Tal como alguna vez lo dijimos, cada día se extiende la certeza de que los datos son el nuevo petróleo y eso significa que: quien tiene información, tiene poder. Sin embargo, tal como sucede con la explotación de petróleo, de nada sirve tener yacimientos gigantescos si no se sabe exactamente qué hacer con ellos o no se tienen las tecnologías y los profesionales para extraerlo, procesarlo y sacarle provecho.
Ante la enorme cantidad de información que cada día producen, reciben y procesan las compañías, es evidente la necesidad de analizar y darle un orden a toda esa data para utilizarla estratégicamente y hacer con ella algo más que tenerla almacenada en los servidores corporativos y hacer bonitas presentaciones.
Si lo que se busca es ponerla a producir y usarla para tomar decisiones informadas, primero se necesitan profesionales capacitados para analizarla, ya sea que se trate de miles de millones de datos (Big data) o de conjuntos pequeños (Small data), así como tecnologías apropiadas para depurarla, darle orden, visualizarla e interpretarla.
Obviamente, los procesos cambian, dependiendo del tamaño de la información, pero, en cualquier caso, no es una labor elemental que cualquier persona pueda hacer y, por eso, la ciencia de datos se especializa cada vez más y, también, hay compañías que se dedican específicamente a tales procesos.
Para entenderlo un poco mejor, explicamos a grandes rasgos, los pasos esenciales que se deberían seguir, con el fin de extraer el valor de los datos:
- Recopilar: Se refiere a tomar los datos que se tienen en diferentes fuentes y repositorios, y organizarlos por categorías de análisis.
- Poner a hablar los datos: Luego de haberlos depurado y estandarizado, se estructuran para poder acceder a ellos más fácilmente y analizarlos.
- Rescatar lo fundamental: Una vez que los datos están organizados y son accesibles, se llevan a cabo los cálculos necesarios para saber qué hacer con ellos, cuándo, cómo y dónde hacerlo.
- Facilitar la visualización: Con un modelo claro, se define la forma más apropiada de mostrarlos y hacerlos gráficamente digeribles.
- Automatizar: Esto significa que, pese a pequeñas variaciones básicas de los reportes, se pueda lograr que las áreas y personas interesadas accedan a ellos en el momento apropiado y que puedan utilizarlos para sacar conclusiones informadas y tomar decisiones estratégicas.
Con uno que otro elemento adicional y con muchos detalles técnicos específicos en cada paso, este es, en términos generales, el proceso mínimo que se deber hacer con la data, en busca de facilitar su disponibilidad, su análisis y su visualización, para tomar decisiones acertadas con base en ella.
En últimas, todos estos pasos están enfocados a encontrar los secretos que hay detrás de los datos y ponerlos a producir por medio de casos de uso, modelos, metodologías, nuevos procesos, estrategias, servicios y productos innovadores, etc.
Eso hace posible tener una visión clara de lo que pasa momento a momento en un negocio o en ámbitos menos empresariales, como instituciones educativas, entidades públicas, grupos poblacionales, investigaciones científicas, etc.
En resumen, un tratamiento inteligente de los datos garantiza la posibilidad de utilizar todo su potencial y lograr que, al igual que el petróleo, estos sean capaces de generar riqueza y grandes beneficios. Una vez más, se trata de poner a trabajar lo que el mundo y la tecnología ponen en nuestras manos.
