La consultora Capgemini ha publicado un informe que desglosa el impacto de la aceptación de Big Data como agente transformador de la escena global del mundo de los negocios.
Ahora que la aceptación de la importancia de Big Data es un hecho, la consultora Capgemini ha publicado el informe Big & Fast Data: The Rise of Insight-Driven Business. En él podemos ver hasta que extremo ha supuesto esto un punto de inflexión para 1.000 senior decision-makers de nueve sectores industriales en una decena de países, dejando a un lado el ruido mediático que Big Data ha generado en los círculos de negocios.
Un nuevo panorama
La irrupción de Big Data ya es un hecho. Los datos están configurando un nuevo escenario empoderando a quienes los usan al más alto nivel tecnológico. Los límites tradicionales del mundo de los negocios ya han sido desplazados al antojo de las nuevas tecnologías que se apoyan en la recopilación y análisis masivo de datos, según un 64% de los ejecutivos consultados para el informe. Pero, ¿cómo?
Cuatro maneras en las que Big Data está cambiando el mundo de los negocios
1. Recortando gastos. El análisis de datos que arroja una empresa, desde la producción a la distribución, por poner algún ejemplo, permite no sólo reducir los gastos en los procesos mentados, sino que reduce riesgos laborales, evita irregularidades como el fraude y asegura el correcto cumplimiento de las normas establecidas. Además, la tecnología del uso y explotación de Big Data hunde sus raíces en el open source y el commodity hardware (aquel que es asequible y de uso generalizado), representando un ahorro de 20 veces menos por cada Terabyte almacenado respecto a los métodos tradicionales de almacenaje de datos.
2. Aumentando beneficios. Un 61% de las compañías encuestadas reportan mejoras en sus líneas habituales de negocio como consecuencia directa de la aplicación de tecnologías relacionadas con Big Data.
3. Abriendo nuevas líneas de negocio. Big Data ha representado la irrupción de nuevos competidores en la gran mayoría de los sectores consultados. En términos generales, un porcentaje que oscila entre 53% y el 74% según la industria examinada admite que la explotación de Big Data ha resultado en la apertura de nuevas líneas de negocio. Este patrón conductual se intensifica en las empresas B2C (business to costumer) que se están apoyando en la tecnología para recortar terreno a sus intermediarios. Además, un 27% del total ya ha visto como la competitividad en su sector se intensificaba desde áreas de negocio adyacentes, y un 57% predice que lo hará en base al empoderamiento que la explotación de datos supone para las startups.
4. Monetizando los datos. Un 63% de los encuestados considera que la monetización de los datos puede, en un futuro, igualar o superar en valor a los productos y servicios principales de su compañía en la actualidad. Existen ejemplos en la actualidad de empresas que han virado 360º para adoptar un modelo de negocio en que la monetización de datos es su principal fuente de ingresos. Es el caso de Ordnance Survey en Reino Unido o de Lantmäteriet en Suecia.
Abrazar el cambio
El informe también señala la importancia de abrazar los cambios hasta las últimas consecuencias. Una infraestructura informática obsoleta o un análisis lento de los datos suponen en la mayor parte de los casos la razón última del fracaso de las inciativas de Big Data propulsadas en cada línea de negocio.
Los cambios estructurales en la organización de la empresa son también de vital importancia. La creación de puestos de responsabilidad relacionados con el análisis de datos ya es una realidad (terminada o planificada) para un 60% de las empresas del estudio.
Un 70% de las empresas consultadas consideran la habilidad de explotar los datos recopilados como vital a la hora de asegurar el éxito tanto en tiempos venideros como en la actualidad.
La importancia del Fast Data
El tamaño no lo es todo. La recepción y análisis de datos en tiempo realrepresenta una necesidad para la toma de decisiones en un 74% de las compañías encuestadas. Y para algunas ya es más importante el Fast Data que el Big Data, aunque, por supuesto, conviene no sacrificar la representatividad de los datos en pos de una mayor eficiencia.