![\"ricardo2](\"http:\/\/www.agendaempresa.com\/wp-content\/uploads\/ricardo2-peque\u00f1a.jpg\")
<\/a>\u00bfA qu\u00e9 se debe esto? \u00bfPor qu\u00e9 son valiosos los datos? Por un lado, la ley de Moore y la evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica de los \u00faltimos diez a\u00f1os han facilitado el almacenamiento de muy elevados vol\u00famenes de datos a un precio decreciente y cada vez m\u00e1s razonable (por ejemplo, el precio del almacenamiento por GB en Espa\u00f1a se ha reducido m\u00e1s del 20% en 2016, y seguir\u00e1 decreciendo), as\u00ed como el desarrollo de tecnolog\u00edas de procesamiento de datos en tiempo real. Hemos asistido, efectivamente, a la emergencia de uno de los pilares de la Tercera Plataforma: el Big Data. En Espa\u00f1a, en 2016, el gasto en esta tecnolog\u00eda aument\u00f3 un 28% con relaci\u00f3n al a\u00f1o anterior, representando ya m\u00e1s del 40% del gasto en las herramientas anal\u00edticas tradicionales, lo que pone en evidencia el esfuerzo que las empresas est\u00e1n haciendo para entender y aprovechar el potencial disruptivo de creaci\u00f3n de valor de dicha tecnolog\u00eda.<\/p>\nPor otro lado, tenemos que entender que en el contexto de la Tercera Plataforma y de la explosi\u00f3n continua del universo digital que estamos presenciando (en IDC estimamos que el universo digital alcance en 2020 el tama\u00f1o de 44ZB, 10 veces el tama\u00f1o de 2013), los datos asumen propiedades medibles que les aportan valor:<\/p>\n
– Volumen:<\/strong> elevados vol\u00famenes de datos son necesarios para implementar procesos y algoritmos transformadores, sobre todo teniendo en cuenta la maldici\u00f3n de la dimensionalidad.<\/p>\n – Velocidad:<\/strong> el valor de una decisi\u00f3n depende frecuentemente de la rapidez en la recolecci\u00f3n de los datos que la soportan y de la inmediatez de su procesamiento.<\/p>\n – Variedad:<\/strong> combinar datos de distintos tipos (estructurados, semi y no estructurados) y de distintas fuentes (como, por ejemplo, sistemas corporativos, redes sociales o dispositivos de IoT) puede producir un resultado de valor muy superior a la mera suma de las distintas partes.<\/p>\n Estos elementos han cambiado la naturaleza de la anal\u00edtica que est\u00e1 hoy a disposici\u00f3n de las empresas. De la anal\u00edtica puramente descriptiva y de acceso t\u00edpicamente trimestral, se est\u00e1 pasando a la anal\u00edtica predictiva (predicci\u00f3n de un resultado mediante un conjunto de variables) y a la prescriptiva (prescripci\u00f3n de una estrategia de actuaci\u00f3n mediante un contexto). Y, sobre todo, la anal\u00edtica ha pasado a ser operacional, estando cada vez m\u00e1s embebida en las operaciones, productos y servicios digitales.<\/p>\n Somos capaces de encontrar hoy una multiplicidad de ejemplos de empresas espa\u00f1olas que han sabido aterrizar estos elementos tecnol\u00f3gicos en sus negocios para crear valor para sus clientes y para ellas mismas. Esto es positivo, porque la capacidad de almacenar, depurar y transformar datos para mejorar la toma de decisiones, innovar en modelos de negocio y\/o en productos y servicios, y crear experiencias diferenciadoras para los clientes es la capacidad que soporta todos los modelos de negocio digitales, con lo que deber\u00e1 ser una capacidad instalada en la mayor\u00eda de las empresas espa\u00f1olas. En un sentido filos\u00f3fico, podemos decir que el mapa de los sistemas tecnol\u00f3gicos de una empresa ha sido relegado a un segundo plano por el mapa de los datos que maneja.