falta de pago, suscripción de políticas y detección de fraudes ya que las empresas tratan de identificar puntos de acceso para tener la ventaja algorítmica más rápido que la competencia.

3. “Hacerlo usted mismo” da paso a las soluciones. Los primeros en adoptar big data no tenían más opción que construir sus propios clusters y ambientes de big data. Pero construir, administrar y mantener estos sistemas únicos construidos sobre Hadoop, Spark y otras tecnologías emergentes es costoso y requiere mucho tiempo. De hecho, el tiempo promedio de construcción es de seis meses. ¿Quién puede esperar tanto tiempo? En 2016, veremos tecnologías maduras y que serán  más dominantes gracias a servicios en la nube y dispositivos con automatización y normalización pre configuradas.

4. La virtualización de datos se convierte en una realidad. Las empresas no sólo captan una mayor variedad de datos, los usan en una mayor variedad de algoritmos, análisis y aplicaciones. Pero los desarrolladores y analistas no deberían tener que saber qué datos están en un lugar o quedarse bloqueados con sólo los métodos de acceso que ese repositorio soporta. Se busca un cambio de enfoque usando una única tecnología, como NoSQL, Hadoop, relacional, espacial o gráfica, para aumentar la confianza en la virtualización de datos. Los usuarios y las aplicaciones se conectan a los datos virtualizados, a través de lenguajes SQL, REST y de programación. El éxito de la tecnología de virtualización de datos ofrecerá un rendimiento igual al de los métodos nativos, compatibilidad y seguridad completa atrasada.

5. La programación de flujo de datos abre las compuertas. Las olas iniciales de  adopción de big data se concentraron en el procesamiento de datos codificados a mano. Las nuevas herramientas de gestión serán desacoplar y aislar las tecnologías de big data a partir de las necesidades de procesamiento de datos de mayor nivel. También veremos la aparición de la programación de flujo de datos que aprovecha el paralelismo extremo, proporciona una simple reutilización de los operadores funcionales y da soporte conectable para funciones de aprendizaje de estadística y de la máquina.

6. Big data ofrece a la IA algo en que pensar. 2016 será el año en que se apliquen tecnologías de Inteligencia Artificial (AI) como Aprendizaje Automático [Machine Learning] (ML), Procesamiento del Lenguaje Natural [Natural Language Processing (PLN)] y Gráficos de Propiedad  [Property Graphs (PG)] a los desafíos de procesamiento de datos comunes. Mientras ML, PLN y PG ya han sido accesibles como bibliotecas API de big data, el nuevo cambio incluirá amplias aplicaciones de estas tecnologías en herramientas de TI que soportan aplicaciones, análisis en tiempo real y datos científicos.

7. Los pantanos de datos tratan la procedencia para aclarar las cosas. El linaje de datos solía ser una capacidad deseable porque gran parte de los datos que alimentan tableros corporativos provino de los almacenes de datos confiables. Pero en la era de los grandes datos el linaje de datos es un deber, porque los clientes están fusionando datos de la empresa con los conjuntos de datos de terceros. Algunas de estas nuevas combinaciones incorporará alta calidad, datos de proveedor verificado. Pero otros utilizarán los datos que no son oficialmente perfectos, pero lo suficientemente buenos para el desarrollo de prototipos. Cuando los resultados sorprendentemente valiosos provengan de estas exploraciones oportunistas, los gerentes observarán el linaje para saber la cantidad de trabajo que se requiere para elevarlo a niveles de calidad de producción.

8. IoT + Nube = aplicación revolucionaria de Big Data. Los servicios de big data en la nube son la magia detrás de los bastidores del Internet de las cosas (IoT). La ampliación de los servicios en la nube no sólo capta los datos de los sensores, sino también los alimenta en análisis de big data y algoritmos para hacer uso de ellos. Los servicios de alta seguridad en la nube del IoT también ayudarán a los fabricantes a crear nuevos productos que tengan acción de forma segura sobre los datos analizados sin intervención humana.

9. La política de datos impulsa la nube híbrida. Saber de dónde provienen los datos – no sólo desde qué sensor o sistema, sino desde qué  nación, hará que sea más fácil para los gobiernos hacer cumplir las políticas nacionales de datos. Las corporaciones multinacionales en movimiento hacia la nube estarán atrapadas entre intereses en conflicto. Cada vez más, las compañías globales se moverán a las implementaciones de nube híbridas con máquinas en los centros de datos regionales que actúan como un centro local de un servicio en la nube más grande, lo que honra tanto la conducción por la reducción de costos y el cumplimiento normativo.

