{"id":23338,"date":"2021-06-25T09:13:44","date_gmt":"2021-06-25T15:13:44","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23338"},"modified":"2021-06-25T09:16:34","modified_gmt":"2021-06-25T15:16:34","slug":"por-que-no-existen-los-macrodatos-se-trata-del-valor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/por-que-no-existen-los-macrodatos-se-trata-del-valor\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 no existen los macrodatos: se trata del valor"},"content":{"rendered":"

El a\u00f1o pasado, se estim\u00f3 que el n\u00famero de bytes de datos existentes era mayor que el n\u00famero de estrellas en el universo observable, y esta cifra aumentar\u00e1 exponencialmente con\u00a0175 zettabytes<\/a>\u00a0de datos previstos para 2025. Derivado de esta insondable cantidad de data, el t\u00e9rmino ‘big data’ naci\u00f3 para describir los grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n que las empresas crean y recopilan a diario.\u00a0Esto ha llevado al mito com\u00fan de que cuantos m\u00e1s datos tenga una empresa, mejor, lo que hace que muchas organizaciones centren su atenci\u00f3n en la cantidad de datos que tienen en lugar de en lo que deber\u00edan hacer con ellos.\u00a0En realidad, no se trata del tama\u00f1o de sus datos, es lo que esos datos pueden decirle y el valor que aportan a la empresa.\u00a0Incluso peque\u00f1as cantidades de datos pueden revelar informaci\u00f3n empresarial valiosa.<\/span><\/p>\n

Volumen o valor<\/span><\/h3>\n

Gartner\u00a0<\/a>define<\/a>\u00a0big data como activos de informaci\u00f3n de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas de procesamiento innovadoras y rentables para permitir una mejor comprensi\u00f3n, toma de decisiones y automatizaci\u00f3n de procesos.\u00a0Si bien en algunos casos, las organizaciones pueden obtener valor de tener grandes conjuntos de datos, el tama\u00f1o realmente no importa cuando se trata de datos.\u00a0Es lo que haces con esos datos lo que cuenta.\u00a0Cuando se aprovecha de manera eficaz, tiene el poder de aumentar los ingresos, mejorar la productividad de los empleados, comprender mejor a los clientes, desarrollar nuevos productos, mitigar los riesgos comerciales y ayudar a las empresas a planificar el futuro de manera eficaz.\u00a0Sin embargo, sorprendentemente solo un peque\u00f1o porcentaje de organizaciones est\u00e1n aprovechando activamente sus datos con \u00e9xito con la\u00a0investigaci\u00f3n.<\/a> revelando que los l\u00edderes empresariales todav\u00eda est\u00e1n tomando decisiones basadas en su instinto y experiencia sobre lo que les dicen sus datos.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s,\u00a0un enorme 97%<\/a>de datos se almacena en el almacenamiento digital acumulando polvo.\u00a0Si no se estructura, existe una alta probabilidad de que se pierdan tesoros de informaci\u00f3n valiosa, lo que significa que la empresa no est\u00e1 alcanzando su m\u00e1ximo potencial, lo que permite que competidores m\u00e1s \u00e1giles e informados obtengan una ventaja.\u00a0Sin una soluci\u00f3n en su lugar, los datos pueden volverse extremadamente dif\u00edciles de administrar y controlar a medida que contin\u00faan creciendo en cantidad.\u00a0Esto no solo tiene un efecto domin\u00f3 en las tasas de productividad, ya que los empleados pueden pasar una gran cantidad de tiempo buscando informaci\u00f3n que a menudo puede ser como ‘encontrar una aguja en un pajar’, sino que tambi\u00e9n puede afectar la calidad general de los datos.\u00a0Depender de procesos manuales, por ejemplo, puede aumentar tanto la probabilidad de errores en la entrada de datos como la presencia de informaci\u00f3n desactualizada en el sistema.\u00a0lo que significa que la verdad detr\u00e1s de los datos no est\u00e1 siendo expuesta.\u00a0A su vez, estos datos inexactos pueden traducirse en malas decisiones, per\u00edodos prolongados de validaci\u00f3n y correcci\u00f3n y tiempos de respuesta del mercado lentos que conducen a la p\u00e9rdida de ingresos.<\/span><\/p>\n

Aprovechando los datos<\/span><\/h3>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, ha habido una gran cantidad de casos en los que las marcas conocidas, que suelen tener una enorme cantidad de datos hist\u00f3ricos, han colapsado debido a que no los manejan de manera efectiva.\u00a0Empresas como el minorista Toys \u201cR\u201d Us, la cadena de libros Borders y, m\u00e1s recientemente, los grandes almacenes Debenhams, no lograron optimizar las operaciones con la suficiente rapidez para seguir siendo relevantes en un entorno digital altamente competitivo.\u00a0Si hubieran respondido a lo que les dec\u00eda el an\u00e1lisis de datos, el resultado de estos negocios podr\u00eda haber sido diferente.\u00a0La adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda que pueda procesar y administrar datos, as\u00ed como proporcionar visualizaciones sobre lo que est\u00e1 sucediendo dentro de la organizaci\u00f3n en tiempo real, puede brindar una mayor comprensi\u00f3n de todo, desde los materiales del producto y las tasas de producci\u00f3n hasta los h\u00e1bitos de compra de los clientes y las tendencias del mercado.\u00a0Sabiendo lo que funciona y lo que no,<\/span><\/p>\n

