¿Cómo ayuda el Big Data en las empresas? Hoy me gustaría compartir con vosotros otro debate del canal “Café con Talento”, en el que tratamos el tema del Big Data.
En este debate hemos contado con la participación de Andrea Lacoma, (CEO y Cofundadora de Blipol HR Analytics, start-up de la Universidad de Zaragoza especializada en Big Data y minería de datos en el campo de los Recursos Humanos) y de Tomás Ramos, (Plant Manager en ArcelorMittal, profesional que lleva más de 30 años trabajando en el mundo de la automoción y centrado en la gestión de personas en diferentes puestos de responsabilidad.
Cada vez escuchamos con más frecuencia que el Big Data ayuda a una mayor adaptación a los entornos cambiantes y a la necesidad imperiosa de conocimiento sobre los clientes.
No obstante, desde hace mucho tiempo se busca y se analiza la información y los datos para conocer más sobre las necesidades, gustos, tendencias y opiniones de las personas.
¿Qué es el Big Data en empresas? ¿Por qué es tan importante?
¿Cuál es entonces la principal diferencia entre las aplicaciones de análisis y de gestión y los nuevos conceptos de Big Data?
Las diferencias fundamentales tiene que ver, con las tres ‘Vs’ del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad (3Vs).
Por otro lado, teniendo en cuenta la experiencia previa de las empresas pioneras en este concepto, ahora se añaden otras dos ‘Vs’ con dos nuevas características: la Veracidad y Valor del dato (5Vs).
En realidad, se trata de Big Data cuando el volumen de información supera la capacidad de un software habitual para ser manejado y gestionado.
La idea de variedad se refiere a incluir otros tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional, (información proveniente de redes sociales, en el número cada vez mayor de dispositivos electrónicos conectados, la explotación de sensores que permiten conocer los movimientos y hábitos de vida, de información externa de diversas fuentes, etc.).
¿Qué es el Big Data? ¿Cómo se aplica en las empresas?
Según Andrea es un concepto que engloba una gran cantidad de datos.
Los expertos lo suelen definir en las 5 V’s: Volumen, (gran cantidad de datos), Velocidad, Variedad, (por el diferente formato que tienen esos datos), Veracidad, (los datos tienen que estar correctos) y Valor (por el valor que tienen para las empresas).
Según Tomás consiste en la gestión de los datos que estás acumulando de una forma masiva y que consigues online y ontime.
En la empresa supone considerar esos datos que almacenas en un momento dado que más adelante te va a permitir predecir procesos o poder tomar decisiones a través de los algoritmos sobre data que tienes almacenada de otros momentos.
Desde hace mucho tiempo se han analizado los datos recopilados en las empresas, por tanto, ¿cuáles son las diferencias fundamentales ahora con el Big Data?
Tomás cree que antes las bases de datos que se manejaban el problema que tenían es que cuando querían usarse ya se habían quedado obsoletas o solamente servían para hacer una exposición de lo que había ocurrido la semana anterior.
Hoy en día en la industria necesitas información para poder tomar decisiones de forma inmediata.
Si decides con datos de hace una semana es bastante probable que puedas estar cometiendo errores.
Por eso el Biga Data en las empresas nos ayuda a poder tomar decisiones rápidas y con predicciones muy buenas, con menos errores.
Andres comenta que, Eric Schmidt, que fue Director Ejecutivo de Google, decía que los datos que se generan a actualmente en dos días son el mismo volumen que los que se generaban anteriormente desde el inicio de nuestros días hasta el 2003.
Tomás comenta que no basta con tener datos, con almacenarlos, sino que es imprescindible tener una forma eficiente de analizarlos.
En esta recogida y tratamiento de datos, ¿Cómo veis el aspecto de la transparencia, la ética y la privacidad de esos datos personales en el Big Data?
Para empezar lo que hay que ver es que los algoritmos se crean en base a los datos históricos, por tanto si esos datos están sesgados, por ejemplo con criterios racistas o sexistas el algoritmo y las predicciones también van a serlo.
