¿Qué es la Consultoría Big Data?

El término de consultoría Big Data es un término muy amplio que abarca infinidad de procesos. Las organizaciones se están dando cuenta del volumen considerable de datos que tienen, y necesitan explotarlos para sacarles valor e incorporarlos en la mejora de sus procesos. Para ello, buscan empresas que les guíen sobre qué hacer con esos datos.

El Big Data es la unión de diferentes tecnologías, pero todas con un objetivo común: extraer información de los datos para generar valor. Cuando hablamos de Big Data, no podemos olvidar los parámetros por los que se rigen las características más importantes, las 7 V del Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Viabilidad, Visualización, y la más importante, el Valor de los datos.

Las empresas han oído que los datos son un recurso más y que si los explotas puedes sacar valor y así mejorar tus procesos de negocio.

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente.

Entre el auge de tener un Data Scientist entre la plantilla ha cobrado gran relevancia. Ahora que el valor de los datos ha creado cierto revuelo entre las empresas.

Fases de una Consultoría Big Data

Normalmente, las consultorías de Big Data comienzan haciendo tareas de entender con el cliente las necesidades que tienen y los datos que pueden aportar. O bien, los datos que se pueden aportar desde la propia consultoría. Por ejemplo, datos libres. La expresión Open Data hace referencia a datos que las organizaciones hacen públicos, como pueden ser gobiernos, ayuntamientos, periódicos de investigación, entre otros.

La primera labor de consultoría Big Data sería juntar y analizar toda esta información y llegar a una solución común en base a esas necesidades iniciales.

Las consultorías Big Data están organizadas por una serie de fases que permiten un diagnóstico, una planificación, y cumplimiento de los objetivos.

A continuación, se detallan las fases típicas de una consultoría Big Data:

1. Fase 1. Ver los datos disponibles. Se estudian todos los datos que tiene esa empresa y cómo se relacionan entre ellos. Identificar necesidades. Se identifican las necesidades que la empresa pretende resolver con el estudio de los datos.
2. Fase 2. Como resultado de esta primera fase de la consultoría de Big Data y tras analizar los datos, se prepara un listado con las posibles soluciones que pueden implementarse en vista de los datos disponibles y las necesidades de la empresa.
3. Fase 3. Una vez que llegamos a este punto, los datos se ordenan y organizan, y se extrae información relevante para la toma de decisiones. En esta etapa se miran cuáles son los datos disponibles que la empresa puede utilizar a su favor para su propio crecimiento. Es necesario extraer la información valiosa y desechar todo lo que no aporte soluciones a la empresa. El beneficio de una consultoría Big Data está ya a punto de materializarse en esta fase.
4. Fase 4. En otras ocasiones, el proceso es más sencillo pues la empresa tiene establecida la solución que quiere mejorar y sabe de qué datos se disponen. En este punto el cliente está preparado para decidir cuáles de las soluciones debe aplicar.

Niveles de Análisis de Datos

Dentro de este análisis, encontramos 3 niveles de análisis de datos dependiendo de la etapa en la que se encuentre el cliente:

• Nivel de análisis de datos descriptivo. Todas las empresas que comienzan en el análisis de datos se encuentran en esta fase.
• Nivel de análisis de datos predictivo. En este nivel podemos predecir lo que va a ocurrir, o en un ámbito más general, estimar datos que aún no tenemos.
• Nivel de análisis de datos prescriptivo. Es la última fase, pues facilita las pautas de lo que hay que hacer para mejorar los procesos de negocio. Según un estudio de Gartner de 2013, sólo el 3% de las empresas ha llegado al nivel prescriptivo.

Beneficios de la Consultoría Big Data

Llevar a cabo este tipo de procesos varía en función de las necesidades y en función del sector. Un ejemplo claro de la mejora de procesos es la selección masiva de personal. En cuanto a la creación de nuevas líneas de negocio, podemos hablar de varios sectores como la banca o las teleoperadoras. Las teleoperadoras están jugando un papel muy importante pues se han dado cuenta de que existe un gran volumen de información sobre los usuarios. Otros sectores que están empezando a usar Big Data son el sector educativo o el sector agrario.

Algunos de los beneficios clave que ofrece el Big Data son:

• Reducción de coste.
• Más rápido, mejor toma de decisiones.
• Nuevos productos y servicios.

Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren.

Ejemplos de Aplicación de Big Data por Industria

• Turismo: Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente.
• Cuidado de la salud: El Big Data aparece en grandes cantidades en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud. Patient records. Treatment plans. Prescription information. When it comes to health care, everything needs to be done quickly, accurately - and, in some cases, with enough transparency to satisfy stringent industry regulations.
• Administración: La administración se encuentra ante un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. Esto es particularmente problemático con lo relacionado con la justicia. When government agencies are able to harness and apply analytics to their big data, they gain significant ground when it comes to managing utilities, running agencies, dealing with traffic congestion or preventing crime.
• Retail: El servicio al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas. Customer relationship building is critical to the retail industry - and the best way to manage that is to manage big data. Retailers need to know the best way to market to customers, the most effective way to handle transactions, and the most strategic way to bring back lapsed business.
• Empresas manufactureras: Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Armed with insight that big data can provide, manufacturers can boost quality and output while minimizing waste - processes that are key in today’s highly competitive market.
• Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante.

Calidad de Datos y Gobernabilidad en Big Data

Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Hasta la llegada del Big Data, mediante ETL podíamos cargar la información estructurada que teníamos almacenada en nuestro sistema ERP y CRM, por ejemplo.

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta.

En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse.

La estrategia no funciona sin una auditoría. Ese nivel de visibilidad y responsabilidad en cada paso del proceso es lo que permite a la TI "gobernar" los datos en lugar de simplemente establecer políticas y controles de acceso y esperar lo mejor.

Con el paso del tiempo las organizaciones acumulan gran cantidad de datos que pueden resultar muy valiosos. En esta entrada conocerás en qué consiste una auditoría Big Data y qué beneficios reporta para una empresa o corporación. Al momento de iniciar una consultoría Big Data, los expertos se apoyan en tecnología de avanzada para conocer ciertos aspectos importantes.

Pilares de la Gobernabilidad de Datos

En última instancia, el responsable de TI que supervisar la estrategia de administración de datos empresariales, debe pensar en los detalles del acceso granular, la autenticación, la seguridad, el cifrado y la auditoría. Pero no debe detenerse ahí. Más bien debe pensar en cómo cada uno de estos componentes se integra en su arquitectura de datos global. Va más allá de un conjunto de reglas de seguridad.

1. Se pueden lograr estos controles granulares a través de las expresiones de control de acceso. En el nivel más bajo, se protegen los datos confidenciales, ocultándolos, y en la parte superior, se tienen contratos confidenciales para científicos de datos y analistas de BI.
2. La gobernabilidad no ocurre sin una seguridad en el punto final de la cadena. Es importante construir un buen perímetro y colocar un cortafuegos alrededor de los datos, integrados con los sistemas y estándares de autenticación existentes. Con la autenticación, se trata de ver cómo integrarse con LDAP [Lightweight Directory Access Protocol], Active Directory y otros servicios de directorio. También se puede dar soporte a herramientas como Kerberos para soporte de autenticación.

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