No necesitamos tanto Big Data – Pero si necesitamos la Data Correcta

El termino Big Data es algo que está en todos lados y lo cubrimos en este post. Con cientos de gigas y exabytes y hasta petabytes pasando por todas partes a través de dispositivos y enlaces, las empresas buscan cada vez más esta información y de manera particular jactarse de la manera en la que la organizan y la usan. Hablamos no solo de grandes empresas si no cada vez empresas de todo tamaño se suben a esta tendencia digital que ahora podríamos llamar industria digital.

Mucha información fluye, desde información de gobierno hasta datos para poder predecir necesidades y requerimientos de cadena de abastecimiento, de esta manera se adelantan a las futuras necesidades de producción basado en tendencias de consumo.

Las fuentes son muchas, desde un clic, la navegación, patrones de compra e inclusive utilización de algoritmos para descifrar las conversaciones de los clientes así se convierten en fuentes de datos no estructurados que brindan información.

La realidad del Big Data es que nos estamos desenfocando, creyendo que solo se trata de un término para acumular mucha información, pero la clave para los innovadores de las industrias no es que tanta información acumulan, si no el tener la información correcta.

No se trata que sea mucha o poca

Hay muchas empresas digitales consideradas como monstruos de captura de información, podríamos pensar en Facebook pero también en la historia de éxito de Uber. No hay duda que para Uber la información se convierte en un factor de riqueza; usando la aplicación correcta de la información tanto de conductores como de pasajeros, puede llegar a realizar mapeos en tiempos real de la logística y fluidez del transporte de los seres humanos.

El éxito de Uber no se centra tanto en la función de recolectar Big Data; esta data si le permite entrar a la empresa en nuevos mercados y poder cumplir con la necesidades de una demanda insatisfecha y a la vez crear nuevas plazas de trabajo. El éxito de Uber radica en algo diferente, es pequeño, es la información correcta para hacer algo sencillo – despachar un carro. Sencillo, en el celular presionamos un botón y estamos listos para esperar el vehículo que vendrá por nosotros.

En una era previa a esta accesibilidad a presionar un botón y recibir este servicio, necesitábamos de algo llamado taxis. Pareciera que los taxis, así como eran desconectados de todo internet, sin infraestructura, canales de datos, sin super maquinas … no eran fuente de información, la verdad es que es todo lo contrario. El proceso que requería un taxista de estar pendiente en la calle, buscando figuras humanas que podrían llegar a levantar la mano solicitando el servicio, el realizar rutas mentales, recordar recorridos, hacer cálculos de tarifa es una cantidad de información muy elevada sobre todo a nivel de reconocimiento óptico y visualización mental, que sucede, el Big Data siempre ha estado presente solo que ahora ya pasamos de tenerlo individualizado a conectado y analizado masivamente. La cuarta revolución industrial ya no es sobre maquinas ni información, si no es de estilo de vida (para eso vemos un video interesante del Foro Económico Mundial). Uber convierte esa detección biológica asombrosa en un proceso sencillo de un par de pasos pero con las preguntas correctas.

Obteniendo la información correcta para hacer el trabajo

Algunas veces la información correcta puede ser grande, otras veces puede ser pequeña; pero para una empresa innovadora debe de saber que esa información es la clave para ubicarse en una posición competitiva. Esta es la información que debemos buscar fervientemente, para lo cual podemos tener 3 sencillas preguntas:

Pregunta 1: ¿Qué decisiones producen gasto en la empresa? Muchas empresas tienen grandes fuentes de gasto, uno de estos ejemplos son las floristerías, siempre deben de tener producto fresco y bonito, para las ocasiones pero en la mayoría de los casos pueden llegar a perder hasta el 50% de sus inventarios, por esto elevar costos de cara al cliente y reducir ganancias. Por eso cada vez floristerías que tienen este servicio por internet como bouqs pueden contar con información y así no desperdiciar hasta la mitad de su producto. Recordemos seguimos tendencias no modas. Esto es lo que hace a algunas empresas como las mencionadas tan disruptivas.

