big data y la siguiente revolución industrial

BIG DATA Y LA SIGUIENTE
REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Artículo escrito por Mario Gamboa Cavazos para el Instituto VIF
“In God we trust, all others must bring data.”
William Edwards Deming (1900-1993).
En estos tiempos, la mayoría de nosotros estamos muy familiarizados con el certero sistema de recomendaciones de compra de Amazon.com, la infalible capacidad de búsqueda instantánea de Google Search y las
alertas sobre actividad inusual que ofrecen la mayoría de nuestras tarjetas bancarias. Detrás de cada uno de
estos productos y servicios de inteligencia se encuentra una serie de tecnologías y procesos que van desde
la eficiente explotación de grandes cantidades de datos y la aplicación de múltiples tecnologías de punta,
hasta la ejecución automatizada de sofisticados algoritmos cuantitativos. Estos ejemplos ilustran de manera
clásica lo que probablemente se convertirá en el catalizador de la siguiente revolución industrial en los años a
venir: Big Data.
Hoy día el popular término es utilizado sin mucho rigor para describir una serie de conceptos que incluyen desde
complejos sistemas de infraestructura computacional hasta la minuciosa aplicación de análisis científicos a
grandes cantidades de información, típicamente con el fin identificar patrones útiles o predecir ciertos comportamientos. La realidad es que el término Big Data comprende mucho más que esto. Más allá de reflejar
sistemas tecnológicos o procesos específicos, Big Data representa una particular forma de pensar, ejecutar e
innovar en las organizaciones más competitivas.
Big Data simboliza la aplicación de una filosofía organizacional bajo la cual las decisiones más importantes se
encuentran sustentadas por evidencia de naturaleza cuantitativa. Esta forma de actuar implica que las soluciones a los retos fundamentales de las empresas se encuentran informadas por análisis rigurosos que permiten
identificar causas y efectos y generar inteligencia accionable para soportar la toma de decisiones. Esto implica
que la intuición experta de ejecutivos y directivos, tradicionalmente incuestionada, está continuamente bajo
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la lupa para ser validada o rechazada por los hechos observados y debidamente cuantificados. En resumen,
Big Data representa un enfoque sistemático, científico y cuantitativo para todos los aspectos operativos de las
empresas.
El implementar estrategias de Big Data al interior de una organización podría parecer un imperativo en un mundo tan competitivo, pero la realidad es que una gran mayoría de las empresas aún no cuentan con los elementos necesarios para explotar esta forma de pensar. Operar de manera analítica requiere primordialmente de
desarrollar la capacidad de recopilación metódica y almacenamiento continuo de todo tipo de datos relacionados con todos los aspectos de la organización: desde el área de recursos humanos, pasando por operación y
producción, hasta la venta y distribución de los productos. Este requerimiento representa para muchas organizaciones un gasto no trivial, pero en la mayoría de los casos está completamente justificado bajo la premisa de
que todo aquello que no se mide, no puede ser evaluado y, por tanto, tampoco puede ser mejorado.
Big Data presenta otro reto importante para las empresas relacionado con el capital humano. El desarrollo e
implementación exitosa de estrategias de Big Data depende crucialmente de una nueva clase de profesionista al que hoy día se le conoce en el medio como data scientist. Un científico de datos es un profesional que
opera en la intersección del área de negocios, operaciones, y sistemas y tecnología. Se trata de profesionales
técnicos que poseen una profunda visión e intuición del negocio, hablan el lenguaje estadístico y cuantitativo, y
están extensamente capacitados para accionar tecnologías como bases de datos, clústeres computacionales y
software estadístico. Estos profesionistas abordan objetivos específicos de negocio mediante la permanente
comprobación de hipótesis utilizando datos y realizando experimentos cuantitativos para generar inteligencia
accionable al interior de la organización. Desarrollar este tipo de capital humano es una prioridad para toda
organización que desea desarrollar y operar una ventaja analítica.
Naturalmente, la importancia de Big Data reside en el empoderamiento que brinda a quienes la aplican e indudablemente sus beneficios se ven reflejados en el bottom line de las empresas. Big Data permite el crecimiento
de empresas y estimula la innovación a través de un mejor entendimiento de sus mercados, el desarrollo de
un íntimo conocimiento de las necesidades y preferencias de sus clientes y la identificación de nuevas oportunidades de negocio. Big Data permite a las empresas anticipar las necesidades de sus clientes, rediseñar sus
procesos y modelos de negocio antes de que comiencen a perder relevancia, e identificar fuentes de reducción
de costos o incrementos de rentabilidad que no son aparentes en la superficie.
En Intelimétrica hemos tenido la oportunidad de servir a innovadoras organizaciones en la consecución de sus
metas a través de una filosofía de Big Data. Por ejemplo, hemos ayudado a empresas de servicios de salud a
identificar y anticipar los riesgos clínicos y económicos de los pacientes que protegen. Hemos colaborado tam-
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bién con entidades financieras para comprender mejor el valor de sus portafolios y brindar una mayor transparencia sobre el patrimonio de millones de ahorradores. En grandes corporaciones, hemos contribuido a reducir
los costos operativos a través de análisis cuantitativos cuyo fin es optimizar complejas cadenas de suministro.
Estos ejemplos representan tan solo la punta del iceberg de la gran promesa que representa Big Data. En todo
el mundo, nuevas oportunidades de negocio esperan a ser descubiertas a través de la aplicación de esta filosofía y tecnologías. La carrera analítica ha comenzado, ¿cuántos de ustedes se encuentran preparados para la
siguiente revolución industrial?
El autor es CEO y cofundador de Intelimétrica, una empresa enfocada en el diseño e implementación de soluciones de big data, a través del desarrollo de algoritmos inteligentes y modelos cuantitativos. La opinión del
autor no necesariamente refleja el punto de vista de Intelimétrica SAPI de CV.
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