¿Cuál es el trabajo más «sexy» del siglo XXI según Harvard?

Un artículo de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard nos muestra el surgimiento de un nuevo jugador clave en el mundo de las organizaciones del presente tiempo: el científico de datos; al punto que se atreve a llamarlo el «trabajo más sexy del siglo XXI». En efecto, se trata de profesionales altamente calificados que cuentan con la preparación y la curiosidad para realizar descubrimientos en el infinito mundo del «big data», tomando como referencia la consolidación de redes sociales como Facebook y LinkedIn desde la década pasada. Sin embargo, la escasez de estos científicos de datos se está convirtiendo en una seria restricción para muchos sectores de la economía actual.

 

Los desafíos del surgimiento de un nuevo profesional

Obviamente muchos científicos de datos están trabajando tanto en las nuevas startups como en compañías ya establecidas, pero su repentina aparición en los actuales modelos de negocio refleja que ahora las compañías están lidiando con información que viene en volúmenes y variedades nunca antes contabilizadas. Ahora es normal que cualquier empresa almacene muchos petabytes de datos desde sus áreas claves de desempeño y que marca la diferencia entre tener millones de números y columnas sin ningún tipo de análisis o responder acertadamente a la cuestión de involucrar un «mashup» de severos esfuerzos analíticos para conseguir mejores oportunidades en el mundo del «big data».

La importancia del «big data» en las organizaciones modernas se puede encontrar tras el entusiasmo de su infinito número de posibilidades para optimizar la eficiencia y la productividad de su desempeño en el mercado, así como las tecnologías que hacen posible su dominio como las herramientas de fuentes abiertas, almacenamiento en la nube y la visualización de datos. Pero independientemente del buen uso que le den los profesionales que tengan un dominio avanzado de las mismas, varias compañías (sobre todo del sector tecnológico) están preocupadas porque presentan dificultades para reclutar este talento especializado a su portafolio de negocios y por supuesto, encontrar nuevos planteamientos o usos a partir de ellas.

Peor aún, muchas universidades no han diseñado todavía programas para la formación de científicos de datos y reclutarlos requiere de mucha creatividad, ya que su fuerte enfoque en ciencias de la computación los hace bastante lejanos a asuntos relacionados con los negocios, mientras que los aspectos relacionados con su selección y retención difieren mucho de lo que hace feliz a otros profesionales. Por ejemplo, ellos necesitan autonomía, pero a su vez quieren estar en la dirección de la empresa a la hora de responder a asuntos gerenciales con sus colegas en posiciones directivas en tiempo real y puedan ser capaces de resolver los problemas más intrigantes donde los datos ayuden a generar mayor riqueza a la organización donde se encuentran.

En síntesis, la capitalización del «big data» depende en contratar a los escasos profesionales especializados, por lo que el desafío para los directores empresariales es aprender a cómo identificar este talento, atraerlo a sus compañías y hacerlo productivo para ellas. El inconveniente es que ninguna de estas tareas está establecida dentro de un rol organizacional como tal y a pesar de haber un mínimo consenso para que su perfil encaje en una firma, todavía hay mucho trabajo por delante para responder cómo los científicos de datos pueden agregar el mayor valor agregado y cómo su desempeño debería ser medido.

 

(Recomendado: el lado humano del «big data»: revolución del conocimiento)

 

¿Quiénes son los científicos de datos?

Podemos afirmar que los científicos de datos son aquellas personas que comprenden cómo encontrar respuestas a importantes asuntos de negocios desde el «tsunami informativo» de hoy que se caracteriza por estar desestructurado y desordenado. Más allá de eso, el primer paso para responder a esta pregunta es identificar las necesidades para contratarlos y comprender lo que ellos realmente hacen en las empresas. Es obvio que lo que más necesitan es hacer descubrimientos mientras están sumergidos en miles de millones de datos, darle forma a un sinfín de información sin procesar y hacer el mayor análisis posible de ella.

Los científicos de datos son capaces de identificar fuentes valiosas de información, integrarlas unas con otras, darle sentido a fuentes incompletas y limpiar el conjunto de ella que se derive de los anteriores procesos. En ambientes competitivos donde los desafíos cambian constantemente y el flujo de datos nunca se detiene, pueden ayudar a los tomadores de decisiones a hacer análisis «ad hoc» y tener conversaciones fluidas que estén relacionadas con este tema. En resumen, cuando realizan descubrimientos, ellos comunican los resultados de su aprendizaje a partir del despliegue de dicha información y sugieren dichas implicaciones para las nuevas directrices de negocios.

