- Las posibilidades que ofrece el #BigData pueden quedar truncas si no se cuenta con una adecuada estrategia de análisis de datos, como las que ofrece SAS.
Un refrán popular reza: “del dicho al hecho, hay un largo trecho”. Simplificar un paradigma de los negocios como el #BigData con una frase hecha puede dejar mucho al margen, pero sirve para describir muy acertadamente el reto que enfrenta. Las organizaciones coinciden en que su propósito no es tener información almacenada sin más, sino en cómo lograr su transformación para monetizarla y sacar un provecho real para el negocio. Esto es fácil de decir pero difícil de aplicar y suele marcar el inicio de un gran dolor de cabeza para muchas empresas.
Implementar un proceso de transformación tecnológica basado en #BigData es una tarea tan grande que muchas empresas pueden verse superadas por el exceso de información. Es entonces que se alzan toda clase de preguntas ¿Qué información busco? ¿Cuáles son los datos más críticos para la industria donde opera mi empresa? ¿Qué áreas debo involucrar en este proceso? Todas estas interrogantes deben ser resueltas antes de dar con el camino correcto.
Si bien no existe un modelo único para implementar exitosamente este proceso de transformación digital, si hay una serie de consejos que han ayudado a expertos de diferentes industrias a obtener resultados positivos y que SAS comparte con el público en general:
- Iniciar por el final: no empezar ningún proceso sin proyectar desde un comienzo qué es eso que está buscando con él.
- Qué deseo conocer: tener claridad sobre lo que se va a hacer con la información que estamos buscando. Lo importante no es la herramienta, sino el uso que se le dará.
- Involucrar a expertos de diferentes áreas: el área de tecnología solo tiene parte del conocimiento y parte del problema. Tener en cuenta los aportes de cada área será fundamental para generar una mayor comprensión de la situación y darle una mejor aplicabilidad a la información generada.
- Cuestionar los datos: no todos los resultados suelen ser los más acertados. No está de más cuestionarse si los datos obtenidos son los correctos.
- Exponer los hallazgos: analizar si lo que se ha encontrado realmente tiene algo de valor. No se trata de salir al mercado con ideas sueltas que pueden o no tener el resultado esperado, tomándolas como verdades absolutas.
- Desarrollo de soluciones a medida: el reto está en desafiarse cada vez más y no creer que existe una única solución para todo. Una vez alcanzado un resultado, es necesario buscar cómo adaptarlo a cada área o problema específico.
El reto no es lograr la transformación digital a través de la automatización de la información. El reto realmente está en evolucionar toda esa información y volverla un beneficio que ayude al progreso y rentabilidad de los negocios.