Aunque suene ironico … El gasto genera opotunidades. Indistintamente del área, producción, retail, comercio, gobierno, investigación, aspectos legales, etc. Si encontramos nuestras fuentes de gastos y nos esforzamos en sacar oportunidades de estos desperdicios obtendremos predicciones acertadas para reducirlo, puede ser a nivel de predicción de consumo, producción, horas, algo que pueda impactar a tu negocio para generar ingresos

Pregunta 2: ¿Qué decisión podría automatizar para reducir gasto? Una vez que has realizado una decisión hipoteticamente se convierte en algo que podemos cambiar y controlar. Hay decisiones que siempre permanecerán del lado de ser humano, como considerar los sentimientos, como reaccionarían los clientes, que pensamiento se les podría venir a la mente, que nueva campaña de Marketing impactaría más. Estas decisiones se deben de

El termino Big Data es algo que está en todos lados y lo cubrimos en este post. Con cientos de gigas y exabytes y hasta petabytes pasando por todas partes a través de dispositivos y enlaces, las empresas buscan cada vez más esta información y de manera particular jactarse de la manera en la que la organizan y la usan. Hablamos no solo de grandes empresas si no cada vez empresas de todo tamaño se suben a esta tendencia digital que ahora podríamos llamar industria digital.

Mucha información fluye, desde información de gobierno hasta datos para poder predecir necesidades y requerimientos de cadena de abastecimiento, de esta manera se adelantan a las futuras necesidades de producción basado en tendencias de consumo.

Las fuentes son muchas, desde un clic, la navegación, patrones de compra e inclusive utilización de algoritmos para descifrar las conversaciones de los clientes así se convierten en fuentes de datos no estructurados que brindan información.

La realidad del Big Data es que nos estamos desenfocando, creyendo que solo se trata de un término para acumular mucha información, pero la clave para los innovadores de las industrias no es que tanta información acumulan, si no el tener la información correcta.

No se trata que sea mucha o poca

Hay muchas empresas digitales consideradas como monstruos de captura de información, podríamos pensar en Facebook pero también en la historia de éxito de Uber. No hay duda que para Uber la información se convierte en un factor de riqueza; usando la aplicación correcta de la información tanto de conductores como de pasajeros, puede llegar a realizar mapeos en tiempos real de la logística y fluidez del transporte de los seres humanos.

El éxito de Uber no se centra tanto en la función de recolectar Big Data; esta data si le permite entrar a la empresa en nuevos mercados y poder cumplir con la necesidades de una demanda insatisfecha y a la vez crear nuevas plazas de trabajo. El éxito de Uber radica en algo diferente, es pequeño, es la información correcta para hacer algo sencillo – despachar un carro. Sencillo, en el celular presionamos un botón y estamos listos para esperar el vehículo que vendrá por nosotros.

En una era previa a esta accesibilidad a presionar un botón y recibir este servicio, necesitábamos de algo llamado taxis. Pareciera que los taxis, así como eran desconectados de todo internet, sin infraestructura, canales de datos, sin super maquinas … no eran fuente de información, la verdad es que es todo lo contrario. El proceso que requería un taxista de estar pendiente en la calle, buscando figuras humanas que podrían llegar a levantar la mano solicitando el servicio, el realizar rutas mentales, recordar recorridos, hacer cálculos de tarifa es una cantidad de información muy elevada sobre todo a nivel de reconocimiento óptico y visualización mental, que sucede, el Big Data siempre ha estado presente solo que ahora ya pasamos de tenerlo individualizado a conectado y analizado masivamente. La cuarta revolución industrial ya no es sobre maquinas ni información, si no es de estilo de vida (para eso vemos un video interesante del Foro Económico Mundial). Uber convierte esa detección biológica asombrosa en un proceso sencillo de un par de pasos pero con las preguntas correctas.

Obteniendo la información correcta para hacer el trabajo

Algunas veces la información correcta puede ser grande, otras veces puede ser pequeña; pero para una empresa innovadora debe de saber que esa información es la clave para ubicarse en una posición competitiva. Esta es la información que debemos buscar fervientemente, para lo cual podemos tener 3 sencillas preguntas:

Pregunta 1: ¿Qué decisiones producen gasto en la empresa? Muchas empresas tienen grandes fuentes de gasto, uno de estos ejemplos son las floristerías, siempre deben de tener producto fresco y bonito, para las ocasiones pero en la mayoría de los casos pueden llegar a perder hasta el 50% de sus inventarios, por esto elevar costos de cara al cliente y reducir ganancias. Por eso cada vez floristerías que tienen este servicio por internet como bouqs pueden contar con información y así no desperdiciar hasta la mitad de su producto. Recordemos seguimos tendencias no modas. Esto es lo que hace a algunas empresas como las mencionadas tan disruptivas.

