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De Diógenes a Bayes

Alejandro Giménez

Alejandro Giménez

Alejandro Giménez, CTO EMC España. Un veterano con 20 años de experiencia tecnológica y comercial en el mundo de las TI. Sus clientes son su fuente favorita de información. Valora a EMC como un germen de innovación permanente @alexgimenezf

Aquellos que hemos desarrollado una buena parte de nuestra vida profesional alrededor del almacenamiento de información hemos generado una cierta tendencia al síndrome de Diógenes; Si te llega un dato y no has definido una política de expiración o destrucción del mismo, ¡guárdalo!

Guardamos la información, la protegemos de forma física y lógica garantizando que sobrevivirá a un virus o a una inundación. Proporcionamos plataformas capaces de procesar y analizar volúmenes ingentes de información a grandes velocidades. La archivamos, llevándola a dispositivos más baratos, la comprimimos y deduplicamos contribuyendo a ese paradigma que dice que los costes digitales son muy bajos, casi nulos ¿Cómo podríamos, si no, haber alcanzado el volumen de información del que disponemos hoy sin perecer en el intento? ¿Cuánto cuesta un zettabyte de información en papel  o en película analógica?

Esta explosión de la información tiene además la característica de afectar menos a nuestros tradicionales sistemas de información y bases de datos que a lo que llamamos información desestructurada, es decir, el conjunto de documentos,  ficheros, objetos de vídeo y audio, registros de múltiples dispositivos, etc. ¡Bienvenidos a la era Big Data!

A veces nos hacemos preguntas acerca de esta información. ¿Para qué guardamos estos registros? ¿Qué aportan al negocio o al servicio estos documentos? ¿Quién los usa?…

Conexión de Big Data y negocio o servicio

De vez en cuando es estimulante salir del ámbito de TI en el que habitualmente nos movemos para asistir a un debate acerca del uso de esta información. Para qué sirve, cómo apoya al negocio o mejora la calidad del servicio, qué ventajas competitivas me proporciona.

Sirve  para conocer en profundidad el perfil de mi cliente. Quién es, dónde está en un momento dado, qué redes sociales frecuenta, incluso qué siente.  Esto me permite ofrecerle productos o servicios a medida, más atractivos, más baratos y en definitiva contar con un cliente más satisfecho. También me facilita competir en mejores condiciones, incrementar la productividad y reducir los riesgos.

Igualmente es útil para asignar los recursos de forma correcta cada día, manteniendo los costes aquilatados pero previendo cuándo va a producirse un incremento en las cargas de trabajo, debidas a situaciones de entorno, festividades o eventos. Esto es, reforzar el servicio al conocer de antemano cómo nos va a afectar una ola de calor, un puente, o la final de la Champions League.

Podría por ejemplo ser utilizada para elaborar políticas de monitorización proactiva de enfermos crónicos o ancianos. Mejorar la calidad de vida del ciudadano, desacelerar el incremento de los costes, colaborar  para favorecer un sistema más sostenible,  mantener la salud y no sólo tratar la enfermedad.

Nuevas analíticas

Grupos de trabajo multidisciplinares que incluyen gestores del negocio o servicio, profesionales de TI, de marketing, y muy especialmente ese nuevo rol de “científicos de los datos” se afanan en la elaboración de modelos de análisis.

Elaborar un modelo. Detectar los datos que no sean válidos y desecharlos. Refinar el modelo. Detectar los cambios que afectan a la precisión de la analítica y refinar de nuevo el modelo. Recombinar información ya conocida y buscar nuevas fuentes de información relevante, tanto de nuestra propia  organización como externas. Incrementar el nivel de precisión. Evolucionar permanentemente el modelo….

El resultado del  proceso de análisis, permitirá proponer nuevos productos, promociones o servicios, o sea, devolver al negocio el valor que andaba buscando, en un entorno en el que el conocimiento es crítico para competir.

Analíticas de nueva generación, predictivas, saber lo que va a pasar basándonos en datos reales, tomando ventaja de emplear los conocimientos previos del  negocio. Análisis de sentimientos, modelos bayesianos, procesos masivamente paralelos… Entramos en nuestra tienda online, sin saber todavía lo que andamos buscando. Pero ellos ya lo suponen y me lo ofrecen, en tiempo real.

 

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