Todo está listo para que este próximo fin de semana se lleve a cabo la entrega de los Premios Oscars, en su edición número 88, evento que sin duda alguna generará un gran tráfico en Internet. Y es que nadie pasa indiferente en una gala como ésta, por el contrario, datos arrojan que el año pasado se obtuvieron más de 937 mil impresiones con el hashtag #Oscars2015, y usuarios de Twitter acertaron al 100% en sus menciones a los ganadores de esta premisa.

Basados en esto ¿se podría predecir a los próximos ganadores del Oscar a través de la información generada en redes sociales y plataformas como quinielas online, motores de búsqueda, entre otros? De acuerdo con Amobee, empresa de marketing digital, en las tres semanas siguientes al anuncio de las nominaciones a los Oscars el 14 de enero, “The Revenant” generó 26% más contenido digital que “Spotlight”, su competidor más cercano en la carrera hacia mejor película. Leonardo DiCaprio, protagonista de “The Revenant”, generó casi el doble de la participación en la categoría de mejor actor, dejando en segundo lugar a Matt Damon (“The Martian”).

Resultados similares fueron descubiertos por Cision, dedicados al rastreo del desempeño en medios sociales para las marcas, en donde “The Revenant” tuvo más menciones entre el 4 de enero y 3 de febrero que cualquier otro candidato para la presea a mejor película, y DiCaprio tuvo un aumento de participación del 16% en comparación con Damon.

El interés de la audiencia sobre un tema, así como su sentimiento, ayudan a construir pronósticos muy certeros y a generar un marco de interacción de datos e información que cada día aumenta. La consultoría BCG informó que el 90% de los datos almacenados en el mundo se generó en los últimos dos años. De ellos, el 99% está ya digitalizado y más de la mitad habilitado para IP, lo que quiere decir que técnicamente se pueden subir y divulgar en Internet y están listos para unirse a las grandes tendencias del momento.

Por otro lado, no podemos olvidar que uno de los factores que está contribuyendo a este aumento, es el crecimiento de Internet móvil, lo que trae consigo una gran cantidad de datos transmitidos a través de dispositivos móviles y plataformas digitales que siguen aumentando exponencialmente, y eventos como los premios Oscars, sirven para tener un panorama de lo se espera en acontecimientos próximos, ya sean premiaciones, eventos deportivos, musicales, de entrenamiento y hasta de elecciones presidenciales.

Pero, ¿cómo las empresas pueden capitalizar el gran volumen de datos no estructurados que se generan en eventos futuros y agregar valor a la estrategia de negocio? Ante la explosión de información, datos de la consultora Gartner destacan que 70% de proyectos de Big Data en las empresas nunca se ponen en funcionamiento, siendo limitadas por sus plataformas analíticas, que no están adaptadas a la escala, complejidad y variedad que representan estos datos.

Informatica LLC comentó que los datos afectan a todas las disciplinas de todas las empresas y de todos los sectores a nivel global, por lo que hoy, ya no se trata sólo de tomar decisiones tácticas, sino de transformar la forma en que se interactúa con los clientes, prediciendo los comportamientos y detectando tendencias a través de los datos que de eventos, como los premios de la Academia, las organizaciones pueden obtener.

Poniendo en marcha el Big Premio

Como diría el viejo adagio “el show debe de continuar”, por lo que tomar ventaja de la gran explosión de información que generan los usuarios alrededor de los grandes eventos sociales requiere de herramientas que pongan orden al caos de información; al asegurar su integración, calidad y seguridad.

El suministro de una plataforma única y escalable que funciona con data warehouses tradicionales, datos basados en cloud y nuevos tipos de datos procedentes de redes sociales y dispositivos sensores es la base entre aprovechar la marea de información o terminar ahogado en el intento. Sin embargo, aun cuando las empresas pueden ejecutar data warehouses a escala de petabytes, se encuentran limitadas por sus plataformas analíticas, que no están adaptadas para la escala y la complejidad (la variedad) del Big Data.

