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Big Data: “Las personas son más importantes que la tecnología”

El CTO de Teradata estuvo en el país y habló sobre el uso en los negocios del Big Data y, a la vez, dio recomendaciones para comenzar a usar estas técnicas en cualquier empresa y ser capaces de sacarle todo el jugo. Por Debora Slotnisky - 15 de Noviembre 2016
Big Data: “Las personas son más importantes que la tecnología”

Stephen Brobst es el Chief Technology Officer (CTO) de Teradata Corporation, una firma especializada en herramientas de data warehousing y de analíticas empresariales, que está en más de 60 países,  cuenta con más de 950 clientes y de 2.400 implementaciones.

Además de haber sido miembro del Consejo de Innovación y Desarrollo del presidente de Estados Unidos Barack Obama entre los años 2008 y 2012, Brobst fue nombrado en 2014 por ExecRank como el cuarto CTO más importante del mencionado país, solo superado por sus colegas de Amazon.com, Tesla Motors e Intel.

De visita en la Argentina, dialogó en exclusiva con IT Business acerca de las particularidades fundamentales Big Data, desconocidas por muchas organizaciones. 

 

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¿Qué es lo más complejo al trabajar con Big Data?

Primero, entender la diferencia entre Business Intelligence (BI) y Big data, porque aún hay confusión. En pocas palabras, BI se trata de estructurar información empresarial útil y relevante para la toma de decisiones corporativas  tomando como base los datos existentes. En tanto, Big Data trata a la información desde otra perspectiva por la complejidad, cantidad, velocidad de ésta. Los datos son analizados en este caso  para localizar patrones y tendencias imposibles de detector en el pasado.

 

En segundo lugar, es fundamental el tema de la cultura organizacional. Es crucial contar con científicos de datos apropiados para el éxito del negocio y el aprovechamiento de las herramientas tecnológicas. Es muy común ver que las organizaciones invierten mucho dinero en tecnología, pero poco en capacitar a su personal o para contratar a un data scientist. Y si esto falla, la solución no será bien aprovechada. Es crucial que la gente esté capacitada en el análisis de reportes y que esté ávido por encontrar en los datos las respuestas a distintas preguntas vinculadas al negocio. 

 

¿Cómo puede una empresa saber si un data scientist es bueno?

Se deben analizar sus conocimientos en matemáticas y estadísticas. Es muy importante que tenga experiencia trabajando con soluciones de data mining y que tenga capacidad para resolver problemas. Lo ideal es, además de entrevistarlo, que realice ejercicios en el momento.  Con respecto a su personalidad, deben ser curiosos porque es preciso que quieran saber qué hay detrás de los datos. Otra cualidad importante es que estén bien predispuestos a la comunicación ya que deben tener la habilidad de poder explicar sus hallazgos al resto de la compañía.

 

¿Las empresas que no son tecnológicas son conscientes del potencial que ofrece el Big Data para los negocios?  

La mayoría de las compañías ha oído hablar del concepto. Los ejecutivos saben que se trata de algo importante, pero no todas  saben exactamente lo que estas soluciones son capaces de hacer. 

 

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¿Cuáles son las barreras de adopción más frecuentes al momento de implementar este tipo de soluciones? 

Entre las principales figuran, por orden de importancia, no contar con el equipo de profesionales adecuados que realmente entiendan lo importante que puede ser para una organización contar con este tipo de solución. En segundo lugar, muchas veces los colaboradores del área de IT no interactúa con el resto de la compañía, y por ende, hay problemas de comunicación que impiden que todos observen la potencialidad del Big Data. Por último, los principales ejecutivos de las compañías quizás sean de otras generaciones, en donde los datos no tenían el valor que tienen ahora, y en este sentido dicen “para qué invertir tanto en herramientas para la toma de decisiones si nosotros logramos tener tanto éxito decidiendo en base a otras premisas”.  

Es importante recordar que hoy en día las decisiones deben ser tomadas en base a datos concretos, y que esto ya ocurre en los mercados más maduros y competitivos.

 

Si una compañía decide empezar a trabajar con Big Data, ¿usted recomienda comenzar por algún área en especial?

No hay una respuesta porque depende de cada compañía, más allá de la industria a la cual pertenezca. Algunas quieren incrementar la ventas cruzadas otras buscan retener a los clientes, incluso están las que buscan que los empleados sean más productivos. Cada caso, entonces, debe ser analizado de manera particular. 

 

¿Hay una evolución del Big Data?

Sí. Se puede decir que existen tres etapas. La primera, que consiste en definir qué datos se van a analizar.  La mayoría de las compañías B2C están en la segunda etapa, que tiene que ver con utilizar el Big Data para analizar redes sociales, voz e imágenes. Básicamente, el objetivo es conocer más al consumidor. Por último, en la tercera fase se ubican las empresas que utilizan estas tecnologías a nivel de los sensores. En este punto, se encuentran las fábricas inteligentes, las Smart cities y los que usan dispositivos conectados.   Con respecto al futuro, ya no hablaremos de “small data” o “big data”, simplemente hablaremos de datos.

 

¿Qué variables debería tener en cuenta una compañía que está comparando soluciones de Big Data para elegir la mejor? 

La clave es que cuál es el problema que quiere resolver. No hay una solución que sea única para resolver todo. Entonces, el mejor consejo es que primero detecte qué problema tiene y luego avance teniendo en cuenta que es crucial la interacción entre el área de IT y el resto de la firma. 

 

¿Cuánto puede tardar una empresa en ver los resultados de una implementación de Big Data?  

En algunos casos, a las dos o tres semanas ya se empiezan a ver las potencialidades, aunque la mayoría lo hace en la sexta semana.

 

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¿Qué consejos le daría a una firma que está pensando en invertir en este tipo de soluciones?

Los consejos son varios. Por empezar, que capaciten adecuadamente a las personas para que tengan los skills necesarios para trabajar con datos. En segundo término, entender cuál es el objetivo concreto por el cual están utilizando Big Data. En tercer término, es importante recordar que se puede empezar de a poco e ir escalando paulatinamente. Finalmente, es muy buena idea contratar a personas que ya tengan experiencia trabajando como data scientist.

 

¿Cómo ve la adopción de Big Data en Argentina?

En realidad no se puede analizar por país, sino por industrias, y en este sentido, la de servicios financieros y telecomunicaciones son las dos más avanzadas, esto se debe a que están en un mercado muy competitivo. En líneas generales, los primeros usan Big Data para conocer mejor a los consumidores, mientras que los segundos hacen hincapié en cuestiones vinculadas con la red. 


Versión completa de la entrevista publicada en el IT Business del 15 de noviembre de 2016.



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