Los nuevos sistemas de clasificación de seguridad equilibran la seguridad con el acceso. El aumento de la conciencia del consumidor de las formas cómo los datos se pueden recolectar, compartir, almacenar, y robar, amplificará solicitudes de protecciones reglamentarias de información personal. Se espera ver a los políticos, académicos y columnistas lidiando con los límites y la ética. Las empresas aumentarán el uso de sistemas de clasificación que categoricen los documentos y datos en grupos con políticas predefinidas para el acceso, la redacción y el enmascaramiento. La amenaza constante de los hackers informáticos cada vez más sofisticados incitará a las empresas tanto a reforzar la seguridad como a auditar el acceso y el uso de los datos.

¿Cómo pinta Big Data en su horizonte para el 2016?

Día de prensa en el CES 2016...

Como cada año y de manera muy puntual, los organizadores del Consumer Electronic Show abren sus puertas a inicios de año. En esta ocasión oficialmente del 6 al 9 de Enero de 2016, mas sin embargo ayer 5 de Enero y como ya es costumbre, fue día de prensa.

Siempre en los días de prensa son muchos y muy variados fabricantes los que nos comparten qué es lo que expondrán en esos días y de inmediato marcan cuál es el talante y derrotero que tendrá el CES del año en curso.

Fueron Samsung Electronics, Intel principalente quienes dieron la nota y nos dejaron más que claro que este año, los principales proveedores de electrodomésticos y soluciones electrónicas para todas las verticales, son la Internet de las Cosas (IoT), Movilidad y una franca evolución de cómo ahora tendremos televisión y acceso a información predominantemente visual.

Hoy los refrigeradores son el concentrador de la actividad de Redes Sociales para todo el hogar, así como el punto de acceso desde el fabricante a la casa. Estos armatostes ya levantan inventario por si mismos de lo que tienen dentro, alertan a mamá y a toda la familia de las actividades el día y sirve de "pizarrón" para anotar recados urgentes.

Las lavarropas o lavadoras también secan la ropa y pueden ser programadas "in situ" o desde cualquier parte del mundo a través de Internet. Esto sin contar que ahora los técnicos autorizados por parte del fabricante, antes de mirar dentro del aparato, se enteran de "qué tiene" a través de un teléfono inteligente.

Las computadoras de bolsillo con las que podemos hacer llamadas vía la red celular, son cada vez más poderosas, sus pantallas tienen cada vez más resolución y todos los fabricantes ven a estos artilugios como el medio principal para el ocio, el trabajo, la comunicación, el aprovechamiento y medio ideal para compartir información.

Calzado que censa cada movimiento, cada paso. Ropa diseñada a la medida y que responde a necesidades fisonómicas de quien la usa, así como también ropa y equipamiento de trabajo que puede apoyar en su labor a quien la usa además de servir para los fines básicos que fue creada.

Todo se comunicará con todo y hoy no existe electrodoméstico, equipo informático, de comunicación, de seguridad, de ocio o recreación que no tenga ya integrado cómo interconectarse con los fabricantes u otros aparatos.

Pantallas que ahora pueden enrollarse por completo que serán el medio ideal para la creación de más dispositivos portátiles que se adapten aún más a la anatomía humana. No existe límite para todo lo que ahora puede añadirse un "display" de ultra alta definición, con sensores táctiles.

Las posibilidades siguen siendo infinitas. Nuestro asombro nuevamente ha sido rebasado y apenas es el día de prensa previo a la inauguración formal del evento. Sinceramente esperamos que este Consumer Electronic Show nos dejará claro que, la Movilidad y BigData (pues es necesario analizar de manera eficiente e inteligente la cada vez mayor cantidad de información que se va a generar), son principalmente los actores estelares en el mundo de la Electrónica de Consumo.

La Tercera Plataforma tiene cada vez más sentido. ¿No lo creen?

Visualización de datos en siete pasos...

En este Blog y en nuestro evento anual Sinergias 2015, hemos abordado de manera extensiva y creemos que muy completa, el Concepto de la Tercera Plataforma. Hemos mencionado que sus cuatro pilares fundamentales son:

• Cloud Computing
• Big Data
• Social Business
• Mobility

Ahora bien, ¿Cómo abordar de manera eficiente, por sobre todo útil y rentable, a Big Data y los demás elementos de la Tercera Plataforma?

Las empresas medianas confían en Big Data y están implementando con mayor frecuencia proyectos vinculados con la visualización de datos. En una reciente encuesta de Competitive Edge, el 80% de los entrevistados estuvo de acuerdo en que hacer un mejor uso de los datos podría ayudarles a mejorar la calidad del producto, descubrir nuevas oportunidades de negocio y acelerar la toma de decisiones. El 90% tenía proyectos de Big Data, ya sea en operación o por iniciar.

