Del Big Data al Smart Data: la ciencia de los datos que necesita tu negocio

Big Data y Smart Data son las dos caras de la misma moneda en el campo de la ingeniería de datos. La mayoría de las empresas hoy en día utilizan la inteligencia de datos para impulsar el crecimiento de su negocio, adelantarse a las tendencias emergentes y mejorar su competitividad en el mercado.

El panorama ha cambiado radicalmente en la última década y la tendencia ahora es hacia un modelo 4.0 empresarial. En esta nueva era, el acceso a grandes cantidades de datos (Big Data) es cada vez más amplio y procede de cada vez más fuentes. Sin duda, una consecuencia del crecimiento exponencial de las tecnologías y el IoT.

Debido a su gran volumen, la diversidad de fuentes y la velocidad a la que se generan, las empresas se enfrentan a un gran desafío: cómo gestionar estos millones de datos y ponerlos al servicio de la toma de decisiones en la empresa de forma efectiva. Bueno, la respuesta está en el Smart Data.

Big Data: la explosión de datos

La ciencia de datos no es ninguna moda pasajera. Es el billete hacia el éxito empresarial y como tal, Big Data y Smart Data no pueden entenderse como dos conceptos separados. También es habitual confundirlos, pero aunque siempre están relacionados, tienen sus diferencias. De hecho, el Smart Data surge del Big Data y supone el verdadero valor añadido de los datos.

Las empresas hoy tienen acceso a un flujo constante de datos que extraen de diversas fuentes a una velocidad vertiginosa. Toda es masa de datos, que puede ser estructurada o no, es el Big Data. Su principal característica es que son datos en brutos a los que no se les ha concedido aún una adecuada interpretación, pero que son la materia prima del Intelligence Business.

En cuanto a sus características, los expertos hablan de las «5 Vs del Big data»  que son:

• Volumen: la cantidad de datos puede ser realmente crítica para algunos sectores. Se trata de recopilar la mayor cantidad de datos posibles para poder estructurar una visión amplia de la situación.
• Velocidad: la rapidez en la recopilación de datos es vital para mantener el ritmo de la evolución de las tecnologías y el valor competitivo de las empresas.
• Variedad: los datos provienen de todas partes, y es necesario que las empresas puedan reconocer la información más relevante y en distintos formatos.
• Veracidad: cuando el volumen es elevado, es normal captar datos incompletos o falsos, por lo que el filtrado también es algo esencial.
• Valor: este está supeditado a las 4 Vs anteriores y se trata de la información útil y el conocimiento extraído de los datos recopilados que servirá para tomar una decisión.

Smart Data: extrayendo el valor del Big Data

Los datos por sí mismos no aportan valor ni mejoran la competitividad de una empresa. Para que esto ocurra hay que extraer su auténtico valor. Así es como se habla de datos inteligentes o Smart Data, que no es más que la transformación de los datos en información precisa, representativa y oportuna para la toma de decisiones.

Por tanto, se consideran datos inteligentes a aquellas partes del Big Data identificadas como relevantes para el análisis, así como el conjunto de datos resultantes y las conclusiones extraídas del mismo.

No refinar los datos obtenidos con el Big data es un error y entraña sus peligros. El principal es llegar a manejar un gran porcentaje de datos que realmente no tienen relevancia para la empresa, que entorpecen, desvían del objetivo y terminan eliminando la efectividad de su estrategia global.

Big Data y Smart Data: de los datos en bruto a la inteligencia empresarial

Contar con información es esencial para la toma de decisiones estratégicas adecuadas, pero su correcta gestión es tanto o más importante que el hecho de contar con ella. El meollo de la cuestión para que los datos obtengan una aplicación práctica es lograr un equilibrio entre la cantidad y la calidad.

Los datos permiten a las empresas encontrar su ventaja competitiva y crecer. Por ello, para los negocios es necesario invertir recursos en el desarrollo un modelo de inteligencia empresarial y en la recopilación de datos del mercado, la competencia y los clientes. Pero, sobre todo, es imprescindible aprender a utilizarlos de forma eficiente.

Cualquier empresa que desee incrementar su competitividad necesita implementar la tecnología a sus procesos y transformar esa masa ingente de datos en bruto en información contrastada y útil. Es decir, en datos inteligentes.

De forma general, al hablar de Big Data y Smart Data se pueden considerar 4 pasos diferenciados a la hora de capturar y transformar los datos:

• Definir exactamente cuáles son los objetivos comerciales y estratégicos de la empresa.
• Determinar qué datos a recopilar son los adecuados para lograr esos objetivos.
• Categorizar y extraer los subconjuntos de Smart Data eliminando aquello que sea irrelevante o solo genere «ruido».
• Realizar un análisis a través de métricas y metodologías adecuadas.

Las 3 fases de análisis para la obtención de datos inteligentes

Identificar y construir datos inteligentes a partir del Big Data supone darle orden al caos. De esta manera, toda organización que comience su andadura por la analítica de datos suele avanzar a través de tres fases diferenciadas.

1.- Análisis básico de datos

Un primer proceso de recopilación de datos se realiza en un nivel básico. Es decir, no resulta un análisis sofisticado, sino que se extraen datos de forma rutinaria de diversas fuentes. Por ejemplo, para hacer un seguimiento de los patrones de consumo y los comportamientos de los clientes, se pueden extraer datos del punto de venta, de los canales digitales u otros métodos más directos como las encuestas.

Pero si hay canales decididamente importantes son las redes sociales y los sistemas de seguimiento de los dispositivos móviles. A medida que aumentan los dispositivos conectados, también lo hace el volumen de datos disponibles para las empresas.

2.- Análisis avanzado de datos

El análisis avanzado de los datos también recibe el nombre de análisis predictivo, puesto que en este nivel, para las empresas es posible dilucidar futuros posibles, detectar tendencias antes de que tomen fuerza y optimizar sus decisiones para lograr sus objetivos.

Sin embargo, una estrategia de análisis de datos avanzados requiere de construir un buen sistema basado en la optimización de hardware y el software que permitan que el análisis sea siempre escalable.

3.- Análisis cognitivo

Una herramienta básica para el Big Data y Smart data es la Inteligencia Artificial. Gracias a esta tecnología se ha desarrollado lo que se conoce como «Inteligencia empresarial cognitiva», que supone el siguiente paso evolutivo en el procesamiento de datos.

La información extraída de los análisis avanzados es luego procesada por la I.A y, gracias al Machine Learning y a la automatización, es posible obtener nuevos datos inteligentes. Es decir, todas estas herramientas están basadas en algoritmos capaces de encontrar patrones e información oculta en los datos de forma autónoma.

Empresas e industrias de todos los sectores están experimentando hoy la disrupción que supone la Inteligencia Artificial en el proceso de toma de decisiones. Entre sus ventajas se encuentra la posibilidad de tomar decisiones de forma más rápida, incluso, con datos obtenidos en tiempo real, lo que supone encontrar una ventaja competitiva para cualquier negocio.

En definitiva, para aprovechar realmente el Big data y Smart Data es importante que las organizaciones desarrollen una correcta estrategia de análisis de datos. Esta debe estar respaldada por una cultura interna de colaboración e intercambio y estar suficientemente democratizada como para compartir el conocimiento.

En Rebold contamos con una amplia trayectoria en la gestión y el análisis de datos. Diseñamos soluciones basadas en la innovación que ayudan a las empresas a crear valor y rentabilidad. ¿Hablamos?