De los datos a la información y de ésta al activo
30/10/2024 - Recursos humanos
Los datos son los registros de nuestros movimientos. Todo aquello que se mueve se transforma y es capaz de generar, de producir, de crear. Pero esas huellas, por sí mismas, no dicen nada si nadie las observa ni las decodifica. La información no es tal, sino fuera porque los datos han sido ordenados bajo un sentido y de ellos se han inferido caminos, donde otras huellas tendrán lugar. La era de la información nos ha venido a cuestionar: ¿de qué me sirven todos estos datos?, ¿deben de ser útiles?, o ¿solo debemos navegar en ese mar sin fondo que cada día se hace más grande, como si fuera un gran vertedero?
Cada día, nuestro mundo laboral es más dependiente económicamente de los entornos virtuales, porque nos vinculan de manera inmediata, podemos hacer transacciones sin límites, es decir, trascendemos fronteras y nos permitimos deshacernos de los intermediarios. En ese sentido, estos entornos digitales son “una generación de redes desde una plataforma que se apoya en la teoría conectivista y en la tecnología de la información y la comunicación desde escenarios analógicos” (Castro, citado por Leal, 2022, p. 3). Tales escenarios se alimentan de datos, por ende, los datos han pasado a ser activos. Las empresas se benefician de esos activos y hay mercados nacientes cuyo objetivo es el manejo de esos activos. Las sociedades modernas se desenvuelven en espacios digitales, por consiguiente, la generación de datos viene a ser una consecuencia y un registro de la dinámica social en general. Tomando en cuenta ello, podemos dimensionar la repercusión que la Bid Data tiene en diversos sectores y el valor que alcanzan los datos.
¿Qué es la Data Science?
Podemos decir que “involucra los procesos y sistemas para extraer el conocimiento o un mejor entendimiento de grandes volúmenes de datos y sus diferentes formas estructurados y no estructurados” (Pizarro et al., 2020, p. 24). Recordemos la frase histórica: “Conocimiento es poder”, y ese poder se traduce en decisiones informadas, responsables, que pueden anticiparse y, por lo tanto, ganar ventaja. El poder de la decisión. El poder de la predicción. El poder de la innovación. Este enfoque multidisciplinar agrupa estadística, matemáticas, ingeniería, computación e Inteligencia Artificial (IA). Cuando nos referimos a Big Data hablamos de grandes cantidades de datos, pero también de volumen y variabilidad. Se dice que el Big Data tiene 5 características principales, las 7 V: Volumen (cantidad de datos), Velocidad (de procesamiento), Variedad (estructurados, semiestructurados y sin estructurar), Veracidad (“grado de confianza”), Valor (utilidad y conocimiento), Variabilidad (significado cambiante), y Visualización (representación de grandes cantidades [Ibid., pp. 170-171).
Toda información proviene de algún lugar. En el pasado, esta información se encontraba en los libros, donde había sido decodificada, analizada, traducida e interpretada por seres humanos. En el presente, con el desarrollo tecnológico que impulsa automatización de procesos, y, sobre todo, la prevalencia de la razón como fuente de realidad, y del dato como registro del movimiento real, tenemos que los datos provienen de diversas fuente, pero son solo datos, registros de esos movimientos dados en la realidad. De ahí se desprende, que la interpretación de esos datos es más precisa, da más certeza y es más veraz. La fuente de donde se obtienen esos datos es diversa: llámese redes sociales, páginas web, correo electrónico, reproducción de diversos formatos, sensores, aplicaciones, entre otras (Ibid., p. 122).
Una vez que tenemos las fuentes, tenemos también las bases de datos, que son “el conjunto de archivos dedicados a guardar información”, que tiene la especificidad de “representar aspectos del mundo real”, con datos “lógicamente coherentes”, diseñada y creada para un objetivo específico. Debe ser, además, no redundante consistente, independiente, íntegra y segura (Bases de datos, s.f., pp. 74-75). A grandes rasgos, una base de datos no debe repetirlos, todos ellos deben estar relacionados, de modo que un conjunto de datos sin relación ni propósito, no es una base de datos. El Big Data tiene un ciclo de vida, que comienza con la ingesta de datos, el almacenamiento de datos, procesamiento de datos, análisis de datos y visualización de datos. Cada fase tiene herramientas que le son de mayor utilidad (Pizarro et al., 2020, p. 127), por ejemplo, de ingesta: Kafka o Flume; de almacenamiento: Hadoop o Cassandra; de procesamiento: Spark o Cloudera Impala; de análisis: Python o Scala; y de visualización: Rapid Miner o SAS Studio.
