Claves para la creación de negocios en torno a Big Data (1/2)

El análisis de los puntos principales que hemos ido revisando respecto al origen del Big Data (los avances tecnológicos que se han venido dando desde entonces, las empresas que los han liderado y las necesidades que les motivaron a ello) nos pone sobre la pista de las que considero como las claves principales que sustentan la creación de negocios en torno al Big Data (y a la aplicación de la ciencia de datos en general, cuando las necesidades respecto a los datos no son tan masivas). En esta entrada y la siguiente vamos a repasar los que entiendo como los cuatro aspectos clave a considerar y combinar correctamente, comenzando aquí por los dos primeros.

Aunque suene demasiado obvio, el primer aspecto en el que me quiero detener es la propia necesidad de negocio. Más allá de que (por poner el ejemplo más notorio) Google desarrollase y divulgase en su día una serie de avances tecnológicos que luego dieron a pie a sus implementaciones open source y a la popularidad de las tecnologías Big Data, lo que motivó dichos avances no fue otra cosa que la obtención de mecanismos más eficientes para resolver las necesidades de su negocio que estaban soportadas en sus masivos bancos de datos.

Es de nuestras necesidades de negocio de donde se derivarán las preguntas clave para las que buscamos respuestas que nos ayuden en la toma de decisiones para optimización de procesos y productos, o para el lanzamiento de nuevos negocios, y donde la aplicación de los principios de la ciencia de datos nos ayudará a extraer el conocimiento que fundamente dichas respuestas. En ocasiones esos descubrimientos puede que no nos proporcionen una gran optimización para una decisión aislada pero, si la naturaleza de nuestro negocio se basa en una operación repetitiva a gran escala de dichos procesos, esa pequeña optimización acumulada podría llegar a convertirse en una gran mejora.

El segundo aspecto clave es la disponibilidad o posesión de los datos, el activo estratégico cuya explotación inteligente nos permitirá responder las preguntas clave de nuestras necesidades de negocio. La inversión que debamos hacer para poseer dichos datos tendrá que ser valorada en función del retorno que esperemos gracias a ese conocimiento y respuestas que obtendremos de ellos, y del negocio que podremos construir gracias a ello. Como ya comentábamos al repasar los orígenes de la aplicación de la ciencia de datos en los negocios, las empresas financieras y aseguradoras son quizá los que primero supieron explotar inteligentemente el activo que suponían sus bancos de datos. Si nos centramos en el caso del Big Data, tanto en el caso de Google como de empresas que años después siguieron el impulso en el desarrollo de tecnologías Big Data (Facebook, Twitter), una de las claves principales que motiva dicho impulso es la posesión de enormes activos de datos en forma de registros a visitas a páginas, interacciones sociales, redes de contactos, recomendaciones, etc., y las posibilidades que se generan de su explotación (no en vano el potencial de dichos activos de datos es lo que añade tantos ceros en las valoraciones económicas de dichas empresas).