Por ello, al contar con una visión más clara de los retos concretos que plantea el Big Data, para Ia empresa Informatica LLC hay cinco elementos en particular que debe tener en cuenta antes de seguir adelante:

1. Prepárese para un gran volumen de información: Prepárese para afrontar la infinidad de datos que va a precisar. En todas las dimensiones, clasifique los datos por su valor (por ejemplo, transacciones de clientes), su uso (frecuencia de acceso), su tamaño (gigabytes, terabytes), su complejidad (datos de máquinas, datos relacionales, vídeos…) y las personas con acceso a ellos (sólo los especialistas en datos o cualquier usuario de negocio). Un inventario minucioso y organizado de los datos facilita la decisión de cómo gestionarlos. Evalúe la capacidad actual de almacenamiento y procesamiento y busque los métodos más rentables y eficientes para hacerla escalable.
2. Tenga en cuenta la diversidad: El aspecto más complicado del Big Data radica en la multitud de formatos y estructuras que debe conciliar en sus análisis. Tiene que integrar varias fuentes si desea incluir estructuras y tipos de datos nuevos (sociales, de sensores o de videos) con las fuentes a las que están acostumbrados (relacionales o mainframes heredados). La codificación manual de cada integración precisa resulta tan engorrosa que puede consumir todo el tiempo y todos los recursos de que dispone. Aproveche al máximo las herramientas disponibles de integración y calidad de datos para agilizar el proceso y dedicarse a tareas más útiles.
3. Controle la velocidad: Por lo general, al combinar la transmisión de datos en tiempo real con los datos históricos, aumenta el potencial predictivo de los análisis. Por ello, algunos de los datos que le interesan sólo tienen valor si fluyen de manera constante hacia sus sistemas. En efecto, casi todos los análisis en tiempo real se tienen que basar en transmisiones de datos que, a menudo, proceden de fuentes diferentes y tienen distintos formatos. Integre en el proyecto alguna tecnología de análisis de transmisiones y una infraestructura lógica que le permitan gestionar todos los datos.
4. Compruebe la veracidad: Da igual lo relevantes que sean sus análisis: no valen nada si los usuarios no pueden tener una confianza razonable en los datos que incluyen. Cuantos más datos analice, más importante es que mantenga la máxima calidad de datos. Para que los datos sirvan a un fin determinado, tiene que conocer dicho fin. Si un especialista en datos busca patrones en datos agregados de clientes, la preparación necesaria es mínima. Sin embargo, los datos de los informes financieros y de la cadena de suministro exigen un elevado grado de conservación, limpieza y certificación de precisión y cumplimiento. Cree categorías basadas en la preparación indispensable que vayan desde datos sin procesar hasta almacenes conservados y controlados de datos limpios, fiables y fidedignos.
5. Tenga en consideración el cumplimiento: Los distintos conjuntos de datos que va a manejar tienen diferentes requisitos y condiciones de seguridad. En cada conjunto de datos, se debe plantear qué hace falta para mantener el anonimato de los datos conforme a las políticas de seguridad. Montones de datos proliferarán en centenares de almacenes por toda la empresa. Entérese de dónde residen los datos sensibles, protéjalos en la fuente mediante cifrado y, a continuación, controle quiénes tienen acceso a ellos. Además de archivar de forma segura e inteligente los datos sensibles, enmascárelos con reglas predefinidas cada vez que los migre o los introduzca en los entornos de desarrollo y prueba. Aplique estas cinco consideraciones a todos los conjuntos de datos que maneje y no tendrá problemas para superar de forma más realista los retos que plantea el Big Data.

En la noche de los Premios Oscars, o cualquier evento en vivo, lo inesperado es lo que obtiene un mayor juego en las redes sociales. Esto no está lejos de cambiar la forma de tomar decisiones de las empresas alrededor de la información generada para la creación de productos/servicios en tiempo real a favor de las masas, no sólo en eventos magnos, sino en cualquier industria, ya que cambió la visión de negocio centrada en la empresa, al pasar a una visión centrada en el cliente, porque es ahí donde el negocio cobra sentido y se capitaliza el valor del Big Data.