- Ser sostenible, es decir, debe tomar en cuenta las necesidades presentes, sin comprometer las necesidades futuras en términos de datos.
- Interactuar con la comunidad, creando conciencia y conocimiento institucional asociado al valor, utilidad y relevancia de los datos.
- Sondear el ambiente, permitiendo identificar a los individuos, las habilidades, las tecnologías y las prácticas requeridas para administrar los datos.
- Asociar un valor a los datos, alineando los objetivos estratégicos de la organización con los datos que los soportan.
Big Data como fuente de valor para tu negocio
El gobierno de datos debe ser adoptado por convicción propia; no puede ser impuesto, lo cual permite que se deje de ver como una tarea adicional y se visualice como una tarea fundamental del negocio.
Por Víctor Moreno
Los ojos de muchos tomadores de decisiones están puestos en tecnologías que prometen cambiar la forma de analizar grandes cantidades de información. Pero, ¿en realidad Big Data es un tema meramente tecnológico o hay algo más?
¿Qué es Big Data? Son las tecnologías y prácticas emergentes que permiten la recolección, el procesamiento, el descubrimiento y/o el almacenamiento de grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados de manera rápida y eficiente en costos.
¿Cuándo ocurre una situación de Big Data? Cuando la variedad, la velocidad y el volumen de datos superan las capacidades de procesamiento o almacenamiento de una organización, adicionalmente es posible enriquecer esta definición con un par de dimensiones adicionales: la primera se refiere a la incapacidad de la institución de extraer valor de sus datos, y la última hace referencia a la complejidad de los análisis que son hechos con los datos.
Para ejemplificar la afirmación de que el concepto de Big Data nos ha acompañado desde hace mucho tiempo, pensemos en un reto complejo de hace unas décadas: en el año 1880 en los EE.UU., el procesamiento del censo de ese año tardó siete años en computarse, situación que preocupó, y en consecuencia se buscó una forma de reducir el tiempo de procesamiento del censo, lo cual dio paso a la creación y utilización de la maquina tabuladora, tecnología que evolucionó en lo que hoy conocemos como una computadora. Estos avances permitieron reducir el tiempo de cómputo del censo de siete a dos años y medio.
¿Qué ha cambiado? Los costos de almacenamiento, de memoria y de procesamiento han disminuido, lo cual ha permitido almacenar y tener disponibles más datos. Situación que se traduce en más datos para hacer más análisis y soportar de una mejor forma la toma de decisiones.
El dinamismo de los mercados, los clientes empoderados con cada vez más información sobre los productos y los ambientes cada vez más competitivos están obligando a las organizaciones a buscar nuevas formas de generar conocimiento, lo cual en algunas ocasiones implica un mayor volumen y diversidad de datos; sin embargo, las recompensas al acelerar la toma de decisiones, y en algunos casos automatizarla, se han traducido en un diferenciador y en ventaja competitiva.
Sin embargo, ¿qué responsabilidades trae consigo el Big Data hoy en día? En caso de que la organización no tenga un grado de madurez avanzado en la gestión de sus datos, almacenar más datos puede implicar agudizar los mismos problemas que la empresa ha enfrentado. Por ejemplo, sin una buena gestión de datos existe el riesgo de que los datos no sirvan para el propósito para el cual fueron almacenados, así que una mala decisión tomada con petabytes de datos no es diferente a tomar una mala decisión con un pequeño conjunto de datos erróneos.
Lo importante de esto es asegurar que las tomas de decisión sean correctas, y el primer paso para asegurarlo es a través de garantizar que los datos son correctos, que la información es la indicada; es entonces cuando podemos realmente aportar valor real al negocio.
Entonces la siguiente pregunta es: ¿cómo el gobierno de datos puede soportar una iniciativa de Big Data? Esto es posible a través de la definición del marco de trabajo que permita establecer la estrategia, los objetivos y las políticas en torno del Big Data; además debe considerar las siguientes dimensiones:
