Cómo evitar los «atrapos» del Big Data

A pesar de lo emocionante que es el Big Data, es comprensible que los ejecutivos con los que me reúno estén recelosos de intervenir con ambos pies. Después de todo, algunos sectores llevan años discutiendo terabytes de información. Y es cierto que los costes de obtener, limpiar, cargar, consultar y almacenar los datos de las transacciones en las bases de datos tradicionales suelen superar los beneficios previstos. La tendencia del Big Data tiene que ver tanto con las nuevas soluciones para gestionar y almacenar los crecientes volúmenes de información como con los propios datos.

La pregunta que se hacen muchos líderes empresariales es la siguiente: ¿el potencial de acelerar los procesos empresariales existentes justifica el enorme coste asociado a la adopción de la tecnología, la aceleración de los proyectos y la contratación y formación del personal que acompañan a las iniciativas de Big Data? Para agravar el escepticismo, muchos líderes se han dejado llevar por el fracaso de los esfuerzos de adopción de TI en el pasado y han empezado a perder la paciencia, con la sospecha de que el Big Data sea lo que uno de mis clientes denomina «otro ejercicio intelectual de TI».

Justificar la inversión en Big Data no es fácil. De hecho, he visto cómo las empresas dedican muchos meses e incalculables dólares a investigar el Big Data solo para esforzarse por definir un modelo de negocio. Incluso con un buen argumento de negocio, los problemas políticos y de propiedad pueden arruinar fácilmente los proyectos de Big Data, especialmente si requieren cambios en las estructuras organizativas y los procesos empresariales. Los riesgos inherentes a la adopción de soluciones de TI emergentes pueden superar rápidamente las recompensas.

¿Se pregunta si el Big Data es la opción correcta para su empresa? Vea si puede responder a estas cinco preguntas:

1: ¿Qué no podemos hacer hoy que el Big Data pueda ayudarnos a hacer?

Los líderes empresariales deben poder ofrecer orientación sobre el problema que quieren que resuelva el Big Data, ya sea que esté intentando acelerar los procesos existentes (como la detección del fraude) o introducir otros nuevos que hasta ahora eran caros o poco prácticos (como transmitir datos desde «contadores inteligentes» o rastrear los picos meteorológicos que afectan a las ventas). Si no puede definir el objetivo de un esfuerzo de Big Data, no lo persiga.
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2: ¿Qué habilidades, tecnologías y prácticas de desarrollo de datos existentes tenemos implementadas que podrían ayudar a poner en marcha un esfuerzo de Big Data?**

Con el fin de gestionar los datos como un activo corporativo, muchos líderes empresariales han creado organizaciones de gestión de datos discretas. La misión es sencilla: gestionar la información por derecho propio, de forma independiente de las aplicaciones y las plataformas. Las habilidades y herramientas de arquitectura de datos, calidad de los datos y metadatos que ofrecen estos equipos a menudo se pueden aprovechar para apoyar las iniciativas de Big Data. Si su empresa no cuenta con una organización de gestión de datos eficaz, la adopción de la tecnología Big Data será un enorme desafío.
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3: ¿Qué aspecto tendría una prueba de concepto y cuáles son algunos límites razonables para garantizar su rápido despliegue?**

El Big Data puede cobrar vida propia y pasar de ser bromas informales en los pasillos a convertirse en un esfuerzo de desarrollo personalizado en toda regla. Una vez que articule un auténtico problema empresarial, deje claro el resultado deseado. Como ocurre con muchas otras pruebas de concepto, la regla de «no hacer hervir el océano» se aplica al Big Data. Defina un esfuerzo del «tamaño de un bocado» y amplíelo una vez que muestre su valor.
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4: ¿Qué determina si damos luz verde a la inversión en Big Data?**

Sepa cómo es el éxito y ponga en marcha las medidas. En un minorista especializado, el análisis de las interacciones en las redes sociales dio como resultado recomendaciones de productos más segmentadas en su sitio web. El equipo de Big Data proyectó una rentabilidad del 7 por ciento, un aumento de los ingresos mensuales entre el segmento de clientes de alto valor. El esfuerzo acabaría amortizándose solo en cuatro meses. El equipo no tuvo problemas para conseguir financiación para el proyecto.
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5: ¿Podemos gestionar los cambios que introduce el Big Data?**

Los cambios estructurales y de proceso que probablemente se produzcan con un esfuerzo de Big Data deben gestionarse con mucho cuidado. Aunque muchos marginarán el Big Data como un esfuerzo tecnológico, como ocurre con cualquier iniciativa empresarial, sus beneficios anticipados deberían quedar claros. Entonces, alguien debería establecer y comunicar el progreso hacia el resultado deseado. Como gurú de la gestión del cambio John Kotter dijo: «Los líderes eficaces ayudan a los demás a entender la necesidad del cambio y a aceptar una visión común del resultado deseado». Una vez que haya determinado las ventajas, nombre a un portavoz (cuanto más alto sea en la organización, mejor) para que apruebe el esfuerzo y comunique los avances. Esta persona debe tener la autoridad organizativa para garantizar que el Big Data reciba participación, presupuesto y apoyo. Con la comunicación regular de los resultados tangibles, el payoff del Big Data puede ser realmente grande.