Antes hablábamos del modelo predictivo de Amazon en los procesos de selección de personal de hace algún tiempo. Se hacía una primera criba de manera automática en los procesos de selección de los puestos de trabajo.
Se cogieron datos históricos en los que los hombres ascendían más rápidamente y con más frecuencia que las mujeres.
Por tanto, el algoritmo lo que hacía simplemente era modelizar ese hecho y se posicionaba a los candidatos mejor simplemente por el hecho de ser hombre. Por ello Amazon tuvo que reconocerlo y pedir disculpas y modificar el algoritmo para que no tuvieran criterios sesgados.
¿Hay legislación a nivel nacional e internacional sobre límites de la aplicación de Big Data en las empresas o depende del criterio de las empresas?
En materia de protección de datos hay legislación europea que unifica los criterios a este respecto y es bastante robusta, sobre todo por el tema de los datos personales.
Las empresas tienen que tomar medidas sobre todo de cara a hackers para proteger esta información con “cortafuegos” que permitan bloquear accesos a terceros a esta información.
¿Qué fases hay en las organizaciones para que sepan aplicar el Big Data?
Lo primero es que es importante que se cojan los datos que se va a poder utilizar, que la empresa esté preparada para capturar los datos a lo largo del proceso y que luego se puedan tratar, con programas de fácil manejo de gestión de data inteligente para poder visualizarlo a modo de usuario de forma sencilla. Captura, tratamiento y que sea fácil para tomar decisiones en Big Data en las empresas.
Que se puedan cribar los datos de la información útil para tomar decisiones.
Que se tenga claro qué se quiere tener como información, qué resultados se buscan, que sean realmente relevantes. Surge en relación a esto además el concepto de “matching learning”, que las máquinas usen sus propios datos para mejorar sus propios procesos.
¿Cómo de importante es la colaboración para la mejor aplicación del Big Data?
Es algo muy importante, colaborar tanto con proveedores, como clientes, como entre empresas.
A veces para poder hacer un uso correcto de la data necesitas contar con proveedores, por ejemplo, para poder tomar decisiones y eso implica la apertura de las empresas a externos o proveedores para acceder a tus datos.
Ha aumentado además la demanda de profesionales de Big Data en las empresas, científicos de datos es una profesión cada vez más demanda.
¿Cómo se sitúa España en la aplicación de Big Data?
Este tipo de tecnología nos va cazando y nos pilla sin estar preparados, no estamos profundizando bien por la falta de expertos profesionales en el tema o porque va muy rápido.
Hace 4 días hablábamos de la tecnología 4.0, era un boom y casi no está todavía implementado en las empresas, se está en ello pero a la vez para algunos procesos se está todavía trabajando en una hoja “Excel”.
El Big Data ha entrado sobre todo en los departamentos de Marketing, después se ha ido consolidando en las áreas de Recursos Humanos, también en las áreas de Producción, para mejorar los procesos, pero hay que ir un paso más allá y que sea más estratégico, que sea más global en las organizaciones. Además, el Smart Data supone la inteligencia de los datos.
Tener los datos para poder aprender, predecir, que tengan un propósito claro.
¿Cuáles son las principales resistencias de las empresas a la aplicación del Big Data?
Una de las dificultades es que las empresas deben “abrirse” para poder aplicarlo de forma eficiente.
De forma autónoma no se puede aprovechar al 100% y tienes que abrirte a terceros, para que trabajen con los datos y para eso hay que confiar y estar dispuesto a ello.
Los riesgos pudieran ser quizás el estar más expuestos a un posible ciberataque.
De todas formas, los beneficios son muchos y el Big Data en las empresas nos puede ayudar mucho a tomar mejores decisiones, con menos riesgos, menos costes y adaptándonos más rápido a los cambios.
Y tú, ¿qué opinas sobre la aplicación del Big Data en las empresas?