Asimismo, son expertos para encontrar patrones de manera clara y completa, de tal manera que pueden asesorar a los ejecutivos y directores de las implicaciones del análisis de datos para los productos, servicios, procesos y toma de decisiones. De hecho, los científicos de datos pueden ser considerados como una especie de híbridos que combinan habilidades de hacker, analista, consultor y comunicador, dando como resultado una combinación extremadamente poderosa (y por supuesto, rara). Y lo que los hace muy valiosos en su intensa curiosidad para llegar a lo más profundo de un problema, formular las preguntas más apremiantes y distinguirlas de un amplio número de hipótesis que pueden ser probadas. En pocas palabras, son capaces de integrar el pensamiento asociativo que caracteriza a los científicos de muchos campos de estudio.

Aunque no parezca sorprendente, muchos de los científicos de datos que trabajan actualmente en el mundo de los negocios fueron preparados formalmente en ciencias de la computación, matemáticas o economía, pero también pueden surgir de cualquier otra rama del conocimiento humano. No obstante, esto va más allá de la tradicional capacidad analítica de la estadística, dado que muchos son especialistas en generar y organizar datos en información estructurada, pero pocos en integrar datos que están desordenados en ésta última.

Los científicos de datos deben tener una sólida formación en matemáticas, estadística, probabilidad y ciencias de la computación. Aunque lo ideal es que fuesen expertos en lenguajes de programación, no necesariamente es un requisito excluyente porque al no ser una habilidad de clase mundial, puede ser enseñada rápidamente a través de cursos y capacitaciones en nuevas tecnologías o métodos particulares. Y claro está, que logren transmitir dicha experticia técnica a pasión por el negocio y empatía en la administración de las relaciones con los clientes.

 

(Recomendado: informe LEAP ¿cómo superar las brechas de talento analítico y digital en las empresas?) 

 

El despegue de un nuevo perfil

La transformación digital de las empresas como resultado de la Revolución 4.0 ha hecho más que importante, la proliferación de cursos y programas que se enfocan en la enseñanza de nuevas tecnologías, lenguajes de programación y sistemas de información, en la misma medida de que los fabricantes de estas tecnologías de «big data» están trabajando fuertemente en hacerlas más sencillas y accesibles tanto para las empresas como para los futuros científicos de datos. No es de extrañar que la competencia por este tipo de talento se haya vuelto feroz y del crecimiento de las oportunidades de empleo para estos profesionales con salarios cada vez más altos, pero sobre todo que tienen las puertas abiertas en muchos lugares.

Al tener un perfil tan apetecido por las empresas (sobre todo del sector tecnológico) han exigido amplios paquetes de compensación como parte de su nivel de respeto que tienen dentro de ellas y el valor agregado que generan a los diferentes procesos de gestión organizacional y a los respectivos núcleos de negocios. Pero como se mencionó anteriormente, también quieren ser partícipes de la toma de decisiones con sus colegas en áreas directivas y estar enterados de cualquier actividad de desarrollo en tiempo real para apalancar la evolución de opciones a presentarse.

Aunque muchas compañías pensarían que contratar científicos de datos como consultores es una buena idea, en realidad no lo es. En efecto, ellos lo que buscan es construir información estructurada a partir de los datos, no simplemente ofrecer asesoría para la toma de decisiones o trabajar en el modelo convencional de análisis cuantitativos de problemas, tal como sucede en Wall Street, por ejemplo. Al fin y al cabo, se trata de creadores de soluciones cuyo trabajo puede tener un impacto más duradero y dejar sus marcas como pioneros de su profesión.

Por otro lado, los científicos de datos demandan tener mayor grado de libertad para experimentar y explorar nuevas posibilidades, así como relaciones más cercanas con el resto de las áreas de la organización. Su mayor oportunidad no se encuentra en presentar informes a ejecutivos y gerentes, sino en crear valor a través de la innovación con productos y servicios orientados a las necesidades reales de los clientes. El único inconveniente con este tipo de profesionales con habilidades altamente sofisticadas en un entorno de evoluciones rápidas es que tienen menos interacciones con especialistas en su mismo campo de estudio, es decir, suelen ser más individualistas que colectivistas y su manejo puede ser complicado si no se logra que entiendan la importancia de trabajar como un equipo a través de la colaboración y compartición de tecnologías.

