#publisher Forbes México » Feed Forbes México » RSS de los comentarios Forbes México » ¿Para qué sirve el Big Data? (y para qué no) RSS de los comentarios alternate alternate [p?c1=2&c2=16170856&c3=&c4=&c5=&c6=&c15=&cj=1] forbesmx-lite * Secciones + Negocios + Economía y Finanzas + Emprendedores + Tecnología + Capital Humano + Soft + Red Forbes + ABC del retiro + Bienestar Integral * Listas + Listas Arte y Cultura + Listas Deportistas + Listas Empresas + Listas México + Listas Mujeres + Listas Multimillonarios + Listas Poderosos * Forbes Life + All access + Arte y cultura + Diseño y arquitectura + Filantropía + Gourmet + Living (casa, autos, yates) + Moda y tendencias + Turismo * Forbes Latam + Forbes Centroamérica + Forbes República Dominicana * Brand Voice ____________________ Buscar | suscripción | ¿Para qué sirve el Big Data? (y para qué no) * Forbes Staff Forbes Staff * Tecnología * 12. agosto .2013 ¿Para qué sirve el Big Data? (y para qué no) Foto: Cortesía IBM. El acelerado ritmo al que se mueve la tecnología ha propiciado la generación de volúmenes de datos cada vez más grandes. Esos datos pueden ser analizados y darnos idea sobre más cosas de las que pensábamos. Por Rich Karlgaard El lado duro de los negocios —costos, velocidad, rotación de inventarios, cadenas de suministro, eficiencia de capital— se compone de cosas que pueden medirse con precisión. No es de sorprender que ese aspecto cuantitativo siempre haya encontrado un complemento perfecto en la tecnología informática y de análisis de datos. Se cree que la herramienta más antigua de cálculo es un ábaco de Babilonia, que fue utilizada para contar dinero. Los romanos hicieron el ábaco portátil para ayudar a la construcción del imperio. El matrimonio de la parte dura de los negocios y el análisis de datos continúa hasta hoy. Compañías como Wal-Mart en la década de 1980, Dell en los años 1990 y Amazon y Netflix en la actualidad son los amos del universo del análisis de datos. Mientras tanto, lo que podríamos llamar el lado suave de negocios —cosas como el gusto para el diseño, los equipos, la confianza, el liderazgo, la inteligencia, la historia— siempre ha existido en su propio reino, el mundo del misterio y la intuición. Los mejores profesionales son celebrados como genios, no analistas: Steve Jobs tenía un gusto exigente, Jack Welch formaba líderes, Phil Knight es el mejor vendiendo productos como historias, Richard Branson lo es en la construcción de emociones. Estos atributos más cualitativos no son fáciles de medir y las habilidades necesarias para explotarlos no pueden transmitirse o enseñarse fácilmente. Desde luego que exagero un poco con esta radical distinción entre los dos lados del negocio. Los mejores directores siempre han encontrado una manera de reducir la brecha. Steve Jobs dejó al hiperanalítico Tim Cook encargarse del lado duro de las operaciones de Apple, y lo hizo con gran éxito. Michael Eisner pudo haber rescatado a Disney, pero lo hizo con la ayuda de Frank Wells, un brillante director de operaciones. Google fue una vez tan marcadamente analítico que probó 41 tonos de azul en su página principal para conocer la respuesta del público. Hoy Google ofrece a sus diseñadores gráficos más libertad de acción, y el look and feel de Google ha mejorado considerablemente. En esta nueva era del Big Data (grandes volúmenes de datos) la pregunta es: ¿Hay que dejar el lado suave en las manos de genios intuitivos, o debemos utilizar esos grandes volúmenes de datos disponibles para imprimir rigor y racionalidad al lado suave? ¿Es siquiera posible hacerlo? Éstas no son cuestiones triviales si se está tratando de construir una empresa exitosa. El Big Data, por supuesto, es un término usado en exceso en estos días. Me gusta la explicación dada por Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier en su libro Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Big Data: Una revolución que transformará cómo vivimos, trabajamos y pensamos,Houghton Mifflin Harcourt, 2013). El Big Data, escriben, es ilimitado y no estructurado; impreciso pero predecible, y no puede demostrar relaciones de causalidad, pero pueden mostrar correlaciones. De esta manera el Big Data, con todo su desorden, es más el lado suave de los negocios que el lado duro. Así que ¿puede el Big Data ayudarnos a diseñar productos más encantadores, construir equipos de ensueño y culturas fuertes, crear marcas memorables y hacernos más adaptables? Éste es un nuevo territorio. El Big Data está evolucionando tan rápido que aún no está claro dónde se puede ofrecer una visión real y dónde podría resultar sólo una costosa distracción. El Big Data ha tenido victorias claras en campos como la detección de tarjetas de crédito. Promete identificar enfermedades a partir de gotas de sangre, pero ¿qué pueden hacer los grandes volúmenes de datos por un líder de negocios que intenta vender un producto o motivar a un equipo? Echando un vistazo a cómo se está aplicando el Big Data, he pasado el verano hablando con directores, diseñadores, comercializadores y fabricantes de equipos de empresas grandes y pequeñas de todas las industrias para averiguar dónde el Big Data está demostrando ser útil. Una respuesta viene de Tony Fadell, fundador y CEO de Nest Labs con sede en Silicon Valley, un fabricante de termostatos inteligentes, que ahorran dinero mediante la observación de la forma de calentar y enfriar una casa. Fadell aprendió diseño de producto de Steve Jobs, cuando ayudó a lanzar el iPod en la década de 2000. “¿El Big Data ayuda a diseñar tus termostatos Nest?”, le pregunté. “No. Los grandes productos surgen de puntos de vista sólidos. Tú mismo debes diseñarlos. Dices que no a la mayoría de las características que los datos dicen que el producto necesita. Steve Jobs fue brillante en decir que no. Sin embargo, el Big Data muestra cómo la gente usaría tu producto de una forma que no habías considerado, proporciona excelente visión de cómo se puede mejorar el software del producto, comunicarse con los clientes y crear lealtad”, dijo Fadell. Ése es sólo un tip de un CEO. El Big Data es un campo de rápido crecimiento y en lo sucesivo iré compartiendo casos de su mejor uso. Etiquetas: big datadestacadomanagement Forbes Staff Forbes Staff Redacción online de la edición mexicana de Forbes, la revista de negocios más influyente del mundo. Un equipo de periodistas que buscan historias en el mundo empresarial. 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