Información invisible que ayuda a tomar decisiones. Esa podría ser una de las bases de la disciplina que revoluciona el detrás de escena empresarial, de los servicios y de la vida cotidiana de las personas. En un evento de Smart Data organizado por LA NACION, tres directivos de grandes compañías escanearon la relevancia multidimensional que cobró la gestión de datos en los últimos años.Llamado Big Data, el inmenso volumen de datos que hoy se pueden obtener resulta difícil de calcular. Pablo Pereira, presidente y CEO de Ntt Data Argentina, compara la desmesurada cantidad de estrellas que hay en las 100 billones de galaxias detectadas, y compara que la cantidad de datos en el mundo “no está muy alejada a la cantidad de estrellas”. María Celeste Garros, directora para Socios, Clientes Corporativos y Pymes de Microsoft Argentina, baja a tierra el concepto y lo ilustra al decir que “en un minuto se generan en el mundo 41 millones de mensajes de WhatsApp, cinco horas de YouTube o, en el caso de las soluciones de colaboración, 52.000 usuarios de Teams conectados”.María Celeste Garros, directora para Socios, Clientes Corporativos y Pymes de Microsoft ArgentinaChiara MalavoltaEsta base es apenas una parte, ya que Pereira, ingeniero electrónico, señala tres eventos que cambiarán y potenciarán el Big Data.5G: La llegada de esta innovación marcará “un cambio en el escalón de tecnología en las comunicaciones”. Y detalla: “Va a provocar más casos de uso, con lo cual se va a generar más información atrás del uso intensivo de la nueva generación”, detalla.Internet de las cosas (IOT): “Todavía no tomó la velocidad que se predice pero que va a suceder. Se trata de que esté conectado un auto, un teléfono, una luz, un microondas… todo va a estar conectado. Estiman 40.000 millones de cosas conectadas a internet que intercambien información y todo eso tiene atrás datos que van y vienen”, anticipa.Internet satelital: “Hoy hablamos mucho de internet suburbana, que es la que manejamos, cercana a las ciudades y rutas; pero está por suceder lo que se llama internet satelital, ubicuo, que está presente en todos lados, y eso va a cambiar la forma de pensar, de cómo usar esos mismos datos que permiten el acceso a internet. Eso nos genera una masividad en la cantidad de datos que existen y que quisiéramos usar o que tienen valor que hacen repensar la forma en la cual deben ser usados para poder aprovecharlos”, estima.Pablo Pereira, presidente y CEO de Ntt Data ArgentinaFabián MalavoltaEn este marco contextual, Garros, ejecutiva con más de 20 años de experiencia en la industria tecnológica y de software, opina que “en este proceso de aceleración digital que tienen muchas compañías, es fundamental empezar a entender cómo con esos datos podemos usar tecnologías como machine learning e inteligencia artificial que permitan tomar mejores decisiones para los negocios”.“Por ejemplo, un dato hoy te puede contar cómo llegaste, hablar de la historia de determinado hecho, cuánto vendiste, cómo te relacionaste con tus clientes, cómo fue creciendo tu negocio; pero también te puede ayudar a predecir acciones o caminos que tenés que tomar de acuerdo al objetivo que tengas de negocio. La ventaja es que esta tecnología no reconoce límites y puede aplicarse a cualquier industria”, añade.Esa relevancia es la que posiciona a la disciplina de datos -hoy en día consolidada- como una de las profesiones más buscadas desde el presente hasta 2029, según Patricio Moreno, CEO de Datalytics. El potencial que tiene para fortalecer una organización es uno de sus mayores atributos. “Hoy, el 80% del tráfico en internet lo generan el trackeo que hacen las apps que diariamente utilizamos. Hay un montón de oportunidades y es cuestión de crear los proyectos y equipos para sacarle provecho”, observa el especialista en ingeniería de datos, Big Data y analítica predictiva.Desde su experiencia, grafica esta condición con el caso de una finca colombiana que exporta frutas. Para eso las miden en peso y tamaño. “Tenían un 13% de desperdicio y encontramos el lugar donde se perdía el 20%. Había que hallar dónde se desperdiciaba mucho más y había una oportunidad de mejorar para hacer más productiva a la finca”, detalla. Pero no todos los casos son a grande escala. “La semana pasada estuvimos con unos emprendedores de Misiones que venden carteras en Córdoba. Ahí las decisiones son más