 

El trabajo del siglo

Independientemente de esta pequeña desventaja, los científicos de datos tienden a ser más motivados cuando se tienen grandes expectativas con ellos. Son los más idóneos para afrontar los desafíos de organizar y estructurar grandes volúmenes de información, en aras de generar mayor productividad y eficiencia que redunde en menor desgaste de tiempo y energía a tareas que involucran predicción u optimización. Inclusive, si los ejecutivos piensan que la simple generación de informes no es suficiente, los científicos de datos serán motivados por un mayor esfuerzo para procesos de analítica más avanzada mediante el «big data».

Hal Varian, economista jefe de Google, afirmó que «el trabajo sexy de los próximos 10 años serán los estadísticos. La mayoría de las personas piensan que estoy bromeando, pero ¿quién hubiese sugerido que los ingenieros de computación serían el trabajo sexy de la década de los 90 del siglo pasado?». Si lo sexy se entiende por tener habilidades raras que tienen una alta demanda, los científicos de datos están ahí: son difíciles de encontrar y costosos de contratar, dado el entorno hipercompetitivo del mercado actual para hacerse con sus servicios y mucho más, retenerlos.

Simplemente no hay muchos profesionales que tengan la combinación ideal de un trasfondo científico, ingeniería computacional y habilidades analíticas en el mundo de los negocios. Todavía se sigue con el enfoque de la ingeniería financiera de la década de los 80 y 90 del siglo pasado con un pasado en física y matemáticas totalmente idóneos para empresas del sector financiero como bancos de inversión y fondos de cobertura, sobre todo por su capacidad de crear algoritmos y estrategias basadas en datos. Pero ahora el acelerado crecimiento del «big data» requiere de nuevos especialistas que puedan surfear en las olas de los vastos océanos compuestos por billones de datos, antes de que las empresas terminen ahogadas por las graves consecuencias de la falta de talento; de no contar con el «trabajo más sexy del siglo XXI».

 

«Encuentre a las personas que puedan sacar provecho de un tesoro lleno de datos desordenados y desestructurados». Thomas Davenport y D.J. Patil

 

(Puedes leer el artículo completo de Harvard aquí, en inglés)

Análisis: ¿Cómo superar las brechas de talento analítico y digital en las empresas?

Un informe de la firma consultora A.T. Kearney a través del denominado Estudio de Liderazgo de Excelencia en Prácticas Analíticas (LEAP, por sus siglas en inglés) nos muestra la realidad de muchas empresas en el presente siglo que están en la carrera intensa de incorporar la analítica y lo digital en sus núcleos de negocio, por lo que esta competencia se traslada también a las personas dentro de una organización. Cabe destacar que las compañías tienen acceso prácticamente ilimitado a miles de millones de datos como nunca antes y que los han convertido en una ventaja competitiva sostenible en el tiempo, pero que todavía queda mucho por delante a la hora de formar el futuro talento humano que sea capaz de trabajar en esta integración de tecnología, analítica y negocio.

 

Buscando a los trilingues del mañana

Este nuevo paradigma de contratación no se basa en el dominio avanzado de tres idiomas como sucede en la actualidad, sino en la búsqueda intensiva de las empresas para reclutar, capacitar y retener el mejor talento digital y analítico posible para competir en el mundo de hoy. Ya no sirve aquel modelo de empleado que solo realiza informes a terceros, sino una nueva clase de trabajadores que pueden combinar sus habilidades duras en el manejo eficiente de la tecnología, pensamiento crítico y analítica para tener una comprensión global de la estrategia de negocios y por ende, cómo transformar las funciones claves del mismo.

En efecto, este nuevo trilinguismo consiste en el manejo óptimo de las nuevas tecnologías, los modelos analíticos y su integración al núcleo de negocios de la empresa, desarrollando nuevas habilidades en creatividad, perspicacia e innovación que obligan a los trabajadores a pensar fuera de la caja en búsqueda de mejores soluciones. No obstante, el aprendizaje de estos nuevos conocimientos se ha tornado bastante complejo y difícil para muchas compañías que están demandando este tipo de perfiles que combinen perfectamente los conocimientos técnicos y del sector donde operan.