Aunque suene ironico … El gasto genera opotunidades. Indistintamente del área, producción, retail, comercio, gobierno, investigación, aspectos legales, etc. Si encontramos nuestras fuentes de gastos y nos esforzamos en sacar oportunidades de estos desperdicios obtendremos predicciones acertadas para reducirlo, puede ser a nivel de predicción de consumo, producción, horas, algo que pueda impactar a tu negocio para generar ingresos

Pregunta 2: ¿Qué decisión podría automatizar para reducir gasto? Una vez que has realizado una decisión hipoteticamente se convierte en algo que podemos cambiar y controlar. Hay decisiones que siempre permanecerán del lado de ser humano, como considerar los sentimientos, como reaccionarían los clientes, que pensamiento se les podría venir a la mente, que nueva campaña de Marketing impactaría más. Estas decisiones se deben de mantener del lado de ser humano.

Pero cuando se trata de decisiones sencillas, repetitivas, con tendencias predecibles (como mandar un taxi, fechas pico de solicitud de flores, cuantas flores podría llegar a vender, etc) las maquinas podrían llegar a hacerlo mucho mejor que los seres humanos, de esta manera nos desenfocamos de tareas comunes para dar espacio a la innovación y especialización, encaminar las decisiones a modelos de negocio del siglo XXI no anticuadas.

Amazon por ejemplo es un gigante del retail, es por esto que la mayoría de sus decisiones son basadas en algoritmos más allá de intentar inventar el agua caliente. Desde el tema del precio, descuentos, almacenes, rutas, predicción de fechas de entrega, etc.

Pregunta 3 ¿Qué información necesitaré para hacerlo? Ya que sabes cual es el problema, como se puede abordar solo haría falta la cereza del pastel, que pieza fundamental de información hace falta para afianzar las decisiones y predicciones. Basta con hacernos las preguntas sencillas y no buscar situaciones perfectas, solo tendencias.

Teniendo esta visión un gran campo es la medicina el poder llegar a predecir que es lo que le puede pasar en temas de salud en un paciente y poder recomendar a tiempo cambios, exámenes, comportamiento, tratamiento puede llegar a salvar y mejorar la calidad de vida de muchas personas.

No perdamos tiempo acumulando tanta y tanta información, la información es abierta y gigantesca, pero no tenemos tiempo de acapararla toda, mejor invirtamos tiempo en pensar y la información correcta surgirá mantener del lado de ser humano.

Pero cuando se trata de decisiones sencillas, repetitivas, con tendencias predecibles (como mandar un taxi, fechas pico de solicitud de flores, cuantas flores podría llegar a vender, etc) las maquinas podrían llegar a hacerlo mucho mejor que los seres humanos, de esta manera nos desenfocamos de tareas comunes para dar espacio a la innovación y especialización, encaminar las decisiones a modelos de negocio del siglo XXI no anticuadas.

Amazon por ejemplo es un gigante del retail, es por esto que la mayoría de sus decisiones son basadas en algoritmos más allá de intentar inventar el agua caliente. Desde el tema del precio, descuentos, almacenes, rutas, predicción de fechas de entrega, etc.

Pregunta 3 ¿Qué información necesitaré para hacerlo? Ya que sabes cual es el problema, como se puede abordar solo haría falta la cereza del pastel, que pieza fundamental de información hace falta para afianzar las decisiones y predicciones. Basta con hacernos las preguntas sencillas y no buscar situaciones perfectas, solo tendencias.

Teniendo esta visión un gran campo es la medicina el poder llegar a predecir que es lo que le puede pasar en temas de salud en un paciente y poder recomendar a tiempo cambios, exámenes, comportamiento, tratamiento puede llegar a salvar y mejorar la calidad de vida de muchas personas.

No perdamos tiempo acumulando tanta y tanta información, la información es abierta y gigantesca, pero no tenemos tiempo de acapararla toda, mejor invirtamos tiempo en pensar y la información correcta surgirá

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