En los próximos cinco años, se generarán en el mundo más datos que en los últimos 5.000 años. Los datos son el petróleo de la era digital, en palabras de Ann Winbland, una de las más legendarias inversoras de riesgo en Silicon Valley. En 2020, según la consultora McKinsey, el volumen de datos disponibles alcanzará los 40.000 exabytes (el equivalente a 160 millones de veces la información almacenada en la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos). 300 veces más que en 2005. La avalancha de datos se verá impulsada por la convergencia de múltiples tendencias: la eclosión de las redes sociales, la revolución genómica, la internet de las cosas (la conexión a la red de todo dispositivo manufacturado) y el movimiento open data (tendencia a abrir y hacer transparentes todos los datos de instituciones públicas y empresas cotizadas, en formatos interpretables, a bajo coste). McKinsey estima que sólo esta liberación de información en open data generará nuevos modelos de negocio por valor de más de 3 billones de dólares cada año, una cantidad equivalente al 4% del PIB global.
Estimaciones recientes determinan que el uso cuidadoso de análisis de datos (data analytics) podría incrementar un 60% los beneficios operativos del sector de distribución en Estados Unidos, o reducir el coste del sistema sanitario en más de 8%. Algunas empresas como Google o Amazon ya tienen como fundamento de su negocio el tratamiento eficiente de los datos y avanzan decididamente hacia la invasión de nuevos sectores y modelos de negocio. ¿Qué pasaría si Google decidiera entrar en banca? Nadie como él para conocer con eficiencia el comportamiento del consumidor, y acceder a las mejores opciones de inversión a nivel global. Pero todavía son una minoría las empresas que utilizan técnicas de análisis de bases de datos masivas como fuente de competitividad. ¿Qué impacto puede tener en nuestro negocio conocer, de forma eficiente, el comportamiento de millones de consumidores? (¿como se desplazan, cuándo compran, qué compran, qué asociaciones de compra hacen, con qué frecuencias, como utilizan sus tarjetas de crédito, con qué patrones se pueden segmentar ..?). ¿Se podría llegar a cambiar dinámicamente el precio en tiempo real, en función del perfil de consumidor? ¿Qué decisiones corporativas críticas se pueden tomar analizando cuidadosamente el inmenso flujo de datos que circula por las redes sociales sobre, por ejemplo, una gran empresa multinacional? ¿Hasta qué punto se puede refinar una cadena de suministro si en tiempo real se puede monitorizar la ubicación y el estado de cada componente a nivel global? Por no hablar de las insondables oportunidades que nos ofrece el nuevo tsunami de datos en campos como la medicina personalizada en base al análisis genético. Recientemente, Nature publicó un artículo declarando que la comunidad investigadora en genómica preveía que las capacidades de supercomputación actual no serían suficientes para interpretar el caudal de datos que se estaban produciendo en este campo.
Y es que, como el petróleo en bruto, los datos no tienen valor. Si el petróleo se debe refinar y convertir en plástico, gas, o productos químicos, las datos (información) deben convertirse en conocimiento. La información, de hecho, ya no dará poder. Será una simple commodity. Tendrá el poder quien sea capaz de generar conocimiento a partir de esta información, de forma eficiente y eficaz. Y el proceso de conversión de información en conocimiento útil, el proceso de interpretación de los datos, constituirá una formidable fuente de valor económico. Los directores de Sistemas de Información tendrán un gran protagonismo a la hora de transformar los datos disponibles en auténticosinsights de negocio, elevándose a herramientas estratégicas de toma de decisiones. Y Big Data será, según todos los pronósticos, una de las profesiones emergentes y de mayor demanda en los próximos años.
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