Pensamiento Big Data


Cuando se habla de Big Data (para nosotros, la gestión de grandes volúmenes de información) se recurre a la mención de las “V” (uves), algunos señalan entre tres y cuatro, y otros con, “más perspectiva”, hasta cinco. 

De todas estas palabras, que se han identificado o inventado para explicar en qué consiste Big Data, nos quedamos, en primer lugar, con dos de ellas, Volumen y Variedad que describen la naturaleza de los datos, Velocidad que sintetiza la forma en que deberían ser procesados y por último, Valor, que es la sensación que debe aportar el resultado a los usuarios.

Sobre la naturaleza de los datos (p.e. estructurados y no estructurados) poco podremos hacer.  Influir sobre  la forma de procesamiento para que realmente sea veloz, dependerá, en gran medida, de la tecnología elegida.  Quizás, sobre el factor que más influencia podrían tener los usuarios, sería la obtención de valor, entendiendo la “obtención de valor”, en este contexto, como la obtención de una nueva información, desconocida hasta entonces, que podría ser útil para tomar decisiones, aprovechar oportunidades o evitar riesgos que no se aprecian con los sistemas de información tradicionales.

¿Cómo Obtener Valor?

En una entrevista a Timo Elliott encontramos unas pautas a tener en cuenta, para lo que nosotros denominamos “Pensamiento Big Data”:

  • Conocer los procesos de negocio de la organización.
  • Conocer cómo se consume la información dentro de la organización.
  • Conocer los punto de decisión más críticos y encaminar las discusiones utilizando un razonamiento “Qué pasaría si (“What if”)
  • Utilizar herramientas de visualización que faciliten la compresión de los resultados (“what could be”).

A nuestro parecer, la clave del “Pensamiento Big Data” es plantearse preguntas tales como “¿Y si pudiéramos predecir de antemano si las entregas eran propensas a llegar tarde?” de este modo, podríamos estructurar y encaminar las necesidades de una organización y las expectativas de una autentica obtención de Valor, la “uve” más importante del Big Data.

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