La razón para este interés creciente es simple: visualizar datos es crucial para darle sentido a la enorme cantidad de información que está circulando en las compañías, independiente de su tamaño. Sin embargo, la piedra de tope en este tipo de empresas es el presupuesto, muchas veces limitado y con recursos TI igualmente restringidos, sin analistas de datos entrenados, lo que provoca que ese tipo de negocios se confundan al momento de aprovechar las bondades que ofrece la analítica.

SAS proporciona siete consejos prácticos para que las empresas medianas sepan sobre cómo iniciar y qué hacer para ser exitosos con la implementación de un proyecto de visualización de datos.

Construir el caso de negocio

Vagas promesas relacionadas con la mejora en la calidad de un producto o un mejor servicio al cliente no son suficientes para justificar una inversión en una solución de visualización de datos. Si lo que quiere es tomar decisiones basadas en datos, es necesario conocer exactamente cuáles serán los beneficios de negocio de un mejor análisis de datos, cuál es el valor de ellos para la empresa y cuánto será su costo.

Colaborar y cooperar

La visualización de datos es un área donde no se puede ir solo. La encuesta citada identificó una colaboración exitosa entre la unidad de negocios y la de TI como uno de los factores más importantes del éxito en los proyectos de analítica de datos, y la falta de cooperación entre las dos como la causa más importante de fracaso.

Democratizar sus datos

Las soluciones de visualización de datos se desarrollaron inicialmente como una herramienta de negocio para las compañías de gran escala que pudieran contratar estadísticos y otros científicos de datos capaces de realizar análisis sofisticados. Este modelo es muy costoso, lento y torpe para las empresas medianas, y debe ser evitado a toda costa. Ésta es un área donde tener la tecnología correcta juega un papel muy importante. Las soluciones de visualización de datos que existen ahora no sólo sirven a las necesidades de los expertos, sino que también pueden ser del uso de los no especialistas. En esencia, estas herramientas guían a los gerentes a través de un proceso analítico de autoservicio.

Pedir ayuda

No permita que una falta de talento técnico lo detenga. Si tiene un objetivo de negocio claro, puede involucrar a los consultores sobre una base limitada para obtener la experiencia técnica necesaria para tener una herramienta de visualización de datos funcional, así como un entrenamiento personalizado para la base de usuarios.

No ignorar la necesidad de velocidad

La velocidad de una solución de visualización de datos no es algo que sólo preocupe al departamento de TI. Una velocidad de sistema tiene una serie de consecuencias de negocio muy prácticas: los gerentes que están tratando de descifrar un problema necesitan un sistema que funcione en tiempo real. Si cada respuesta requiere una hora de cálculo, es muy difícil para los usuarios mantener la continuidad de pensamiento. Los gerentes tienden a ser hombres y mujeres de acción. Un sistema lento simplemente no puede procesar las grandes cantidades de datos disponibles para las compañías medianas. El valor de la visualización de datos es proporcional al número de personas en una organización que puede trabajar directamente con datos, sin ayuda de expertos. La conclusión aquí es que se necesita un sistema robusto, ya que los sistemas lentos hacen imposible la visualización de datos en empresas medianas.

Mirar más allá de los gráficos deslumbrantes

Las buenas observaciones sólo pueden llevarte lejos. Una variedad de generadores de reportes están disponibles y pueden construir gráficos impresionantes e incluso paneles de instrumentos. Mientras que estos productos hacen un buen trabajo de comunicar de forma más efectiva lo que ya se sabe, no pueden decir lo que no se sabe, a menos que estén respaldados por robustas capacidades analíticas. Como mínimo, buscar la capacidad de examinar los datos fácilmente, para crear gráficos de forma automática, y otorgar capacidades de geolocalización.

Hacer uso de la nube

No tiene que invertir necesariamente en un sistema en sitio para obtener los beneficios de la visualización de datos. Las soluciones on-demand ofrecen tiempo rápido para valorar, sin carga en el departamento de TI para instalar y mantener otro sistema. También tienen un impacto financiero positivo ya que disminuye el costo total de implementación a la empresa.

Al final esto es sólo un enfoque de un universo infinitamente extenso. Es cada empresa, cada institución educativa o de gobierno, las responsables de ejecutar su estrategia de Tercera Plataforma.

¿Ya está Usted implementando en su negocio la Tercera Plataforma?

El estado de Big Data analytics...

