Big Data vs Smart Data
Lo primero que deberíamos preguntarnos es qué es realmente el famoso Big Data. Básicamente consiste en la captura y almacenamiento a alta velocidad de un gran volumen y variedad de activos de información que demandan formas rentables e innovadoras de procesamiento de datos. El objetivo final es permitir un mejor conocimiento, toma de decisiones y automatización de procesos.
El Big Data esencialmente significa todos los datos y, como sabemos, los datos como tales no tienen mucho sentido. Para aprovechar sus verdaderos beneficios, el Big Data debe convertirse en datos accionables e inteligentes, con un claro enfoque en el objetivo, puntos de vista, acciones y resultados. El verdadero valor de los datos radica en su aplicación a un proceso de negocio: la forma en que se está llevando a cabo en un contexto empresarial y/o de clientes. Para lograrlo, los datos relevantes deben extraerse e insertarse en un flujo de trabajo para automatizar la transacción comercial específica: Smart Data. Cuando la optimización de este proceso mejora la experiencia del cliente en tiempo real, se vuelve aún más valioso: se vuelve crítico para el éxito comercial a largo plazo.
¿Qué es el Smart Data entonces?
Si recuerda las famosas uves del Big Data -volumen, velocidad, variedad y veracidad-, el Smart Data se refiere más a la veracidad, junto a otra uve a menudo usada: valor.
Con el Smart Data, nos centramos en datos valiosos y, a menudo, conjuntos de datos más pequeños que pueden convertirse en datos procesables con resultados efectivos para abordar los desafíos del cliente y del negocio. Se trata de análisis e interpretación de datos para que podamos hacer que nuestra toma de decisiones y de negocios tenga base en los datos al poner los datos en línea con nuestro propósito y contexto.
El Smart Data son grandes datos convertidos en datos procesables que están disponibles en tiempo real para una variedad de resultados comerciales, ya sea en aplicaciones industriales, el marketing basado en datos o la optimización de procesos. Con el Smart Data, estamos buscando maneras de eliminar el ruido del gran volumen de datos. En un contexto de marketing y experiencia del cliente, por ejemplo, el Smart Data sirve principalmente a la hiper-personalización.
La creciente atención puesta en el Smart Data en lugar del Big Data está fuertemente relacionada con la próxima economía de algoritmos. La Inteligencia Artificial se usa cada vez más en aplicaciones comerciales y en el manejo de datos de Big Data e Internet of Things. La mayoría de los datos no están estructurados. Solamente con datos de inteligencia artificial y análisis no estructurados se pueden convertir en datos inteligentes y datos procesables.
El mayor obstáculo es que muchas empresas se centran en el Big Data en vez del Smart Data, que es la información que realmente puede transformar su negocio. La información en sí misma no es dinámica. No es inteligente. Es estática. Necesita interpretación. Escoja las preguntas correctas y las ideas correctas para hacerlo dinámico. Necesita saber qué esperar de la información que tiene. ¿Desea utilizar las tecnologías de datos para ayudar a reducir los costes? ¿Espera que los datos respalden sus procesos de decisión internos? ¿Cree que los datos proporcionarán información en tiempo real o crearán nuevas soluciones de mercado? ¿O analizar su viaje del cliente?
Big Data no es una nueva dimensión en los negocios. Es simplemente una nueva herramienta. Todavía se necesitan líderes inteligentes para hacerlo inteligente. Puede convertir el Big Data en Smart Data cuando optimiza la recopilación, el análisis y el intercambio en función de las necesidades específicas de su industria micro vertical y su empresa individual. Entonces, ¿cómo una pequeña y mediana empresa integra la infraestructura necesaria para obtener este valor? Se necesitan personas con la combinación de análisis del hemisferio izquierdo y creatividad del hemisferio derecho, un ADN combinado, y la capacidad de trabajar juntos para generar valor, específicamente un viaje valioso para el cliente. Se necesita una gran interfaz de usuario: intuitiva y comprensible. Sin ella, el poder de los datos y análisis masivos será meramente superficial.