<\/p>\n Interiorizar esta noci\u00f3n de la importancia y del valor de los datos es clave para el paso siguiente: la inteligencia artificial y los sistemas de computaci\u00f3n cognitiva. En rigor, a pesar del estado incipiente en Europa, la inteligencia artificial ya no es el paso siguiente, sino m\u00e1s bien el paso actual, como lo demuestra la cifra de 12.5 billones de d\u00f3lares de gasto mundial previsto en este tipo de tecnolog\u00eda para el presente a\u00f1o.<\/p>\n Los sistemas de computaci\u00f3n cognitiva\/IA son sistemas de autoaprendizaje y razonamiento que pueden enriquecer o reemplazar la toma de decisiones en situaciones complejas, que involucran vol\u00famenes de informaci\u00f3n muy altos y\/o incertidumbre. Son adaptativos, iterativos y contextuales, y hacen que una nueva clase de problemas sea computable, permitiendo aumentar las actividades desempe\u00f1adas por nosotros, los humanos (como, por ejemplo, servicio al cliente o helpdesk), y hacer cosas que nosotros simplemente no conseguimos hacer (motores de recomendaciones, identificaci\u00f3n de patrones en conjuntos de datos muy extensos, como, por ejemplo, en el \u00e1mbito del an\u00e1lisis del genoma humano).<\/p>\n Este es el motivo por el cu\u00e1l muchas empresas de Software ya empezaron a a\u00f1adir funcionalidades cognitivas\/IA a sus productos para ofrecer capacidades de predicci\u00f3n, asistencia y recomendaciones. Desde IDC, estimamos que las capacidades cognitivas basadas en Machine Learning o en t\u00e9cnicas m\u00e1s amplias van a ser implementadas en las pr\u00f3ximas versiones de los paquetes de software empresarial, incluyendo todas las soluciones de Business Analytics: en el pr\u00f3ximo a\u00f1o, el 75% del desarrollo empresarial y de los vendors <\/em>de software incluir\u00e1n funcionalidades cognitivas.<\/p>\n Este mundo que se proyecta puede llevar a las empresas a pensar su futuro de forma ilusoria (resultados aplicando esfuerzo m\u00ednimo). No obstante, las empresas no pueden dejar de cuidar de sus datos. Aunque los proveedores de tecnolog\u00eda est\u00e9n aumentando la disponibilidad de capacidades cognitivas\/IA como servicios cloud, y existan casos en los cu\u00e1les las empresas s\u00ed podr\u00e1n implementar servicios de IA, logrando mejoras productivas, la verdad es que mucho del valor que se puede extraer a trav\u00e9s de la utilizaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas depender\u00e1 de la calidad y de la forma en que sean procesados y organizados los datos que las empresas generan en sus cadenas espec\u00edficas y \u00fanicas de valor.<\/p>\n Por ello, y a pesar de los indicadores de adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica, es fundamental mejorar la situaci\u00f3n actual del Big Data y la transformaci\u00f3n anal\u00edtica en la empresa espa\u00f1ola. Esta situaci\u00f3n fue diagnosticada por IDC en un estudio realizado al final del a\u00f1o pasado a m\u00e1s de 200 empresas: m\u00e1s del 40% de las empresas espa\u00f1olas no sabe los pasos necesarios para acometer una iniciativa de Big Data, lo cual revela un desconocimiento profundo del ecosistema de proveedores, y destaca la ausencia de estrategia como principal barrera a la utilizaci\u00f3n de una soluci\u00f3n de Big Data.