BIG DATA Como Activo De Negocio — Gemma Muñoz Vera & Eduardo Sánchez / BIG DATA As Business Asset by Gemma Muñoz Vera & Eduardo Sánchez (spanish book edition)

Un gran libro para introducirse en el mundo del Big Data y conocer el impacto que puede tener en el negocio. Eduardo y Gema escriben de una forma clara, con un enfoque práctico que demuestra su experiencia y saber hacer. Lo recomendaría para todas aquellas que tienen negocios o puestos de responsabilidad en ellos y han oido hablar del Big Data pero no saben cómo puede ayudarle a mejorar los resultados.
Como profesional del sector también será muy interesante y aporta mucho valor, huyen de explicaciones excesivamente técnicas o pretenciosas mostrando situaciones reales y su enfoque para solucionarlos.
Me ha gustado cómo está estructurado el libro, en base a una metodología que guía el marco de conocimiento. Me ha gustado el capítulo de la visualización y los ejemplos tan interesantes que se exponen.

El Big Data nos permite obtener mucha información precisa sobre el cliente, sus costumbres y sus actos. Y hasta nos ayuda a empujarlo a su próxima compra, sugiriéndole dónde invertir más o haciéndole creer que necesita más de eso que ya ha adquirido, basado en un modelo predictivo.
Pero el dato sin contexto es solo un número. Una verdad a medias. Una visión hipermétrope que no ve ni de muy cerca ni de muy lejos.
Las empresas son personas que hacen que otras personas se emocionen, sueñen y se activen para convertir. Personas que trabajan para personas, no para números.
No vamos a engañarnos: salvo que seáis fanáticos tecnológicos, las herramientas, la programación y todos los procesos de tratamiento que hay detrás de cualquier entorno de datos suele ser tedioso e incluso aburrido. Y es importante tenerlo en cuenta porque en realidad el concepto del Big Data contiene mucho más de tecnología que de otras disciplinas. Y esto nos ha de llevar a una reflexión: podría parecer que el análisis de datos y las organizaciones basadas en datos son algo relativamente novedoso, y que el big data (entendido como la disponibilidad de una gran cantidad de datos) es un concepto totalmente rompedor. Sin embargo, las organizaciones de cualquier tipo siempre han tenido datos, y en general muchos más de los que realmente podían digerir. Lo que ha cambiado en los últimos años ha sido el hecho de que la mejora de la tecnología ha puesto a nuestra disposición una capacidad de procesamiento y análisis que ha mejorado la capacidad para obtener valor de los datos. Esto, unido al crecimiento de fuentes e incremento en la riqueza de los datos, ha abierto realmente todo un nuevo paradigma bajo el que se engloba el concepto del big data. En el ámbito de las plataformas de datos no hay nada escrito en piedra, muchas compañías de tamaño medio o pequeño arrancan como proyecto transversal un lago de datos para dar servicio a las diferentes áreas de la compañía. Este lago puede estar montado sobre un servicio como Amazon RedShift o Google Cloud BigQuery, ambos en la nube, ambos de pago por uso y con una puesta en marcha relativamente simple. Y siendo ambos una buena opción para volcar múltiples fuentes de datos con diferentes esquemas, que más tarde podemos consolidar en terceras tablas con un procesamiento intermedio. A partir de ahí, tendremos la información disponible para que diferentes partes de la organización exploren y analicen lo que necesitan sin más complicaciones. Esto, aunque no suene tan sofisticado como una de las plataformas completas reseñadas anteriormente, no deja de ser una solución moderna y capaz de responder a las premisas del big data en cuanto a capacidad, velocidad y disponibilidad de los datos.

