BIG DATA SMALL MONEY

descarga

En los últimos años, el Big Data ha pasado de ser una palabra técnica, escuchada en ámbitos tecnológicos, y bastante ajena al negocio, a ser cada vez más escuchada en el entorno económico. Sin embargo, todavía hoy en día se considera una sofisticación tecnológica destinada solo a las grandes empresas. Pero, ¿a qué se debe esta idea generalizada de que el Big Data es solo para compañías de un tamaño considerable?

En primer lugar, Big Data se suele asociar al grado de madurez tecnológica de la empresa, que, en la mayoría de los casos, viene asociada a su vez con la preparación de la empresa en cuanto a estrategias de sistemas de información y tecnología; y que es directamente proporcional a la capacidad de la misma para invertir en contratación y formación de personal calificado. Un último aspecto que se suele dar con más facilidad en una gran empresa que en una pequeña.

En segundo lugar, existe la percepción de que un gran beneficio tiene que estar forzosamente asociado a una alta inversión económica, dado que, hasta la fecha, todas las tecnologías propietarias con un alto impacto en los resultados de las empresas han sido tradicionalmente caras y han supuesto complejos procesos de diseño, implantación y operación para obtener el retorno de la inversión resultante.

En tercer y último lugar, y de alguna forma es la suma de los dos puntos anteriores, existe el mito de que solamente las grandes corporaciones tienen el volumen y variedad de fuentes de datos suficiente para rentabilizar el esfuerzo de implementar una infraestructura de Big Data que sea capaz de responder a esas preguntas estratégicas que, de nuevo, parece que solamente las grandes empresas pueden permitirse hacer.

Razonamientos argüidos que, sin embargo, no podrían estar más lejos de la realidad de lo que representa el Big Data, que tiene su apogeo precisamente en la búsqueda de soluciones escalables más económicas que las anteriores y que ha culminado en una gran variedad de arquitecturas de software open source que se ejecutan sobre redes de máquinas baratas y universales; o en soluciones basadas en sistemas en la nube capaces de escalar con facilidad de forma muy competitiva, y que permiten a las empresas cubrir sus necesidades en línea con sus capacidades financieras.

El capital intelectual marca la diferencia

La realidad es que el capital intelectual puede ser en parte una de las diferencias entre pymes y grandes empresas, al disponer estas últimas de mayores recursos para justificar la existencia de roles exclusivamente dedicados al Big Data o al Data Science, y de estar forma cristalizar con mayor fiabilidad y constancia los resultados de la implantación de estas soluciones.

Del análisis de los diversos puntos es posible ver que la gran diferencia que existe entre una gran y pequeña empresa es la capacidad o voluntad de apostar por incorporar una serie de perfiles profesionales que hagan realidad y aprovechen las ventajas del Big Data. En este sentido, cabe preguntarse, ¿es cara la incorporación de un perfil especializado cuando se está jugando con el futuro competitivo de la empresa y su posibilidad de sobrevivir a medio-largo plazo?  Teniendo en cuenta el retorno del Big Data cuando se pone al servicio de los negocios, la respuesta es no, a lo que añadiríamos que, además, tiene un retorno sobre la inversión muy rápido.

Según los estudios de SAGE a escala nacional, y Gartner en el panorama internacional, el 75% de las empresas contarán con el poder del Big Data en dos años. ¿A qué se deben estas cifras tan semejantes? Probablemente, la clave esté en que un 25% de empresas se habrán extinguido por no haber dado este paso a tiempo, y se habrán quedado atrás en la evolución natural de las compañías en un escenario cada vez más acelerado y dinámico de competitividad global.

 

Daniel Parente, director general MBIT School

 

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *