Cuando ya no basta con simplemente usar grandes datos

 

Ahora, los grandes datos han emergido como estándar corporativo, y el énfasis está cambiando hacia los resultados que produce.

 

 

- Desarrollar métricas correctas. Los ejecutivos a veces condenan la falta de métricas para las iniciativas de los grandes datos. Las organizaciones donde el ejecutivo responsable de los datos reporta al director de finanzas tienen más probabilidad de desarrollar métricas precisas.

 

 

Debido a procesos inmaduros e ineficiencias, las inversiones iniciales en grandes datos a veces han sido más grandes de lo esperado. Los costos se nivelarán conforme la experiencia y eficiencias empiecen a sentirse.

 

- Identificar oportunidades de innovación. La velocidad y agilidad de los grandes datos se prestan especialmente para ambientes de descubrimiento como las ciencias naturales, la investigación y el desarrollo, y a actividades de comercialización focalizada dentro de servicios financieros.

 

Algunos servicios financieros de mentalidad progresista se han comprometido con financiar laboratorios de grandes datos y centros de excelencia. Pero el financiamiento no será suficiente. Innovar con grandes datos también requerirá osadía e imaginación.

 

- Prepararse para el cambio cultural y empresarial. Actualmente está emergiendo una nueva generación de profesionales de los datos. Han crecido usando técnicas estadísticas e idiomas como Hadoop y R, y conforme entren al mercado laboral en mayor número, los enfoques tradicionales para el manejo y analítica de datos darán paso a estas nuevas técnicas.

 

Conforme las compañías reúnen grandes datos, sus principales retos se relacionan con la gente, no con la tecnología: alinear operaciones, adoptar procesos nuevos y manejar el cambio.

 

Randy Bean es CEO y socio directivo de la consultora NewVantage Partners.

 

kgb