El gobierno de datos implica que la ley se está cumpliendo, con la protección de datos por un lado, pero también tener políticas de datos que determinen claramente quién tiene acceso a los mismos y quién es el responsable de mantener su calidad y precisión. Por eso resulta tan importante construir una buena cultura de datos en la empresa. Si, además, la empresa trata con datos de índole personal, es esencial establecer procedimientos claros respecto al empleo de estos. La legislación cada vez se vuelve más estricta.
Cada organización debe definir un marco de gobierno de los datos, de forma que se controlen, monitoricen y estén accesibles a toda la organización, además de garantizar siempre su calidad óptima en el cumplimiento de las distintas normativas y la privacidad. Así, evitaremos incoherencias entre los diferentes sistemas y afianzaremos su integridad en todas las circunstancias.
El resultado de la buena implementación de una cultura de datos en la compañía permite a las empresas disponer de información para influir en la toma de decisiones, mejorar la actividad del negocio y convertir los datos en dinero. Como cada vez tenemos más y mejores datos a disposición de toda la compañía, se ganará en eficiencia y en rendimiento de casi todo tipo de negocios. De hecho, la tendencia es que los datos se están convirtiendo en un elemento clave y esencial del negocio. Y la habilidad de una empresa de manejar los datos para convertirlos en valor empresarial en un mercado cada vez más competitivo marca la diferencia, no en el futuro, sino en el presente.
La información es poder, solamente hay que echar un vistazo a las compañías con mejores resultados en los últimos años. Todas ellas han sido pioneras a la hora de hacer uso de los datos como base de su éxito. Google, Amazon, Facebook, Netflix, Spotify, etc.
El primer paso para sacar el máximo partido a los datos es desarrollar la cultura de datos en torno a las tres áreas donde está claro que los datos pueden actuar. Primero, el tratamiento de los datos para adoptar nuevos procesos u operaciones; segundo, rentabilizar el negocio y finalmente, la toma de decisiones. Es decir, no se trata de recoger todos los datos y almacenarlos sin pensar. Al revés, en lugar de partir de los datos, lo ideal es empezar por la estrategia. Aunque parezca mentira, la mejor estrategia de datos no viene determinada en principio por los datos, sino por las preguntas de negocio que se deben contestar desde la perspectiva de operaciones, rentabilidad y toma de decisiones.
La toma de decisiones es el objetivo primordial a partir del cual se puede empezar a plantear una estrategia de datos en la compañía. Basar en la perspectiva que nos ofrecen los datos la toma de decisiones de negocio se traduce en un amplio conocimiento de todo lo que rodea al negocio en sí.

1.Gestión de Datos. El objetivo primordial de esta fase es la comprensión del negocio y gestionar bien los datos, por lo que se empieza por establecer los objetivos y definir las KPIs que utilizaremos para determinar cuál es la situación inicial.
2.Optimización: La mejora de resultados de negocio o estudio de los quickwins que nos permiten entender cómo funciona cada uno de nuestros activos de negocio. Estos análisis englobarán el marketing y todas las estrategias dedicadas a la comunicación y captación tanto online como offline, así como entender bien cómo está funcionando el contenido de nuestros entornos.
3.Conocimiento del Cliente: Una vez tenemos bien identificado todo lo relacionado con el negocio y lo que está pasando en los entornos offline y online que ponemos a su disposición, el siguiente paso es aprovechar al máximo las capacidades de negocio y centrarnos en optimizar todo lo relativo a nuestros clientes.
4.Ciencia de Datos: Finalmente, el objetivo de esta última fase es generar técnicas de analítica avanzada basadas en las matemáticas y la estadística para desarrollar modelos predictivos.

Empresas como Armani y Zara, por ejemplo, arrojan modelos de negocio bien dispares, aunque pertenezcan al mismo sector. Mientras la primera se basa en el lujo, y genera márgenes propios de productos exclusivos centrándose en segmentos del mercado muy específicos; la segunda destina importantes costes a la distribución de los productos y vende grandes cantidades, aunque con un margen mucho menor.

Cada dashboard es un mundo particular donde el conocimiento se transmite con el propósito de cambiar la forma de impactar en la estrategia de un negocio. En nuestra experiencia, cada dashboard es distinto y es imposible utilizar la misma base porque cada análisis es diferente y debe llegar al stakeholder de modo diferente.

