Cuán importante es visualizar Big Data?

En un artículo previo se hizo una descripción del uso de Big Data en las empresas y los retos que Big Data representa (http://bit.ly/1MZqg5f.). Precisamente, al disponer de cantidades extraordinarias de información a través de Big Data, uno de los grandes desafíos que se presenta es como presentarla y allí es donde toma relevancia la Visualización de la Data.

El principal objetivo de la Visualización de la Data es comunicar información en forma clara y eficiente a través de gráficos.  La Visualización de Data se refiere a las técnicas que se usan para comunicar data o información al codificarlos como objetos visuales (por ejemplo: puntos, líneas o barras) contenidos en gráficos. La Data que se desea Visualizar debe responder a los Analíticos que se han identificado como los determinantes para el manejo de la empresa. Para transmitir las ideas en una forma efectiva, la forma estética y la funcionalidad deben ir mano a mano, proveyendo entendimiento para conjuntos de datos complejos y permitiendo la comunicación de los aspectos claves en la forma más intuitiva.  Un conocido experto en visualización, Bill Franks, denomina las herramientas existentes “una hoja de cálculo conectada a un paquete de presentación, con esteroides”.

Como las empresas usan Big Data

Muchas organizaciones todavía están utilizando herramientas muy básicas para visualizar su data y están dejando escapar una enorme oportunidad. Para hacer Big Data práctica y para que genere las utilidades esperadas, las empresas tienen que encontrar formas nuevas e innovadoras para aprovechar su data y cambiar su negocio a través de analíticos. Una opción que tienen disponible es adoptar poderosas herramientas de visualización que se encuentran disponibles hoy en día.  A través de la visualización las organizaciones pueden encontrar y comunicar nuevas perspectivas con mayor facilidad.  La clave para hacer que estos nuevos entendimientos sean procesables es hacer sus analíticos operacionales.  Eso requiere integrar los analíticos a los procesos de negocios en una forma automática y generar los analíticos en tiempo real, allí donde las decisiones se deban tomar.

Las estrategias y los presupuestos de las grandes empresas varían, pero los expertos en TI están de acuerdo que estos Analíticos tendrán un rol cada vez más vital en las operaciones de los negocios.  IDC proyecta un crecimiento interanual de 27% de Big Data y servicios asociados hasta llegar a US$32.400 millones en 2017.  Para colocarlo en perspectiva, el mercado de Big Data está creciendo a una tasa seis (6) veces mayor que todo el mercado de información y comunicaciones!!!  Big Data está transformando los negocios desde los siguientes ángulos: (1) Big Data puede enriquecer la experiencia del cliente, (2) Big Data está difuminando las clasificaciones de industrias,  (3) Hay empresas que están monetizando data y analíticos y (4)  Las organizaciones están buscando nuevas formas de hacer los analíticos operativos.

Los siguientes son algunos de los aprendizajes claves de aquellas empresas que ya están trabajando tanto Big Data como Visualización:

Los analíticos operacionales son automatizados y procesables

Hasta muy recientemente los analíticos eran “artesanales”, típicamente generados en forma manual y no el resultado de un proceso consistente. Hoy en día los Analíticos están experimentando una “revolución industrial” y el resultado son los Analíticos Operacionales. Los Analíticos Operacionales están integrados al proceso de negocios en una forma automática.  Son “prescriptivos” y se generan en el “tiempo de la decisión”, por lo tanto están disponibles cuando las decisiones se toman. Esto permite un nivel de escalabilidad nunca antes visto. El poder de Big Data reside en la información nueva que se provee al proceso analítico, tal como datos provenientes de múltiples-canales que apoyan el análisis de comercio electrónico o el análisis de la navegación en Internet que apoya el análisis del comportamiento del consumidor.

Las visualizaciones incrementan el impacto de la data y asisten en el descubrimiento de nuevas perspectivas

La visualización permite trasmitir historias donde las palabras se quedan cortas. Sin embargo, es altamente dependiente de las personas, ya que solamente estas pueden descubrir los secretos que la información nueva desenterrada por visualización provee. Además hay que cuidar para no caer en la utilización de los gráficos como un lujo per se.

El proceso para crear visualización de datos ha evolucionado y es más asequible

La visualización de datos siempre ha sido posible, pero antes de la llegada de las computadoras era difícil y limitado.  Los primeros gráficos generados por computadora eran básicos, pero el ingenio permitió que aparecieran cuadros simples pero efectivos. Hace diez años era factible crear experiencia visuales para todos con herramientas comunes, con la limitación que todavía se trataba de data estática. Hoy en día, visualización a la medida atada a un análisis o a un concepto específico es común.  Buenos ejemplos son los gráficos de redes sociales y de afinidad.  Incluso en el último año los infográficos se han hecho populares, ellos cuentan una historia compleja combinando múltiples visuales y textos cortos. La próxima frontera de la visualización es la inteligencia en inmersión que permite exploración de datos en forma tridimensional e interactiva.

Las herramientas de visualización apoyan la toma de decisiones a través de la exploración interactiva de datos

La visualización moderna permite (1) que equipos de trabajo puedan crear visuales que traen a la vida data y análisis, (2) apoyar el proceso de toma decisiones en lugar de solamente interpretar el pasado y (3) democratizar los datos dentro de la organización ya que provee un ambiente de trabajo de auto-servicio.  Las herramientas actuales de visualización están interconectadas. Varios cuadros se pueden enlazar, lo que facilita la rápida exploración de los datos. Se puede ver un cuadro e  inmediatamente ver otros cuadros con datos relacionados, lo cual hace que las presentaciones sean más convincentes y persuasivas.

Para hacer Big Data viable, TI debe remover las barreras entre los empleados y la data

El mayor valor de Big data lo obtienen las organizaciones  cuando los empleados tienen la libertad para explorar y conducir sus propios análisis.  Para crear este tipo de ambiente el equipo de TI debe cambiar de un modelo de “servicio” a un modelo de “habilitación”.  En el modelo tradicional de TI, el equipo de TI controla el acceso a la data y las herramientas de análisis.  En el modelo de Descubrimiento, TI debe remover las barreras entre clientes y datos y una vez que esto ocurre la gente produce sus propias conclusiones y recomendaciones.

Quién tiene la propiedad de Analíticos

Algunas organizaciones tiene dos roles diferenciados con respecto a Analíticos: Oficial Principal de Analíticos (OPA) y Oficial Principal de Data (OPD). El OPA le reporta a la línea de negocios, mientras que el OPD le reporta al CIO.  Estas posiciones están estrechamente relacionadas.

Se usaron como referencia “How today's enterprises use Big Data (Networkworld)” http://www.networkworld.com/article/2174101/software/how-today-s-enterprises-use-big-data.html?nsdr=true y “Making Big Data actionable” http://resources.idgenterprise.com/original/AST-0128457_MakingBigDataActionable107240.pdf