Aunque pareciera que por obvias razones este tipo de talento solo sería necesario para las grandes empresas tecnológicas, el informe muestra que también se requieren en otras industrias como la financiera, automotriz, telecomunicaciones, comercio minorista, energía, salud, entre otros. Más allá de eso, el verdadero problema radica en que las compañías simplemente no saben lo que ellas quieren de sus empleados que cuentan con este perfil y tampoco tienen políticas claras para atraerlos, mucho menos retenerlos. Por si fuera poco, la nueva generación millennials – que tiene mayor acceso y facilidad a la tecnología – representa un gran desafío para ellas y por lo tanto, no será suficiente con abrazar esta transformación digital, sino responder correctamente cómo estos nativos digitales pueden impulsar nuevas capacidades analíticas en pro de sus negocios.

 

Entendiendo el nuevo tipo de talento humano

A.T. Kearney identifica cuatro niveles o grados de madurez de analítica dentro de una organización para tener una comprensión global de este nuevo perfil exigido por las empresas del presente siglo:

 

Gráfica 1: niveles de madurez en competencias analíticas y digitales

 

• Rezagados (laggards): se caracterizan por su analítica de nivel básico que está limitada a la elaboración y entrega de informes que muestran el desempeño pasado de una empresa en un periodo de tiempo determinado.

• Seguidores (followers): sus capacidades analíticas son usadas para entender y manejar los aspectos involucrados en la relación costo-beneficio de cada operación del negocio, así como sus repercusiones en el desempeño global de la empresa.

• Exploradores (explorers): ayudan a predecir nuevas tendencias de mercado y optimizar el desempeño del negocio.

• Líderes (leaders): sus análisis están integrados a la toma de decisiones en el nivel gerencial y tienen la capacidad de generar previsiones a las tendencias que afectarán el avance del negocio y conducirlo a la generación de ventajas competitivas e innovación en sus procesos.

 

Como se puede apreciar en esta caracterización del nuevo talento analítico-digital requerido por las empresas, el objetivo principal radica en que todos los trabajadores deben avanzar hacia el grupo de los líderes como parte de la construcción de una nueva generación de directivos cuya especialidad esté enfocada en la integración del análisis cuantitativo, tecnología digital y estrategia de negocio, al punto que la Escuela de Negocios de Harvard lo llama «el trabajo más sexy del siglo XXI». De hecho, quienes trabajan en este tipo de posiciones han llegado a ser los cargos mejor pagados en el mercado debido al valor agregado que ellos pueden brindar a sus respectivas compañías, su experticia en números y su pensamiento estratégico para ayudar a los líderes corporativos a mirar hacia el futuro.

Ahora bien, estos líderes no solo pasan su tiempo codificando y analizando datos puros, sino que también tienen una gran inteligencia de negocios para ir más allá de sus habilidades técnicas en análisis cuantitativo y aportar nuevas estrategias y soluciones para el crecimiento de la empresa. Adicionalmente, los líderes deberán mostrar una gran experiencia en otro tipo de habilidades duras como administración de la información, visualización en la entrega de informes, creación de modelos avanzados, desarrollo de estudios de caso, creatividad y dominio de conocimientos en áreas específicas que si bien manejan los otros tres niveles por separado, éstos son capaces de integrarlas exitosamente a los objetivos de la organización.

Asimismo, estos líderes son incentivados más allá de compensaciones económicas (a pesar de que es uno de los factores más importantes en la atracción y retención de este tipo de talento en un escenario de alta demanda, pero baja disponibilidad para encontrarlos), ya que buscan ir más allá de las funciones tradicionales de solamente reportar informes sobre el desempeño de la empresa o tareas de apoyo a nivel administrativo, buscando enfocarse en ser innovadores, transformar la estrategia de negocio de la compañía y hacer tareas ambiciosas que tengan un impacto perdurable en el crecimiento y la evolución de la organización.

Al igual que los científicos, los líderes expertos en analítica y habilidades digitales son capaces de combinar exitosamente una comprensión profunda de la información con un deseo profundo de cavar más profundo para llegar a las respuestas a los problemas más desafiantes que sus empresas están enfrentando. Si bien se trata de una tarea demasiado compleja, la carrera por atraer este talento de clase mundial se está convirtiendo en uno de los asuntos más críticos para muchas empresas de distintos sectores por su escasa disponibilidad en el mercado (una demanda superior a la escasa oferta) y las brechas existentes en la búsqueda, selección y retención de este tipo de perfiles.