<\/p>\n En ese sentido, desde IDC recomendamos a las empresas que se enfoquen en el valor a generar para el negocio. La tecnolog\u00eda debe servir al negocio y comprar tecnolog\u00eda sin tener un prop\u00f3sito claro deber\u00e1 ser cada vez m\u00e1s raro y dif\u00edcil de justificar. A la vez, las empresas deber\u00e1n desarrollar casos de uso; estos deber\u00e1n ser definidos no s\u00f3lo en t\u00e9rminos tecnol\u00f3gicos y de los datos manejados, sino tambi\u00e9n en t\u00e9rminos del valor que generan para el negocio (cada caso de uso tendr\u00e1 sus m\u00e9tricas espec\u00edficas, obviamente), para que sean validados por el liderazgo y puedan generar compromiso ejecutivo. Adem\u00e1s, las empresas deber\u00e1n ser ambiciosas, pero cautelosas: no deber\u00e1n intentar desarrollar todo al mismo tiempo. Que puedan ganar tracci\u00f3n progresivamente. Un caso de uso puede no ser suficiente para justificar la totalidad de la inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica, pero seguramente es m\u00e1s provechoso tener un caso bien implementado, y con eso aumentar el patrocinio ejecutivo para los siguientes que la justificar\u00e1n, que dos casos de uso cancelados.<\/p>\n A los proveedores se les pide que sean capaces de convertirse en los socios de negocio que las organizaciones necesitan para aumentar su conocimiento sobre tecnolog\u00eda, soluciones, proveedores y metodolog\u00edas, y para llevar a cabo la definici\u00f3n de sus estrategias anal\u00edticas; que sean capaces de ayudar a las empresas en la definici\u00f3n, justificaci\u00f3n, prueba e industrializaci\u00f3n de casos de uso; y que puedan proporcionar la necesaria dotaci\u00f3n tecnol\u00f3gica a trav\u00e9s de plataformas y soluciones que aporten agilidad y escala, demostrando integraci\u00f3n e interoperabilidad con el ecosistema de proveedores.<\/p>\n Adem\u00e1s, tanto los proveedores como las empresas tendr\u00e1n que garantizar la conformidad con el reglamento europeo GDPR que entrar\u00e1 en vigor el 25 de mayo del pr\u00f3ximo a\u00f1o y que ser\u00e1 implacable en las multas aplicadas (pueden llegar a un 4% de los ingresos de la empresa). Este reglamento es vinculante para todas las empresas que procesen datos de ciudadanos de la Uni\u00f3n Europea, al contrario que una mera directiva; representa un aumento de los derechos de los ciudadanos (por ejemplo, el derecho a saber qu\u00e9 datos suyos almacena una empresa y c\u00f3mo los utiliza, o el derecho al olvido); y la responsabilidad por una brecha, adem\u00e1s de no poder ser externalizada, tiene que ser comunicada en 72 horas. Por eso, el deber de las empresas y de sus respectivos proveedores es garantizar la transparencia de la utilizaci\u00f3n de todos los datos que puedan contribuir para identificar un cliente.<\/p>\n En suma, estamos entrando en la econom\u00eda digital, con lo que la supervivencia de las empresas est\u00e1 en juego. Trabajar la ecuaci\u00f3n del valor generado a trav\u00e9s de los datos, as\u00ed como garantizar una transparencia inequ\u00edvoca, son dos de los imperativos m\u00e1s importantes para garantizar la competitividad de las empresas espa\u00f1olas en una econom\u00eda globalizada y en la que ganan las empresas que est\u00e1n totalmente enfocadas en la creaci\u00f3n de experiencias diferenciadores para sus clientes.<\/p>\n <\/p>\n Ricardo Malhado\u00a0<\/strong><\/p>\n Senior Research Analyst de IDC<\/p>\n <\/p>\n Estamos entrando en la econom\u00eda digital. Las empresas ganadoras en esta econom\u00eda ser\u00e1n las que, continuamente, y como parte de su ADN, sean capaces de generar cambios disruptivos en sus clientes y mercados utilizando competencias digitales y el potencial disruptivo de tecnolog\u00edas emergentes para innovar en modelos de negocio, productos y servicios, y combinando las […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":82969,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[8285,28598,15328,9767,255,2246,41472,48200],"wps_subtitle":"ESPECIAL BIG DATA. 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