La pandemia es un excelente ejemplo de c\u00f3mo los datos valiosos sobre big data pueden usarse para impulsar decisiones, ya que muchas empresas se vieron obligadas a acelerar sus estrategias digitales para seguir siendo viables.\u00a0Consultor\u00eda de gesti\u00f3n\u00a0Mckinsey<\/a>informa que la crisis provoc\u00f3 a\u00f1os de cambios en la forma en que todas las empresas y sectores hacen negocios, y muchos han reconocido la importancia estrat\u00e9gica de la tecnolog\u00eda para seguir siendo competitivos y econ\u00f3micos en el nuevo panorama.\u00a0Al igual que la crisis financiera de 2008 que aparentemente ocurri\u00f3 de la noche a la ma\u00f1ana, los impactos de Covid-19 fueron impredecibles y provocaron varios escenarios para las empresas;\u00a0y esto significaba que necesitaban utilizar sus datos para diferentes beneficios finales.\u00a0Por un lado, las empresas en ‘modo de supervivencia’ necesitaban acceder r\u00e1pidamente a los datos cr\u00edticos del negocio para tomar decisiones r\u00e1pidas y garantizar la continuidad.\u00a0Por otro lado, las empresas que experimentaron un crecimiento significativo (p. Ej., Fabricantes de desinfectantes para manos o proveedores de alimentos) necesitaban un acceso r\u00e1pido a activos de datos importantes, como informaci\u00f3n sobre productos, producci\u00f3n y materiales.\u00a0para que no perdieran oportunidades inmediatas debido al aumento de la demanda.\u00a0Aqu\u00ed es donde las soluciones como el software de inteligencia empresarial y el an\u00e1lisis de datos tienen el poder de ayudar a las empresas a aprovechar sus datos y desbloquear todo su potencial.<\/span><\/p>\n

Toma de decisiones informada<\/span><\/h3>\n

La adopci\u00f3n de las mejores herramientas de an\u00e1lisis y software de inteligencia empresarial de su clase puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones m\u00e1s basadas en datos que aporten valor al negocio.\u00a0Tienen el poder de recopilar, administrar y organizar datos, extrayendo informaci\u00f3n en gr\u00e1ficos y elementos visuales, lo que hace posible que los usuarios comerciales comunes unan los puntos entre diferentes sistemas y descubran patrones de comportamiento.\u00a0Los expertos en software de inteligencia empresarial pueden ayudar a las organizaciones a identificar los conjuntos de datos que son importantes para la empresa, lo que reduce el tiempo necesario para aprovechar las capacidades de an\u00e1lisis m\u00e1s r\u00e1pidamente, lo que significa un retorno de la inversi\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.\u00a0Sin embargo, adoptar esta tecnolog\u00eda para ayudar a descubrir conocimientos es solo un elemento clave necesario para el \u00e9xito.<\/span><\/p>\n

Para que los datos sean valiosos, deben ser precisos y completos, ya que los sistemas y procesos deficientes generan datos que no se pueden utilizar en su forma actual para obtener resultados significativos.\u00a0Las empresas deben invertir tiempo y recursos en m\u00e9todos de limpieza de datos para identificar y corregir informaci\u00f3n inexacta.\u00a0Parte de este proceso requiere una introspecci\u00f3n regular para garantizar que los datos de mala calidad no regresen al sistema.\u00a0Fundamentalmente, tambi\u00e9n debe haber una sinergia entre la tecnolog\u00eda y las personas dentro de la organizaci\u00f3n, ya que, en \u00faltima instancia, encontrar valor a partir de los datos est\u00e1 orientado al negocio;\u00a0Los empleados que comprendan bien el funcionamiento de la empresa sabr\u00e1n c\u00f3mo utilizar sus conocimientos para la toma de decisiones estrat\u00e9gicas.<\/span><\/p>\n

La tecnolog\u00eda se est\u00e1 acelerando a un ritmo tan r\u00e1pido que est\u00e1 creando una brecha de habilidades, lo que significa que las herramientas digitales deben desacelerarse o las organizaciones deben ponerse al d\u00eda para implementar los procesos correctos para capturar datos valiosos.\u00a0En lugar de pasar por alto los datos y tomar decisiones impulsivas, es hora de que los l\u00edderes empresariales se mantengan al d\u00eda mediante el uso de soluciones como la anal\u00edtica para comprender lo que sus datos pueden decirles.\u00a0No se trata de “macrodatos”, se trata de analizarlos de forma eficaz para generar valor.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Editor\u2019s Choice. (2021d, junio 18). Why big data doesn\u2019t exist \u2014 it\u2019s all about the value. Recuperado 25 de junio de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/why-big-data-doesnt-exist-its-all-about-the-value-123495687\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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