Generando valor
Una vez que tenemos claras las fases de la Big Data en un sentido más técnico, vemos que implica un proceso y cada proceso requiere del profesional que puede hacer que esa información nos sea de valor para la toma de decisiones acertadas. De ahí ha surgido el concepto de Business Intelligence, que “integra una amplia variedad de tecnologías, herramientas, acciones, estrategias, plataformas de software, aplicaciones y procesos” (Peña, citado por Pizarro et al., 2020, p. 167). Se trata de obtener ventajas competitivas, estas ventajas son información que puede enfocarse, por ejemplo, para elaborar estrategias de márquetin, de e-commerce, o en el perfilados de la clientela o de las personas usuarias, en las estrategias de logística y la mejora de la distribución y entrega de productos, incluso, el Big Data nos ayuda para mejorar las finanzas y gestionar al personal.
Recientemente, han ganado auge los empleos relacionados con el Big Data, debido a la centralidad de los datos para implementar procesos, mejorar sistemas, proyectar las marcas y los productos, e interacción y atención de la clientela. Sin embargo, profesionales que han tenido un gran despegue en países como EE. UU., no lo han hecho en México debido a que se encuentra en un proceso de apropiación. En México, el proceso de digitalización empresarial apenas inicia, 76 % de las empresas que conforman la base sólida de PyME no se han insertado en la economía digital. Esto conlleva aspectos de infraestructura digital hasta las políticas públicas, sin embargo, su avance es lento. Los datos aportados por el INEGI en relación con los negocios en la economía del internet en México indican que los usos de Internet se centraban en una presencia pasiva (77.2%) de las empresas, tiendas en línea apenas tenía 5.6 %, servicios en línea 1.4 % y servicios en línea relacionados con TIC, 1.5 %.
De ello se puede deducir, que a pesar del gran impacto del Big Data para la mejora de decisiones, a través del data analytics, data science, data architecture, data engineering, son pocas las empresas mexicanas que generan valor a través de sus datos y su uso. Se deduce que los modelos de negocios tradicionales deben migrar hacia modelos globales y flexibles, porque ello permitirá ir generando las experiencias que conduzcan a una competitividad efectiva. Se ha insistido en demasía en la alfabetización digital, no obstante, se sabe que la transición hacia una economía digital de vanguardia implica favorecer la transición del sistema social en general. El bienestar material de un país genera bienestar digital, por ello, el crecimiento se dará en aquellas regiones que respondan con mayor acierto a las tendencias globales del desarrollo tecnológico, que adecuen sus procesos e implementen herramientas de Big Data en ello.
Referencias
Bases de datos. (s.f.). Capítulo tres. SGMA/UNAM. http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/219/A6.pdf?sequence=6&isAllowed=y
INEGI. (2023). Los negocios en la economía del internet. https://www.inegi.org.mx/contenidos/investigacion/nei/doc/Pres_NegociosEcon.pdf
Leal Rivero, J. (2022). Ciencia de datos e inteligencia artificial como apoyo para investigaciones cualitativas. Educare, 26(2). http://portal.amelica.org/ameli/journal/375/3753481010/3753481010.pdf
Pizarro Gurrola, R., Rodríguez Rivas, J. G., Rodríguez Zúñiga, M. A., & Calzada Terrones, J. (2020). Ciencia de los datos y casos de usos. https://www.researchgate.net/profile/Jose-Gabriel-Rodriguez-Rivas/publication/349782580_Ciencia_de_los_Datos_Propuestas_y_casos_de_uso/links/60419c394585154e8c77f006/Ciencia-de-los-Datos-Propuestas-y-casos-de-uso.pdf
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