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ID: 1699
24
Jul
2020

Big Data: Los 5 objetivos en la filosofía del dato a alcanzar por las organizaciones

Tiempo de lectura estimado: 6 minutos, 25 segundos

Etiquetas: accesibilidad, Big Data, calidad, categorización, datos, estandarizar, fuentes, fuentes de datos, indicadores, información, infoxicación, IoT, KPI, organizaciones, reutilización, soberanía, transparencia, versatilidad

Categorías: Empresa, Organismo, Tecnología

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La materia prima principal dentro de la Era del Conocimiento es: el dato. Los datos son expuestos, servidos y demandados de manera omnidireccional en algo que fue bautizado como Big Data. Los usuarios piden que las organizaciones muestren cada vez niveles más altos, con datos abiertos y públicos. Esto supone una cantidad y densidad de información no ordenada, no confundir con información al uso, a gran escala. Se confunde así, ser más transparente con hacer públicos terabytes de datos de la organización en cuestión, generando «la masa de datos inteligible», priorizando la cantidad a la calidad y la conversión en información. Una forma de proceder con un mejor y mayor alcance humano es el SmartData (Datos Inteligentes). Hablemos un poco de filosofía del dato y soberanía sobre el mismo y la información que nos aporta.

Los KPI (Key Performance Indicator) o Indicadores Clave

¿Qué son los KPI? Los KPI son conocidos como indicadores clave de negocio, son datos que, una vez preseleccionados y posteriormente aislados, pueden ser aplicados a la toma de decisiones en cualquier área de negocio. Su objetivo es facilitar la toma de decisiones futuras con respecto a la información que nos extrae ese KPI o conjunto de KPI’s. Es aplicable a casi cualquier fuente que genere información, sea cual sea su naturaleza. En la mejora continua se suelen utilizar para su uso en el análisis de procesos, proyectos, estrategias o campañas, cualitativa, cuantitativa y un largo etc. De esta forma, podremos definir una modificación o mantenimiento de acciones presentes y futuras. 

Hay que tenerlos claros en la selección previa, recolección y orden de los datos. La elección adecuada de los KPI (Indicadores Clave). Estos hacen referencia a sintetizar la información que se quiere obtener, sobre un dato concreto dentro de una conceptualización.

Un ejemplo de una campaña de venta on-line:

  • Generación de una campaña de venta on-line
  • Nº  de Visitas de una página web o landing del producto
  • Procedencia de las visitas: orgánicas, Adwords, qué redes sociales (Facebook, Instagram, Tik Tok…)
  • Interacciones con un producto de nuestro porfolio
  • Conversiones en compra de un producto del portfolio o conversión en caso de la venta asistida (este último normalmente por la asistencia necesaria a la venta por tratarse de un B2B, servicio/producto con necesidades de la interacción de un asesor o técnico comercial, por ejemplo la compra de una casa) 
  • Coste de la campaña en Marketing Digital (SEM), Analógico (si lo hubiera) y parte de costes fijos de empresa

Gracias al aislamiento y medición de estas acciones en una campaña de una empresa o administración pública, se pueden tomar decisiones y determinar aquellas que han sido más efectivas a la hora de cumplir con los objetivos marcados en una estrategia concreta.

  • Permiten aislar y obtener para tu estrategia una información valiosa y útil.
  • Medir la dinámica del dato, variables y resultados, convirtiendo el mismo en información cualitativa y cuantitativa.
  • Analizar y comparar la información y efectos en el cumplimiento de tu estrategia.
  • Realineación de las tácticas y toma de decisiones en la estrategia.

En este punto, la soberanía del dato depende de la emisión, recepción, integración e interpretación del mismo. Pero eso mejor lo dejamos para otro momento.

La Cantidad de Datos y Estandarización para su Reutilización

Cuidado, cantidad no es calidad. En ocasiones las organizaciones, o responsables de ellas, entienden que la práctica de publicar millones de datos y documentos de forma ininteligible es una forma de ser transparentes con su Comunidad Dinámica de usuarios… Desafortunadamente, el nivel del usuario medio y básico, no podrá acceder a una información ordenada, útil o reutilizable práctica para cualquiera que sean sus fines. Y los reutilizadores de fuentes, usuarios avanzados, probablemente no se encuentren con la estandarización necesaria para la explotación de los datos y uso de los mismos. Escoger previamente lo que necesitamos y que sea accesible, es una manera necesaria para generar un valor informativo futuro.

La materia prima principal dentro de la Era del Conocimiento es: el dato.


El Formato y la Soberanía del Dato

Será uno de los vehículos más importantes en la creación de valor alrededor de esa inagotable fuente de riqueza económica y social. Si los datos son privativos o cerrados, tendrán solo sentido para aquellos que gestionen y monopolizan datos de terceros o nosotros mismos. Si por el contrario, la filosofía del dato apuesta por  un formato de datos abiertos, la creación de valor puede surgir en cualquier lugar de la sociedad… Para aquellas personas no iniciadas en las libertades clásicas de Richard Stallman, recordamos alguna de las 4 libertades de los «Datos Abiertos» que cumplen los principios de las leyes:

  • Uso
  • Adaptación
  • Redistribución
  • Mejora

No confundir el dato abierto, que es un formato, con el software libre, que es un código…  

Centros de Recepción y Agrupación

Los datos tendrán que ser agrupados en distintos centros de recepción, con capacidad de interpretación de los mismos. Definidos los KPI necesarios, esos centros han de ser aglutinadores para convertir el dato en información a nivel usuario o humano. CRM, ERP, SPSS, R, Google Analytics, son entre otras herramientas analíticas que nos ayudan a la toma de decisiones según la estructura que nos ofrezcan o podamos editar. La adaptación a multidispositivo, estandarización y conectividad es fundamental para la trazabilidad del dato y la fluidez operativa del mismo.

Los usuarios que necesitan analizar datos: CEOs, sociólogos, politólogos…   tienen que ser usuarios nativos de ecosistemas de Business Intelligence. Uno de los grandes problemas y retos que se van a encontrar al estudiar el big data será el acceso a las grandes fuentes de datos, con la que tendrán construir una estructura y categorización, que sea capaz de aportarnos la información.

El Bus de Salida de  Datos

¿Por dónde nos van a llegar los datos a nuestros centros de recepción? Gran parte de las corrientes de estudio y análisis del Big Data, se centran en el IoT (Internet of Things – Internet de las Cosas), Wearables (cosas que llevemos puestas), Redes Sociales, Webs, Apps… que se ocupan de generar incesantes ríos de data que deberemos filtrar y agrupar, de ahí la importancia de los indicadores. Será necesario centrar el interés en la calidad, cantidad, tipología y versatilidad del dato. Es aquí donde se produce una materia prima para la transformación real de la información.

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Centro de Datos Telefónica Miami, Estados Unidos

Agradecer a Telefónica la invitación a la visita de Telefónica Miami KeyCenter, un Data Center Multinacional en Florida (USA) ubicado en 11300 NW 25th St., Miami, FL 33172. El edificio del centro de datos es una instalación blindada diseñada específicamente para soportar vientos de 150 Mp/h 240 Km/h, y clasificada como una instalación de categoría 5 de seguridad, con todo lo que ello conlleva. Una pena no poder ver la magnitud interna de las instalaciones (NO PHOTO;-)

Gracias por compartir

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