¿Cómo convertir el dato en capital?

Por Jordi Trill
Core Tech Business Development Manager, Oracle

 

Casi todo lo que hacemos ahora es digitalizado y capturado como dato, -a dónde vamos, lo que compramos, lo que hablamos, lo que escribimos-. Los datos son una parte muy importante del trabajo diario. Los datos son ahora una forma de capital, en el mismo nivel que el capital financiero en términos de generar nuevos productos digitales y servicios. Este desarrollo tiene implicaciones para todas las empresas de estrategia competitiva, así como para la arquitectura IT que lo apoya.

Contrariamente a la creencia convencional, los datos no son un recurso abundante. En su lugar, se compone de una gran variedad de escasas, y a menudo únicas, piezas capturadas de información. De la misma manera que un negocio minorista no pueden entrar en nuevos mercados sin la financiación necesaria, no se puede crear nuevos algoritmos de establecimiento de precios sin los datos para alimentarlos. En casi todas las industrias, las empresas están en una carrera para crear stocks de datos exclusivos,  -y también las maneras de usarlos-, antes que sus rivales les supere en esta faceta. Las empresas que aún tienen que ver los datos como una materia prima, están en riesgo. En esta línea, el fundador de Alibaba, Jack Ma, comentaba recientemente en este link: “No queremos vender más, queremos más datos”. 

La gran diversidad de los datos capturados y las decisiones y acciones que utilizan esos datos requiere una nueva arquitectura de computación que incluye tres características claves: igualdad de datos, liquidez y seguridad. La búsqueda de estas características impulsa la reinvención de la informática empresarial en un conjunto de servicios que son más fáciles de comprar y utilizar. Algunos serán ejecutados sobre Internet como servicios en la nube pública. Algunos centros de procesamientos de datos serán reconfigurado como nubes privadas. Ambos deben trabajar conjuntamente. 

Posterior a la recolección de los datos adecuados, se procede a su análisis mediante técnicas de analítica avanzada y aprendizaje de máquinas (Machine Learning),  generando información y extrayendo un conocimiento convertido en valor mediante la generación de nuevos productos y servicios. 

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