La grandeza del Big Data Analytics es su capacidad de explicar y predecir lo que debemos hacer para evolucionar en el negocio. Los aspectos más complejos de la realidad de un negocio tienen las matemáticas como eje central. El problema es que a muchas de las personas en la empresa les cuesta entender el lenguaje de los datos o las matemáticas por lo que es imprescindible contar con recursos dentro de la empresa que puedan traducir a conocimiento todo lo que rodea al Big Data. Por eso se ha abordado la implicación de las personas de todos los departamentos de la empresa, condición importante para llevar a cabo la cultura de datos con éxito. A lo largo de nuestra experiencia en diferentes empresas, independientemente de su número de empleados, n ha sido vital el entender el lado humano para la implementación de una buena cultura de datos en el conjunto de la compañía.
Saber es poder y el Big Data Analytics nos permite ir más allá en la resolución de problemas de negocio, por lo que nos proporciona poder. Pero las herramientas tecnológicas por sí solas no son suficientes.
Pero la tecnología avanza, los especialistas en datos evolucionamos, tenemos un horizonte amplísimo de posibilidades por lo que seguiremos siendo testigos de un crecimiento vertiginoso y sin precedentes en ciencia de datos y tecnología aplicada a negocios.
Lo mejor está aún por venir, el Big Data Analytics irá evolucionando cada vez más deprisa y no solo seremos testigos, sino que formaremos parte de la revolución de los datos en todos los sectores. Para salir airosos necesitamos un plan…

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A great book to enter the world of Big Data and know the impact it can have on the business. Eduardo and Gema write in a clear way, with a practical approach that demonstrates their experience and know-how. I would recommend it to all those who have businesses or positions of responsibility in them and have heard about Big Data but do not know how it can help you improve results.
As a professional in the sector, it will also be very interesting and brings a lot of value, fleeing excessively technical or pretentious explanations showing real situations and their approach to solving them.
I liked how the book is structured, based on a methodology that guides the knowledge framework. I liked the visualization chapter and the interesting examples presented.

Big Data allows us to obtain a lot of accurate information about the client, their customs and their actions. And it even helps us push him to his next purchase, suggesting where to invest more or making him believe that he needs more of what he has already acquired, based on a predictive model.
But contextless data is just a number. A half truth. A hypermetropic vision that does not see very near or far.
Companies are people who make other people get excited, dream and activate to convert. People who work for people, not numbers.
We are not going to fool ourselves: unless you are technological fanatics, the tools, the programming and all the processing processes behind any data environment is usually tedious and even boring. And it is important to keep it in mind because in reality the concept of Big Data contains much more technology than other disciplines. And this has to lead us to a reflection: it might seem that data analysis and data-based organizations are relatively new, and that big data (understood as the availability of a large amount of data) is a totally groundbreaking concept . However, organizations of any kind have always had data, and in general many more than they could really digest. What has changed in recent years has been the fact that the improvement of technology has made available to us a processing and analysis capacity that has improved the ability to obtain data value. This, together with the growth of sources and increase in the richness of the data, has really opened up a whole new paradigm under which the concept of big data is encompassed. In the field of data platforms there is nothing written in stone, many medium-sized or small companies start a data lake as a transversal project to serve the different areas of the company. This lake can be mounted on a service like Amazon RedShift or Google Cloud BigQuery, both in the cloud, both pay per use and with a relatively simple start-up. And both being a good option to dump multiple data sources with different schemes, which we can later consolidate into third tables with intermediate processing. From there, we will have the information available for different parts of the organization to explore and analyze what they need without further complications. This, although it does not sound as sophisticated as one of the complete platforms described above, is still a modern solution and capable of responding to the premises of big data in terms of capacity, speed and availability of data.

