Pero la cantidad correcta de datos, limpios y canalizados correctamente, puede saciar la sed de información de una empresa, potenciar su crecimiento y llevarla al éxito, dice Matt Baker, vicepresidente senior de estrategia corporativa de Dell Technologies. Como el agua, los datos no son buenos ni malos. La pregunta es si es útil para el propósito en cuestión. “Lo que es difícil es lograr que los datos se alineen correctamente, de manera inclusiva, en un formato común”, dice Baker. “Tiene que ser purificado y organizado de alguna manera para que sea utilizable, seguro y confiable en la creación de buenos resultados”.
Muchas organizaciones están abrumadas por los datos, según un estudio encargado recientemente de más de 4000 tomadores de decisiones realizado en nombre de Dell Technologies por Forrester Consulting.1 Durante los últimos tres años, el 66 % ha visto un aumento en la cantidad de datos que generan. —a veces duplicándose o incluso triplicándose— y el 75% dice que la demanda de datos dentro de sus organizaciones también ha aumentado.
La empresa de investigación IDC estima que el mundo generó 64,2 zettabytes de datos en 2020, y esa cifra crece a un ritmo del 23 % anual. Un zettabyte es un billón de gigabytes; para ponerlo en perspectiva, es suficiente almacenamiento para 60 mil millones de videojuegos o 7,5 billones de canciones MP3.
El estudio de Forrester mostró que el 70% de los líderes empresariales están acumulando datos más rápido de lo que pueden analizarlos y usarlos de manera efectiva. Aunque los ejecutivos tienen enormes cantidades de datos, no tienen los medios para extraer información o valor de ellos, lo que Baker llama la paradoja del “Antiguo Marinero”, en honor a la famosa línea del poema épico de Samuel Taylor Coleridge, “Agua, agua por todas partes y ni una gota para beber.
Los flujos de datos se convierten en inundaciones de datos
Es fácil ver por qué la cantidad y la complejidad de los datos crecen tan rápido. Cada aplicación, dispositivo y transacción digital genera un flujo de datos, y esos flujos fluyen juntos para generar aún más flujos de datos. Baker ofrece un posible escenario futuro en el comercio minorista tradicional. Una aplicación de lealtad en el teléfono de un cliente rastrea su visita a una tienda de electrónica. La aplicación utiliza la cámara o un sensor de proximidad Bluetooth para comprender dónde está y aprovecha la información que el minorista ya tiene sobre la demografía del cliente y el comportamiento de compra anterior para predecir lo que podría comprar. Cuando pasa por un pasillo en particular, la aplicación genera una oferta especial de cartuchos de tinta para la impresora del cliente o un controlador mejorado para su caja de juegos. Toma nota de qué ofertas resultan en ventas, las recuerda para la próxima vez y agrega toda la interacción a la pila cada vez mayor de datos de ventas y promociones del minorista, que luego puede atraer a otros compradores con una orientación inteligente.
A la complejidad se suma una masa de datos heredados, a menudo difícil de manejar. La mayoría de las organizaciones no pueden darse el lujo de construir sistemas de datos desde cero. Pueden tener años de datos acumulados que deben limpiarse para que sean “potables”, dice Baker. Incluso algo tan simple como la fecha de nacimiento de un cliente podría almacenarse en media docena de formatos diferentes e incompatibles. Multiplique esa “contaminación” por cientos de campos de datos y, de repente, parece imposible obtener datos limpios y útiles.
Pero abandonar los datos antiguos significa abandonar conocimientos potencialmente invaluables, dice Baker. Por ejemplo, los datos históricos sobre los niveles de existencias del almacén y los patrones de pedidos de los clientes pueden ser fundamentales para una empresa que intenta crear una cadena de suministro más eficiente. Las capacidades avanzadas de extracción, transformación y carga, diseñadas para ordenar fuentes de datos dispares y hacerlas compatibles, son herramientas esenciales.
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Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.