Desarrollar una estrategia de Big Data

Antes de centrarnos en la estrategia de Big Data, vamos a ver que entendemos por estrategia. Aunque se asocia con un término militar, si buscamos por estrategia en el diccionario nos muestra el significado como un plan de acción o política destinada a lograr un objetivo importante o global. Esta definición dice en voz alta las cuatro partes principales que debe tener cualquier estrategia, a saber, objetivo, política, plan y acción. Ahora estamos hablando de una estrategia de Big Data, así que, ¿Qué significado tienen para nosotros estos cuatro términos?

Contexto de proyectos de BI dentro de la empresa

Cuando desarrollamos una estrategia de Big Data, nos fijamos en lo que tenemos, cuales son los objetivos de alto nivel que queremos alcanzar, que tenemos que hacer para lograrlo y cuáles son las políticas en torno a los datos desde el principio hasta el final. Una estrategia de Big Data comienza con objetivos grandes. Ten en cuenta que no he dicho que empieza con la recopilación de datos puesto que en esta actividad lo que estamos tratando realmente de identificar es que datos son útiles y por qué, orientándonos hacia qué datos recoger. Cada organización o equipo es único y diferentes proyectos tienen diferentes objetivos. Por lo tanto, es importante definir primero cuales son los objetivos de nuestro equipo.

Para encontrar problemas relevantes que hay que resolver y sus datos relacionados, puede ser útil que comencemos con nuestros objetivos. Una vez que definamos estos objetivos, o de manera más general, las preguntas para convertir los Big Data en una ventaja para nuestro negocio (ó KPIs), podemos ver lo que tenemos y analizar las carencias y las acciones para llegar a cumplirlos. Es importante que nos centremos en los objetivos tanto a corto como a largo plazo en esta actividad. Estos objetivos también deben vincular la analítica de Big Data con los objetivos de negocio.

Para aprovechar lo mejor posible Big Data, cada empresa tiene que evaluar como la ciencia de datos o la analítica de Big Data añadiría valor a sus objetivos de negocio. Una vez que hemos establecido que la analítica puede ayudar a nuestro negocio, tenemos que crear una cultura para adoptarla. El primer y principal ingrediente para que un programa de ciencia de datos tenga éxito es la implicación de la organización.

Una estrategia de Big Data debe tener el compromiso y el patrocinio de la dirección de la empresa. Deben desarrollarse objetivos junto con todos los grupos de interés para utilizar la analítica de Big Data y estos deben comunicarse con claridad a todos los miembros de la organización, de manera que todo el mundo entienda y aprecie su valor.

El siguiente paso es construir un equipo eficaz de ciencia de datos, un equipo heterogéneo que incluya ingenieros de datos, informáticos, desarrolladores de aplicaciones y ejecutivos de negocio. Debe inculcarse la mentalidad de que todos trabajan juntos como socios con objetivos comunes (recuerda, uno para todos y todos para uno). Nadie es cliente o proveedor de servicios del otro, sino que más bien todo el mundo colabora y ofrece un servicio como equipo.

Puesto que Big Data es un juego multidisciplinar en equipo, una parte importante de una estrategia de Big Data es la formación continua de los miembros del equipo en nuevas herramientas de Big Data y analítica. Al igual que las prácticas y los objetivos de negocio, esto se vuelve todavía más crítico si nuestro negocio depende de una amplia experiencia en una o varias materias con los expertos de área que trabajan en problemas, utilizando Big Data. Estas empresas pueden tener expertos de área que pueden capacitarse para añadir habilidades de Big Data y ofrecer un mayor valor añadido del que tendría un principiante. Del mismo modo se puede formar a cualquier miembro del proyecto para que entienda cuales son los objetivos y los productos de la empresa, y como puede utilizar Big Data para mejorar esos objetivos utilizando sus competencias.

Muchas organizaciones pueden beneficiarse de tener un equipo pequeño de ciencia de datos cuyo trabajo principal sea hacer experimentos con los datos y probar nuevas ideas antes de implantarlas a escala real. Pueden encontrar ideas nuevas basadas en el análisis que realizan, asumiendo funciones mayores a nivel de investigación. Sin embargo, sus descubrimientos pueden modelar de manera drástica la estrategia de negocio casi a diario. El impacto de este tipo de equipos se hace evidente con el paso del tiempo cuando las demás partes de la organización comienzan a ver los resultados de sus hallazgos y de sus análisis y a impactar en sus estrategias. Se convierten en socios estratégicos de todos los mercados verticales de la empresa. Una vez que veamos que algo funciona, podemos empezar a recoger más datos para ver resultados similares a escala organizativa.

Puesto que los datos son fundamentales en cualquier iniciativa de Big Data, es esencial que se pueda tener un acceso y una capacidad de integración fácil a los datos de toda la organización. Como ya sabemos los silos de datos son como una sentencia de muerte para las analíticas eficaces. Por lo tanto, deben eliminarse las barreras de acceso a los datos. Los líderes de la organización deben fomentar y apoyar la apertura de los silos con el fin de promover una mentalidad de intercambio de datos en la empresa.

Otro aspecto a la hora de definir nuestra estrategia de Big Data es la definición de las políticas en torno a los grandes volúmenes de datos. A pesar de que tiene una increíble cantidad de potencial para el negocio, utilizar Big Data también debe plantear algunas inquietudes en la planificación a largo plazo para los datos. Aunque se trate de un tema muy complejo, voy a exponer algunas cuestiones que debemos pensar en abordar en cuanto a la política.

• ¿Cómo vamos a solucionar los problemas de privacidad?
• ¿Quién debe tener acceso o el control de los datos?
• ¿Cuál es la vida útil de los datos, lo que a veces se define como volatilidad o la anatomía de Big Data?
• ¿Cómo se van a curar y a depurar los datos?
• ¿Cómo se va a garantizar la calidad de datos a largo plazo?
• ¿Cómo se comunican o interaccionan las diferentes partes de la organización utilizando estos datos?
• ¿Existen normas legales o regulatorias en los dominios de datos?

Cultivar una cultura impulsada por la analítica es crucial para el éxito de una estrategia de Big Data. La mentalidad que queremos establecer es que la analítica forma parte integral de los negocios y no es una ocurrencia aislada de última hora. Las actividades de analítica deben estar relacionadas con los objetivos de negocio y debemos estar dispuestos a utilizar la analítica para impulsar las decisiones en los negocios. La analítica junto con el negocio contribuyen a oportunidades y a un crecimiento importante de nuestra estrategia de Big Data.

Por último, una misma solución no es buena para todos, por lo que las tecnologías y la analítica de Big Data aumentan con raidez a medida que nuestro negocio es una entidad en proceso de evolución. Debemos iterar nuestra estrategia para aprovecharnos de los nuevos avances y también para dinamizar nuestro negocio y afrontar el cambio digital.

Resumiendo:

Cuando se construye una estrategia de Big Data es importante integrar la analítica de Big Data con los objetivos de negocio, comunicar las metas, que la organización apoye los proyectos de analítica, construir equipos con talentos heterogéneos, establecer una mentalidad de trabajo en equipo, eliminar las barreras de acceso e integración de datos y, por último, es necesario iterar en todas estas actividades para dar respuesta a los nuevos objetivos de negocio y a los avances tecnológicos.