El mundo ha puesto una marcha más de aceleración. Ya no vamos a velocidad crucero, sino que vamos a velocidad exponencial. Estoy seguro que no es algo nuevo para vosotros, pero incluso a mí me cuesta llegar a ver todas las implicaciones de esta nueva velocidad y, es lógico, porque la humanidad nunca hasta ahora había conseguido ir tan rápido. Por ello hoy hablamos del reto del Big Data ¿están las empresas preparadas?
¿Cómo se enfrentan las empresas al reto del Big Data?
En este contexto, las estrategias tradicionales de consolidación en empresas y organizaciones ya no son válidas, y no lo son, por que el entorno cambia de forma significativa cada seis meses o menos. Ante el problema de la consolidación, las empresas están priorizando estrategias de crecimiento a través de distintas palancas tecnológicas como son el Big Data, el Internet de las cosas (IoT) o la Inteligencia Artificial.
La tecnología IoT nos brinda un sinfín de oportunidades para capturar todo tipo de datos en cualquier contexto. A esto hay que sumarle que la llegada de la tecnología 5G va a potenciar de forma brutal las capacidades de conexión del IoT.
Desde el lado del Big Data existen igualmente multitud de herramientas y técnicas muy accesibles como Hadoop, Mongo DB o Map Reduce que permiten que cualquier empresa, por pequeña que sea, pueda introducirse en el mundo del procesamiento y almacenamiento de datos.
Por último, la Inteligencia Artificial es igualmente accesible con tecnologías como Tensor Flow y la gran cantidad de algoritmos alojados en servidores como GitHub.
Pero, si toda esta tecnología es tan accesible ¿Por qué están fallando las empresas? Lo hacen porque sus equipos no tienen las competencias necesarias para el tratamiento de los datos, y todas las tecnologías anteriores necesitan de personas capaces de tratar datos para ser competitivas.
Según el informe “2019 Big Data and AI Executive Survey” desarrollado por la firma New Vantage Partners las empresas fallan ante los datos por los siguientes motivos:
-
El 72% de los encuestados reconoce que no sabe cómo crear una cultura del dato.
-
El 69% dice no saber cómo hacer que su organización esté guiada por los datos.
-
El 53% reconoce igualmente que sus equipos no disponen de competencias para el tratamiento de los datos y su aplicación al negocio.
-
El 52% dice no tener si quiera competencias analíticas.
Esto contrasta frontalmente con la aparición de nuevas oportunidades y tendencias. En los dos últimos años estamos asistiendo al nacimiento de una nueva filosofía que pone al dato en el centro de toda estrategia. A continuación, mostramos sólo algunas de las ramificaciones de la nueva filosofía del dato en nuestra sociedad y que tienen un impacto directo en las organizaciones.
Los datos como narrativa: el DataStorytelling
Gracias a investigaciones realizadas en los últimos años ya sabemos que los datos esconden patrones de comportamiento. Esto es importante puesto que para entender a las personas ya no necesitamos grandes teorías de comportamiento realizadas por filósofos o humanistas, sino grandes cantidades de datos entendidas por analistas.
Además, la tecnología permite que estos patrones de comportamiento generales se puedan particularizar al nivel último de persona, por lo que los datos ya no sólo esconden patrones, sino que los datos esconden también historias de personas, el llamado DataStorytelling. Las empresas necesitan perfiles dentro de sus organizaciones capaces de encontrar esas historias.
Pero no sólo esto, sino que precisan de perfiles capaces de contar historias, es decir, de analizar los datos, comprenderlos y ser capaces de transmitirlos para que también sean entendidos por otros. Esto no es tan trivial como parece, pues en muchos casos, personas con capacidades analíticas no disponen de capacidades comunicativas, y en ese punto, conceptos y técnicas como el storytelling pueden ser de gran ayuda.
Los datos como conductor de la estrategia
Otra consecuencia de poner al dato en el centro de todo es que debe ser el dato el origen y la fuente de la toma de decisiones y no tanto la intuición. Es decir, que hemos de reequilibrar la importancia entre el dato y la intuición en la toma de decisiones de negocio.
Nuestra intuición parte de un proceso mental interno, y por tanto subjetivo y sesgado por nuestras propias experiencias y comprensión del mundo. Sin embargo, los datos son lo que son, y sobre todo son objetivos.
Una empresa que toma sus decisiones cada vez más en datos y menos en criterios subjetivos es lo que se ha pasado a denominar una empresa “data-driven”, y se ha convertido en toda una tendencia a la que muchas organizaciones le están dedicando gran cantidad de recursos.
La función de un CEO ya no es tan sólo equilibrar recursos, sino también equilibrar la fuente de sus decisiones.
Los datos como religión
El catedrático Yuval Noah Harari en su libro “Homo Deus: Breve historia del mañana” describe cómo una nueva religión vencerá en las próximas décadas. Se trata del dataísmo y sostiene que el universo consiste en flujos de datos, y que el valor de cualquier fenómeno, entidad u organización está determinado por su capacidad de procesar dichos datos.
Esta capacidad de procesamiento de datos se entiende en la capacidad de usos de tecnologías como el Big Data, la Inteligencia Artificial o el Internet de las cosas. Para el autor, un dataista es alguien que para la toma de decisiones confía más en los datos y en los algoritmos que en el conocimiento y la sabiduría humana.
En su versión más extremista, un dataista cree que las personas somos simplemente una parte más del sistema del flujo de información.
Desde la formación en estas competencias se debe ayudar a las organizaciones y empresas en el desarrollo de los perfiles digitales necesarios para conseguir cultura del dato y que uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Big Data sean realmente competitivas y de valor para las empresas. El Máster de Business Intelligence y Data Science es un ambicioso proyecto de IEBS en el que enseñamos y capacitamos a los alumnos a trabajar sobre el dato y analizarlo para tomar decisiones de negocio. En este programa se trabaja sobre todo lo relacionado con el dato.
Además, si el objetivo de una organización es sólo ordenar el dato para analizarlo, entonces el programa de formación será el Postgrado de Big Data y Business Intelligence en el que nos adentramos de forma profunda en temas de Business Intelligence y de forma más superficial en Big Data.
Si por el contario, el objetivo es entender cuestiones más técnicas para capturar, almacenar y procesar el dato, realizando incluso análisis predictivos sobre el dato mediante algoritmos de inteligencia artificial, en este caso tu programa será el Postgrado en Inteligencia Artificial y Data Science.
Como puedes ver, la oferta educativa es tan amplia como las especializaciones que el mercado está demandando. ¡Conviértete en un especialista en datos y enfócate en una de las profesiones más solicitadas!
Fuente: iebschool