En los próximos cinco años, se generarán en el mundo más datos que en los últimos 5.000 años. Los datos son el petróleo de la era digital, en palabras de Ann Winbland, una de las más legendarias inversoras de riesgo al Silicon Valley. El 2020, según la consultora McKinsey, el volumen de datos disponibles llegará a los 40.000 exabytes (el equivalente a 160 millones a veces la información almacenada en la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos). 300 veces más que el 2005.
El alud de datos se verá impulsado por la convergencia de múltiples tendencias: la eclosión de las redes sociales, la revolución genómica, la Internet de las Cosas (la conexión a Internet de todo dispositivo manufacturado) y el movimiento Open Fecha (tendencia a abrir y hacer transparentes todos los datos de instituciones públicas y empresas, en formatos interpretables, abajo coste). McKinsey estima que sólo esta liberación de información en Open Fecha generará nuevos modelos de negocio por valor de más de 3 billones de dólares cada año, una cantidad equivalente al 4% del PIB global.
Estimaciones recientes determinan que el uso esmerado de análisis de datos (fecha analytics) podría incrementar un 60% los beneficios operativos del sector de distribución en los Estados Unidos, o reducir el coste del sistema sanitario en más del 8%. Algunas empresas como Google o Amazon ya tienen como fundamento de su negocio el tratamiento eficiente de los datos y avanzan decididamente hacia la invasión de nuevos sectores y modelos de negocio. Qué pasaría si Google decidiera entrar en banca? Nadie cómo él para conocer con eficiencia el comportamiento del consumidor, y acceder a las mejores opciones de inversión a escala global.
Pero todavía son una minoría las empresas que utilizan técnicas de análisis de bases de datos masivas como fuente de competitividad. Qué impacto puede tener en nuestro negocio conocer, de forma eficiente, el comportamiento de millones de consumidores? (cómo se desplazan, cuando compran, que compran, qué asociaciones de compra hacen, con qué frecuencias, como utilizan sus tarjetas de crédito, con qué patrones se pueden segmentar...). Se podría llegar a cambiar dinámicamente el precio en tiempo real, en función del perfil de consumidor? Qué decisiones corporativas críticas se pueden tomar analizando cuidadosamente el inmenso flujo de datos que circula por las redes sociales sobre, por ejemplo, una gran empresa multinacional? Hasta qué punto se puede refinar una cadena de suministro si en tiempo real se puede monitoritzar la ubicación y el estado de cada componente globalmente?
Para no hablar de las insondables oportunidades que nos ofrece el nuevo tsunami de datos en campos como la medicina personalizada de acuerdo con el análisis genético. Recientemente, Nature publicó un artículo declarando que la comunidad investigadora en genómica preveía que las capacidades de supercomputació actual no serían suficientes para interpretar el caudal de datos que se estaban produciendo en este campo.
Y es que, como el petróleo en bruto, los datos no tienen valor. Si el petróleo se tiene que refinar y convertir en plástico, gas, o productos químicos, los datos (información) se tienen que convertir en conocimiento. La información, de hecho, ya no dará poder. Será una simple commodity. Tendrá el poder quién sea capaz de generar, de forma eficiente y eficaz, conocimiento a partir de esta información. Y el proceso de conversión de información en conocimiento útil, el proceso de interpretación de los datos, constituirá una formidable fuente de valor económico.
Los directores de Sistemas de Información tendrán un gran protagonismo a la hora de convertir los datos disponibles en auténticos insights de negocio, elevándolas a herramienta estratégica de toma de decisiones. Y Big Fecha será, según todos los pronósticos, una de las profesiones emergentes y de mayor demanda en los años próximos.
El alud de datos se verá impulsado por la convergencia de múltiples tendencias: la eclosión de las redes sociales, la revolución genómica, la Internet de las Cosas (la conexión a Internet de todo dispositivo manufacturado) y el movimiento Open Fecha (tendencia a abrir y hacer transparentes todos los datos de instituciones públicas y empresas, en formatos interpretables, abajo coste). McKinsey estima que sólo esta liberación de información en Open Fecha generará nuevos modelos de negocio por valor de más de 3 billones de dólares cada año, una cantidad equivalente al 4% del PIB global.
Estimaciones recientes determinan que el uso esmerado de análisis de datos (fecha analytics) podría incrementar un 60% los beneficios operativos del sector de distribución en los Estados Unidos, o reducir el coste del sistema sanitario en más del 8%. Algunas empresas como Google o Amazon ya tienen como fundamento de su negocio el tratamiento eficiente de los datos y avanzan decididamente hacia la invasión de nuevos sectores y modelos de negocio. Qué pasaría si Google decidiera entrar en banca? Nadie cómo él para conocer con eficiencia el comportamiento del consumidor, y acceder a las mejores opciones de inversión a escala global.
Pero todavía son una minoría las empresas que utilizan técnicas de análisis de bases de datos masivas como fuente de competitividad. Qué impacto puede tener en nuestro negocio conocer, de forma eficiente, el comportamiento de millones de consumidores? (cómo se desplazan, cuando compran, que compran, qué asociaciones de compra hacen, con qué frecuencias, como utilizan sus tarjetas de crédito, con qué patrones se pueden segmentar...). Se podría llegar a cambiar dinámicamente el precio en tiempo real, en función del perfil de consumidor? Qué decisiones corporativas críticas se pueden tomar analizando cuidadosamente el inmenso flujo de datos que circula por las redes sociales sobre, por ejemplo, una gran empresa multinacional? Hasta qué punto se puede refinar una cadena de suministro si en tiempo real se puede monitoritzar la ubicación y el estado de cada componente globalmente?
Para no hablar de las insondables oportunidades que nos ofrece el nuevo tsunami de datos en campos como la medicina personalizada de acuerdo con el análisis genético. Recientemente, Nature publicó un artículo declarando que la comunidad investigadora en genómica preveía que las capacidades de supercomputació actual no serían suficientes para interpretar el caudal de datos que se estaban produciendo en este campo.
Y es que, como el petróleo en bruto, los datos no tienen valor. Si el petróleo se tiene que refinar y convertir en plástico, gas, o productos químicos, los datos (información) se tienen que convertir en conocimiento. La información, de hecho, ya no dará poder. Será una simple commodity. Tendrá el poder quién sea capaz de generar, de forma eficiente y eficaz, conocimiento a partir de esta información. Y el proceso de conversión de información en conocimiento útil, el proceso de interpretación de los datos, constituirá una formidable fuente de valor económico.
Los directores de Sistemas de Información tendrán un gran protagonismo a la hora de convertir los datos disponibles en auténticos insights de negocio, elevándolas a herramienta estratégica de toma de decisiones. Y Big Fecha será, según todos los pronósticos, una de las profesiones emergentes y de mayor demanda en los años próximos.
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