específicas, se llama small data. A quién le venden las carteras, qué edad tienen, cada cuánto compran, qué colores compran. Es lograr ir a una pregunta de negocio o de servicio que te permita ir construyendo, paso a paso, de forma simple, un proyecto de datos”, cuenta.Patricio Moreno, CEO de DatalyticsFabián MalavoltaEl abecedario de datosEntre estos impresionantes volúmenes de información, cabe destacar que los datos no son todos iguales. Pereira distingue diversos tipos:Dark data: “Son datos que están, pero que no sabemos que están. También se lo llama dusty data (datos sucios), que es el equivalente en nuestras casas a cuando guardamos papeles en algún lado y quedan ahí eternamente”, define.Rot: Su nombre podría considerarse una analogía a “rotten”, palabra en inglés que significa podrido, así como también podría representar las siglas de “redundante, obsoleto o trivial”. Según el ejecutivo que también ha dirigido y gestionado proyectos complejos para las principales compañías petroleras de la región, se podría representar como fotos duplicadas que tenemos en algún lado o archivos que fuimos copiando.“Eso se replica a escala corporativa y hay estadísticas que dicen que si el 20% se usa, el 80% no se usa; el 50% es oscuro, el 30% es Rot. Esto podría sonar anecdótico, pero todo tiene costo y guardar eso cuesta dinero. Hay alguna estimación que dice que cuesta US$2000 guardar un terabyte de datos, eso si se acumula es mucho dinero y la visión desde el punto de vista del tiempo de la gente que trabaja en datos es que el 60% del tiempo lo dedica a organizar y depurar datos en vez de sacarle valor. Cuando uno trabaja en mejorar ese 20% y subirlo, incrementa el valor al final del día”, explica el CEO de Ntt Data.Pablo Pereira (Ntt Data), Carla Quiroga (LA NACION), Patricio Moreno (Datalytics) y María Celeste Garros (Microsoft)Fabián MalavoltaEl desafío de capacitar nuevos talentosLa ciencia de datos reconocida como tal cobró protagonismo entre las organizaciones en los últimos años. El corto plazo en el que apresuradamente se volvieron tan relevantes puso en jaque a las empresas y las enfrentó a un nuevo desafío: gestionar el talento y la capacitación de sus trabajadores. “El rol clave es cómo las empresas empiezan a generar los científicos de datos que, además de conocer de su temática, tienen que conocer de la industria en la que se desempeñan, porque no es lo mismo una industria financiera que una de energía o agricultura. También tienen que tener habilidades de comunicación para ver cómo dan a conocer toda la información vinculada con posicionamientos o con limitaciones que pueden tener los datos, además del desafío de acceder a los datos localizados en diversas fuentes y que son de diversos tipos”, analiza Garros, de Microsoft.En la misma línea se posiciona Pereira. Cuenta que, el año pasado, desde Datalytics hicieron un estudio llamado Data Trends, que detectó que casi el 30% de las organizaciones tenía un Chief Data Officer reportando al CEO de la organización. “Para poder armar estrategias basadas en datos con equipos de datos y que parte de los equipos jerárquicos tengan perfiles de datos también se requiere una capacitación muy fuerte en los directorios de las compañías. Hoy uno de los desafíos más grandes de las organizaciones es que los directorios empiecen a entender cómo es el paradigma tecnológico. En la actualidad, están llegando a ser CEO o parte del directorio personas que tienen un core tecnológico”, dice, y ejemplifica: “Tomamos de referencia al CEO de uno de los bancos más grandes de España que hoy está aprendiendo a programar porque su mindset es entender este paradigma para construir la banca del futuro”.De cara al futuro, la ejecutiva de Microsoft opina que las que podrían apuntarse como empresas del futuro son las nativas digitales. “Son flexibles y globales desde el momento cero y, al crear un nuevo mercado, llevan un desafío a las organizaciones actuales que van a tener que reconvertirse en empresas de tecnología dentro de su propia industria”, concluye.Mercedes SorianoTemasEventos LNInteligencia artificialBig DataTecnologíaConforme a los criterios deConocé The Trust ProjectOtras noticias de Eventos LNBig data y negocios. La importancia de monetizar los datos y por qué son fundamentales para tomar decisionesInteligencia artificial y robótica. 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