Big Data vs Business Intelligence

Big Data vs Business Intelligence

 

Introducción

El software de toma de decisiones por autonomasia es el Business Intelligence (B.I.). Apareció hace pocos años el Big Data, que se anunciaba como el futuro de los software de los Business Intelligence, a venido seguido de un marketing que va más allá de los agresivo. El artículo que escribí en Articuloz lo decidí pasar aquí. Más que un artículo sobre el Big Data es  una reflexión sobre el vergonzoso marketing que lo acompaña que es un insulto directo y constante al potencial cliente.

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 Desde que apareció el Big Data ha sido un bombardeo constante de artículos, white papers y dossiers cantando las maravillas del Big Data. Promocionados por IBM, Orange, o Microsoft y sus afiliados. Nadie habla ya de Business Intelligence, inteligencia de negocios, software para análisis de datos, del BI tradiciona, sólo del Big Data y de lo imprescindible que resulta para las empresas si quieren crecer. Se habla de la cantidad de datos que procesa, de las múltiples fuentes, de las grandes empresas que lo tienen y hasta se lanzan reprimendas a los gobiernos por no aprovechar el Big Data; no puede haber dirección estratégica sin Big Data. Una empresa sin Big data está condenada a ser ineficiente e improductiva y no será nunca una gran empresa. Sólo les falta gritar: ¡Tu empresa será una piltrafa y se hundirá si no tiene Big Data!.

Estamos presenciando una campaña de marketing muy agresiva y es sorprendente ver cómo este mensaje está calando entre el público. Según un estudio de Interxión realizando a más de 700 empresas de toda Europa desvela que: el 79% de las empresas de entre 500 y 1000 empleados dicen que sus departamentos de IT ven el Big Data como un reto significativo. Lo más llamativo es que la cantidad de empresas de más de 3000 empleados sólo un 55% lo consideran verdaderamente un reto. Es un dato curiosísimo porque es precisamente este segmento es el que debería mostrar más interés por el Big Data. Interxión (Marzo 2013) “Big-Data más allá del Ruido“.

El Big Data más que una herramienta para mejorar los recursos de la empresa se está convirtiendo en un fin en sí mismo y eso es malo.

¿Qué hace un Big Data?

Absorbe y optimiza los datos provenientes de todas las fuentes a tiempo real: desde los ordenadores de la administración, a las aplicaciones de redes sociales, plugins incorporados por los swatch-phones, datos estructurados y no estructurados. Está claro que con la llegada de las redes sociales, las aplicaciones de móviles las empresas tienen la posibilidad de estudiar los gustos y preferencias de sus clientes con mayor exactitud, pero añade una complejidad mucho mayor. Las empresas necesitan buenas herramientas para procesar esa información e interpretarla correctamente.

El Business Intelligence es una herramienta que ayuda a ordenar la información y mostrarla de forma sencilla (unos lo muestran de forma más sencilla que otros, UpperBI, por ejemplo es sencillo). La finalidad es poder tomar decisiones de forma inmediata. Lo que resulta increíble es que casi nadie se haya preguntado si el Big Data es apropiado para todas las empresas, si todas las empresas manejan tantos datos como Google o Amazon: millones de pedidos, billones de “likes”… tan sólo he visto un par de artículos reticentes al respecto.

El Big Data “Requiere técnicos especialistas y algunos considerados raros talentos”… “las organizaciones deben estar preparadas para pagar ese privilegio” afirma John Myers analista de Enterprise Mangement Associates. Lo que significa que el Big Data tiene un precio astronómico y casi es mejor no saberlo pero ya nos da una idea de por qué la propaganda del Big Data es tan agresiva (me niego a llamarlo campaña de marketing), han descubierto la manera de convencer a los ejecutivos de que se gasten cantidades exorbitantes en tiempos de crisis. Reconozco que desde ese punto de vista el terrorífico marketing del Big Data está bien ideado.

Una de las publicaciones internacionales que sigo, Search Data Management , el editor, Jack Vaughan, escribió un artículo sobre el tema “Business decision making must progress in the age of big data”, y me quedé atónita.

Vaughan había ido al MIT Sloan CIO Symposium in Cambridge (Massachussents) allí un catedrático afirmaba que muchos directivos de empresas tomaban decisiones seguidos por “instintos viscerales” y que los ejecutivos debería guiarse por los datos no por sus vísceras. El autor recordaba que en otra conferencia celebrada por la consultora Garther a principio de año un ponente afirmaba que nuestra mente tenía los mismos instintos que nuestros antepasados que les impulsaba atacar o huir cuando una presa o depredador estaba cerca. El ponente dijo claramente que el hombre moderno tiene mucho aún de hombre de las cavernas, que tomamos decisiones por “punto de vista” y que nuestro sentido común aunque importante, nos puede llevar a la catástrofe; esta catástrofe es más probable al tener que manejar grandes volúmenes de datos. El responsable de esta argumentación antropológica resulta ser ni más ni menos que un estadístico-periodista. La revista de Harvard en su número de Octubre del 2012 afirmaba que la profesión de científico de datos era la “más sexy del mundo”, con esas mismas palabras.

Con las afirmaciones de este calibre yo pienso que el concepto de “serio” ha pasado a depender de cuánto dinero tienes para comprarlo o por cuánto lo has vendido, todo según la perspectiva. Realmente es algo que ya descubrí cuando estudié historia pero puede que algunos lo descubran ahora.

Me entristece ver que el nuevo marketing internacional ha pasado de intentar convencer al potencial cliente, a insultarlo.

Reunir datos y organizarlos es fundamental para hacer una predicción analística fiable. Pero siempre habrá factores que se escaparán a los mejores software de análisis de datos, cosas que no pueden prever y por tanto, tampoco nos permite hacer una análisis previo. La suerte, es mucho más que un factor estadístico; acontecimientos políticos imprevistos (la “primavera árabe”, por ejemplo), que obligar a replantear decisiones e inversiones. Sistemas que hasta el momento se consideraban seguros han caído como castillos de naipes. ¿Podría hacerse un análisis de probabilidades del riesgo político de un país?. Por supuesto, ¿hasta qué punto sería fiable?, todo dependería del talento de quien analizara las variables, variables de tipo histórico, sociológico/antropológico, el típico técnico estadístico sería claramente insuficiente. Para que lo entiendan mejor vamos a poner un ejemplo muy común. En unos países gusta su producto y en otros no ¿qué hace usted pues, buscar un código de comportamiento matemático? No, intentará hallar el motivo de porqué ahí gusta su producto y allí no, por qué es del gusto de un mercado y no del otro. Son normalmente cuestiones culturales que permiten intuir si el producto puede gustar o no. Lo que llamarían las lumbreras mencionadas “instintos viscerales”.

Esta tecnología requiere científicos de datos, una rara profesión con escasa oferta y mucha demanda. “las organizaciones deben estar preparadas para pagar ese privilegio” como afirma John Myers analista de Enterprise Mangement Associates.
Una de las reglas del marketing es convencer al cliente de que necesita tu producto, pero una de las reglas de la atención al cliente es darle a éste lo que necesita.

Por Davinia Siles

 

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