Data governance implies that the law is being complied with, with data protection on the one hand, but also having data policies that clearly determine who has access to them and who is responsible for maintaining their quality and accuracy. That is why it is so important to build a good data culture in the company. If, in addition, the company deals with personal data, it is essential to establish clear procedures regarding their use. Legislation becomes increasingly strict.
Each organization must define a data governance framework, so that they are controlled, monitored and accessible to the entire organization, in addition to always guaranteeing their optimum quality in compliance with the different regulations and privacy. Thus, we will avoid inconsistencies between the different systems and strengthen their integrity in all circumstances.
The result of the good implementation of a data culture in the company allows companies to have information to influence decision-making, improve business activity and convert data into money. As we have more and better data available to the entire company, we will gain in efficiency and performance of almost all types of businesses. In fact, the trend is that data is becoming a key and essential element of the business. And the ability of a company to handle data to turn it into business value in an increasingly competitive market makes a difference, not in the future, but in the present.
Information is power, you just have to take a look at the companies with the best results in recent years. All of them have been pioneers in making use of data as the basis of their success. Google, Amazon, Facebook, Netflix, Spotify, etc.
The first step in getting the most out of the data is to develop the culture of data around the three areas where it is clear that the data can act. First, the treatment of data to adopt new processes or operations; second, make the business profitable and finally, decision making. That is, it is not about collecting all the data and storing it without thinking. On the contrary, instead of starting from the data, the ideal is to start with the strategy. Although it may seem a lie, the best data strategy is not determined in principle by the data, but by the business questions that must be answered from the perspective of operations, profitability and decision making.
Decision making is the primary objective from which you can start to propose a data strategy in the company. Basing on the perspective that data offers us, business decision-making translates into a broad knowledge of everything that surrounds the business itself.

1.Data Management. The main objective of this phase is the understanding of the business and manage the data well, so you start by setting the objectives and defining the KPIs that we will use to determine what the initial situation is.
2. Optimization: The improvement of business results or study of quickwins that allow us to understand how each of our business assets works. These analyzes will encompass marketing and all strategies dedicated to communication and recruitment both online and offline, as well as understanding how the content of our environments is working.
3. Customer Knowledge: Once we have well identified everything related to the business and what is happening in the offline and online environments that we put at your disposal, the next step is to take full advantage of business capabilities and focus on optimizing everything The relative to our customers.
4. Data Science: Finally, the objective of this last phase is to generate advanced analytical techniques based on mathematics and statistics to develop predictive models.

Companies like Armani and Zara, for example, show very different business models, even if they belong to the same sector. While the first is based on luxury, and generates own margins of exclusive products focusing on very specific market segments; the second allocates significant costs to the distribution of products and sells large quantities, although with a much smaller margin.

Each dashboard is a particular world where knowledge is transmitted in order to change the way it impacts the strategy of a business. In our experience, each dashboard is different and it is impossible to use the same base because each analysis is different and must reach the stakeholder differently.

The greatness of Big Data Analytics is its ability to explain and predict what we must do to evolve in the business. The most complex aspects of the reality of a business have mathematics as the central axis. The problem is that many of the people in the company have a hard time understanding the language of data or mathematics, so it is essential to have resources within the company that can translate all that surrounds Big Data into knowledge. That is why the involvement of people from all departments of the company has been addressed, an important condition for carrying out the data culture successfully. Throughout our experience in different companies, regardless of their number of employees, it has been vital to understand the human side for the implementation of a good data culture in the company as a whole.
Knowing is power and Big Data Analytics allows us to go further in solving business problems, so it gives us power. But technological tools alone are not enough.
But technology advances, data specialists evolve, we have a vast horizon of possibilities, so we will continue to witness a vertiginous and unprecedented growth in data science and technology applied to business.
The best is yet to come, Big Data Analytics will evolve faster and faster and we will not only be witnesses, but we will be part of the data revolution in all sectors. To get goodie ideas we need a plan …

2 pensamientos en “BIG DATA Como Activo De Negocio — Gemma Muñoz Vera & Eduardo Sánchez / BIG DATA As Business Asset by Gemma Muñoz Vera & Eduardo Sánchez (spanish book edition)

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