 

¿Por qué existen estas brechas de talento?

Como se mencionó anteriormente, la baja disponibilidad de talento analítico y digital frente a la alta demanda de las empresas de hoy por estos líderes con varios años de experiencia, formación educativa avanzada y competencias de alto nivel se ha convertido en un proceso dificultoso que consume mucho tiempo y que termina siendo bastante costoso. Por tal motivo, A.T. Kearney identifica los tres desafíos que muchas empresas están afrontado para atraer este tipo de talento:

• La analítica como disciplina de estudio es relativamente nueva: para muchas compañías, especialmente del sector tecnológico, la integración entre la analítica y las nuevas competencias digitales juegan un papel mucho más importante que años atrás. Sin embargo, la organización e integración de este nuevo tipo de talento para que encajen en sus nuevos roles es una tarea ardua que requiere mucho tiempo y así mismo, varios líderes se quedan preguntando qué hacer para asegurar que sus habilidades dejen el mejor impacto en dichas organizaciones: una cuestión que muchas empresas todavía no han terminado de responder.

• Las divisiones corporativas obstruyen la analítica: la analítica es una habilidad de tipo híbrida que puede influir poderosamente en todos los estamentos de la organización, por lo que este tipo de talento debe ser desplegado de manera transversal a lo largo y ancho de ella. No obstante, el problema es que muchas compañías contratan a este tipo de talento para que ocupen posiciones de bajo calibre o en secciones cuya participación en las áreas claves de negocio es baja y mientras sea así, su impacto será demasiado lento para asegurar siquiera un impacto en el largo plazo y lograr la transformación de la estrategia de negocio.

• Las fuentes tradicionales de talento siguen todavía en proceso de actualización a las nuevas tendencias del mercado: mientras las universidades y distintas facultades están incorporando programas y cursos relacionados con la analítica y la transformación digital, un amplio número de reclutadores y equipos de recursos humanos afirman que el talento proveniente de esos centros educativos está insuficientemente preparado. Y si bien muchos candidatos están aspirando a estos cargos con las habilidades para ser atractivos en el mercado laboral de hoy, carecen de lo que es necesario para lograr el éxito de manera sostenible.

 

Estrategias de atracción y selección de nuevos talentos

Teniendo en cuenta los tres desafíos mencionados anteriormente, las áreas de recursos humanos y reclutamiento están teniendo tiempos difíciles para contratar el personal adecuado para sus respectivas organizaciones. Si bien gran parte de los candidatos tienen la preparación técnica y analítica necesarias, muchos de ellos carecen de las habilidades de negocios requeridas para tomar las mejores decisiones. Por otro lado, también existen quejas en muchas empresas para encontrar candidatos con el equilibrio entre habilidades duras y blandas. A pesar de eso, A.T. Kearney identifica cuatro estrategias que están siguiendo las compañías para conseguir y retener el mejor talento:

• Construir una marca única a nivel digital y analítico: el estudio muestra que paradójicamente las empresas se abstienen de contratar profesionales con amplia experiencia, optando por enfocarse en aquellos recién egresados de las universidades y dado que requieren bastante tiempo para crecer, estos «juniors» son contratados para ser capacitados en las habilidades específicas que son necesarias para el crecimiento y el éxito de la compañía en el largo plazo. Este tipo de iniciativas son prácticamente similares a los programas trainees de varias multinacionales donde se les dan todas las herramientas y tiempo necesarios para su plan de carrera, así como la oportunidad de trabajar en varios de los proyectos más importantes de la organización y creando un talento único que añadan valor agregado a la misma.

• Abrazar los programas de rotación de personal: estos programas, que consisten en que los empleados roten a través de diferentes áreas o divisiones corporativas, son una vía de crecimiento orgánico para conseguir talento analítico-digital tras haber realizado múltiples funciones a lo largo y ancho de la organización. Además, los ayudarán también a combinar sus conocimientos avanzados en varios temas para obtener una comprensión más profunda del impacto de los aspectos críticos de éxito de la toma de decisiones en el día a día de la empresa.

