Por mucho que las herramientas de análisis de big data creen oportunidades para las organizaciones, también plantean nuevas preocupaciones.
Volumen de datos
El big data se le llama “grande” por una razón y, a medida que se crean, recopilan y almacenan más y más conjuntos de datos, la gran cantidad de estos datos puede resultar difícil de gestionar. Por lo general, existe un costo financiero y de tiempo asociado con su almacenamiento y procesamiento, que solo aumenta con el volumen de datos.
Velocidad de datos
Los datos tienen el mayor valor cuando son nuevos, pero cambian cada segundo. Para aprovechar al máximo el big data, las organizaciones necesitan herramientas para capturar datos en su forma más reciente, desde publicaciones en redes sociales hasta comportamientos de compra en el comercio electrónico.
Variedad de datos
Los datos existen en dos formas: datos estructurados (datos organizados que están definidos y se pueden buscar, como nombres o direcciones de correo electrónico) y datos no estructurados (datos no definidos sin un formato establecido los cuales son difíciles de buscar). La mayoría de los datos no están estructurados, lo que requiere más potencia de procesamiento para que sea fácil de buscar y útil. Las herramientas de datos deben poder trabajar con ambos tipos y combinarlos para obtener la mejor información.
Veracidad de los datos
Sólo se necesita una fuente de datos defectuosa para distorsionar la precisión de un conjunto de datos completo. Esto hace que sea importante examinar las fuentes de los datos, auditarlos periódicamente y tener un plan para lidiar con el "ruido" en ellos.
Valor de los datos
En el mejor de los casos, los datos serán limpios, precisos, oportunos y fáciles de manejar. Incluso entonces, el gran volumen puede dificultar saber cómo extraer los mejores conocimientos de él. Por lo tanto, el valor puede depender mucho del caso de uso.
Estos son los principales desafíos. Otras preocupaciones en torno al big data incluyen el equilibrio entre la privacidad y la seguridad de los datos con técnicas de personalización y la falta de trabajadores capacitados que puedan manejar las tareas de datos de manera significativa.
Las preocupaciones éticas incluyen cosas como:
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Determinar quién es el propietario de los datos y los productos de los datos.
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Transparencia sobre cómo se utilizan los datos, si se han recopilado de personas sin su consentimiento
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Responsabilidad por las políticas de datos y ante los gobiernos que las regulan (es decir, el GDPR del Reino Unido)
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Casos de sesgo y alucinaciones de IA que pueden crear resultados incorrectos o dañinos
A medida que evolucionan los big data, en particular las herramientas de inteligencia artificial que los procesan, se espera que crezca la lista de consideraciones éticas.
Ejemplos del mundo real
El uso de big data para impulsar decisiones empresariales no es sólo una teoría; está sucediendo ahora mismo para ayudar a cambiar la trayectoria de crecimiento de empresas en muchas industrias. Estas son sólo algunas historias de éxito:
Deepnote, es una herramienta mundial de ciencia de datos, la cual unificó recientemente estos datos para crear información sobre los clientes e informar futuras campañas de marketing. No solo pudo estandarizar los datos de todas las fuentes, sino que creó un perfil único y completo de cada cliente utilizando estos datos. Incluso podía ver de dónde venía cada nuevo cliente. Utilizó información avanzada para ver qué clientes tenían más probabilidades de cambiar de los planes gratuitos a los de pago y utilizó mensajes personalizados para ayudar a mejorar la adopción del producto.
Payzen utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar la cantidad correcta que los pacientes deben pagar cada mes y ayuda a garantizar que los hospitales y clínicas reciban sus pagos a tiempo y puedan continuar atendiendo a los pacientes en su comunidad. Al utilizar información basada en datos en lugar de señales tradicionales (como una calificación crediticia), cada paciente obtiene un plan de pago individualizado que se ajusta más a su presupuesto.
Estos son casos de uso actuales, pero el futuro es aún más prometedor. Se ha propuesto big data para tomar decisiones importantes, incluso que salvan vidas, cuando los humanos no pueden hacer todo el trabajo solos. Por ejemplo, se puede utilizar la IA para detectar puntos de falla en caminos y puentes, con el fin de ayudar a las personas a decidir la mejor manera de arreglar las estructuras antes de que se conviertan en un peligro.
Beneficios y ventajas
Big data ofrece oportunidades para tomar mejores decisiones con el tiempo. Los beneficios de utilizar datos para obtener información empresarial incluyen:
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Ser capaz de adaptarse más rápidamente a las condiciones volátiles del mercado.
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Tener una mejor comprensión del cliente, sus comportamientos y hábitos.
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Obtener una visión más precisa de las ventas, el inventario u otras métricas a lo largo del tiempo, con la capacidad de crear informes muy detallados y profundizar en partes de información específicas.
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Pronosticar oportunidades que no eran posibles con los métodos de datos tradicionales
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La capacidad de recopilar datos de cientos (o incluso miles de fuentes) y unirlos para obtener una vista unificada.
Resumen
En esta era de los datos, quienes sepan utilizarlos podrán obtener nuevos conocimientos que superan con creces lo que era posible con los modelos de datos tradicionales y tomar las mejores decisiones para estos tiempos que cambian rápidamente. Sin embargo, cada nueva tecnología de datos conlleva riesgos adicionales. Las empresas que equilibran la innovación con la seguridad y una buena gestión de los datos alcanzan una mejor mejor posición competitiva.