Teradata Corp. (NYSE: TDC), compañía de análisis de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de marketing dio a conocer un reporte global sobre el estado de Big Data analytics que actualmente se desarrolla en las 6 principales industrias. Basado en una encuesta a 316 tomadores de decisiones senior de información y TI de compañías líderes, el informe deriva de un cuestionario diseñado por Forbes Insights y patrocinado por Teradata en asociación con McKinsey. El estudio revela el impacto de las iniciativas de big data en la cultura y prácticas organizacionales, citando desafíos y confirmando el valor del negocio de las inversiones en big data.
Cabe destacar que la mayoría de los encuestados revelan no solo inversión significativa en big data analytics, sino también, un retorno de dicha inversión. A través de todas las categorías de inversión, cerca del 90% de las organizaciones reporta niveles de inversión de medios a altos y aproximadamente un tercio, considera sus inversiones como “muy significativas”. Además, cerca de dos tercios de los encuestados afirman que las iniciativas de big data y analytics han tenido una marca significativa y medible en los ingresos.

“Resulta satisfactorio el saber que las compañías que utilizan tecnologías de big data se estén dando cuenta del impacto prometido”, dijo Chris Twogood, Vicepresidente de Product & Services Marketing de Teradata. “Las empresas no solo están comprometidas a invertir en big data analytics; la mayoría de las compañías está viendo un impacto material como resultado de esa inversión. Uno de cada cinco encuestados (21%) estuvo de acuerdo en que big data analytics es la única vía más importante hacia la ventaja competitiva, mientras que un 38% lo consideró un asunto top five”.

Twogood agregó que el uso de big data analytics a través de un ecosistema analítico incluyendo un data warehouse –junto a una tecnología de fuente abierta– proporciona integración a través de múltiples sistemas dispares que mejora aún más la ventaja competitiva.

Entre las seis industrias encuestadas, los ejecutivos vieron diferentes potenciales de valor en big data. Los encuestados de retail le otorgaron la mayor importancia, indicando que en retail, big data y analytics son clave para obtener una ventaja competitiva.

La encuesta demostró que big data está dando frutos e impulsando oportunidades para innovación en tres áreas clave: creación de nuevos modelos de negocios (54%); descubrimiento de nuevas ofertas de producto (52%); y monetización de información a compañías externas (40%).

Principal motor de éxito de big data – Senior-Level Sponsors

Las organizaciones de vanguardia –las que posicionan big data y analytics sobre un nivel de importancia más alto– indicaron que el patrocinio de C-suite fue crítico. Más específicamente:

- En organizaciones donde big data está visto como la única y más importante forma de obtener ventaja competitiva, más de la mitad son guiadas por CEOs que personalmente se enfocan en iniciativas de big data.

- En compañías donde el big data es visto como un asunto top-five que demanda tiempo y atención significativos desde el liderazgo más alto, el espónsor se encuentra típicamente en un nivel por debajo del liderazgo más alto.

La encuesta revela además que muchos obstáculos permanecen, especialmente en relación a la cultura, estrategia y operaciones. Más de la mitad de los encuestados notó que adoptar una cultura basada en datos es la única y principal barrera, sugiriendo que la idea de un enfoque basado en datos hoy no está universalmente aceptada. Premiar el uso de datos y fomentar la experimentación y creatividad con información también fueron destacados como desafíos culturales significativos.

“A pesar del progreso reportado, a medida que las empresas aprovechan al máximo los recursos de big data, aún queda mucho por hacer. Los desafíos culturales pueden perjudicar cada faceta de una iniciativa de big data”, dijo Matt Ariker, Chief Operating Officer de Consumer Marketing en McKinsey. “Pero la buena noticia es que la contraria es también una realidad: mejorar cómo una compañía promueve una cultura y mentalidad que premia la experimentación con datos puede ayudar a que una iniciativa de datos y analítica gane impulso e impacto”.

Las empresas que están ganando el mayor beneficio con sus iniciativas de big data tienen un enfoque mucho más amplio que el de la usual información transaccional, ya que están explorando muchos tipos de datos. La más citada fue la información de ubicación (utilizada para identificar la ubicación física de un dispositivo electrónico), recopilada por más de la mitad de los encuestados, seguida por datos de texto (datos no estructurados como mensajes de correo electrónico, diapositivas, documentos de Word y mensajes instantáneos). Además de explorar aquellos nuevos tipos de datos, las compañías líderes están combinando selectivamente conjuntos de datos estructurados y multiestructurados en un ecosistema analítico, permitiendo el descubrimiento de insights analíticos que impulsan nuevas innovaciones.

¿Cuál es el estado actual de su Estrategia de Big Data?