• Usar equipos multidisciplinarios para integrar la analítica a lo largo y ancho de la organización: si no es posible construir equipos de analítica en cada área, se recomienda crear una especie de comando SWAT (a nivel corporativo, claro está) que puedan trabajar hombro a hombro con otros equipos funcionales e incubadoras de ideas de negocio, creando sinergias a partir de los conocimientos de cada uno y dar paso a centros de excelencia o modelos de servicio colaborativos que estén actualizados con las tecnologías y habilidades emergentes, proveyendo oportunidades de mejoramiento continuo para consolidar competencias y los planes de carrera de futuros prospectos.

• Construir asociaciones entre universidad-empresa: varias empresas ven las alianzas con centros educativos como uno de los mejores caminos para conseguir el talento necesario para sus posiciones de analítica, por encima del grupo de los rezagados. Varias de estas medidas comprenden programas de prácticas profesionales o apoyo en la construcción de los nuevos currículos académicos que sean totalmente relevantes para las necesidades de las compañías de hoy y capaces de resolver los problemas del mundo real.

 

El camino a seguir

Para las empresas y los líderes organizacionales, la consolidación de capacidades analíticas y digitales es una prioridad estratégica. Ahora tienen por delante el desafío de aprender a aplicar aquellas habilidades para sus negocios y tomarse el tiempo que sea necesario para contratar y retener a los mejores talentos. Claramente traer estos roles a la vanguardia de las empresas del presente siglo requiere un cambio de paradigma: no se trata de reclutar personal para puestos de IT, analistas de negocio o PhD en estadística o matemáticas, sino en la manera como las áreas de recursos humanos seleccionan los futuros candidatos a partir del valor agregado de aquellos que tienen habilidades diferenciadas frente al resto y no simplemente por su experticia en un campo.

Obviamente no hay una estrategia estándar o universal, puesto que cada organización tendrá sus propias necesidades y objetivos a cumplir tanto en el corto como en el largo plazo, por lo que comprender sus particularidades ayudarán a determinar que habilidades son realmente necesarias. Un buen punto de partida es identificar donde se encuentra actualmente la mayor experticia, donde se necesita más talento y donde podría ser usado mejor. No cabe la menor duda de que contratar y retener a este tipo de talento no solo debe ser un objetivo de largo alcance para las empresas, sino que será crucial para construir ventajas competitivas distintivas y provocar disrupciones en los modelos y fronteras tradicionales de las compañías en el sector donde se encuentran.

 

(Puedes leer el informe completo de A.T. Kearney aquí, en inglés) 

 

Nota: si lo deseas cargar en formato PDF, puedes hacer clic aquí (documento en inglés)

El lado humano del «big data»: revolución del conocimiento

El documental elaborado por PBS nos muestra la realidad de la fuerza invisible e indetenible que está transformando la vida humana en múltiples áreas: big data. Con la irrupción de la economía digital, las tecnologías disruptivas y la generación de grandes volúmenes de información en la red en tiempo real, se ha abierto un universo infinito de posibilidades que conduce a la humanidad a uno de sus más grandes desafíos tras prometer una gran revolución en la manera cómo hemos creado, analizado y tratado el conocimiento hasta ahora.

La big data se ha convertido en uno de los inventos más promisorios de la denominada cuarta revolución industrial y que aplicado al entorno organizacional, se considera una de las herramientas más útiles para el mejoramiento en la toma de decisiones, la anticipación de riesgos en negocios estratégicos, la gestión de bases de datos y una reducción de costos como resultado de una manera más eficiente de gestionar los procesos clave de la compañía. Con una mayor capacidad analítica de los datos recopilados, muchos sectores se han visto beneficiados de su importancia para mejorar la satisfacción de las necesidades de sus clientes y aumentar la productividad de sus operaciones en términos de mantener la calidad de sus productos y servicios en conjunción con la rapidez para ser suministrados.

Asimismo, muchas empresas se han dado cuenta de las limitaciones que tienen los sistemas de información tradicionales para extraer datos reales y de alta calidad, en mercados cada vez más cambiantes y complejos. No basta simplemente con las hojas de cálculo que se usan tradicionalmente para realizar informes gerenciales, sino que ahora deben analizar información que está fuera de sus dominios convencionales, tales como redes sociales, campañas de mercadeo y estadísticas de terceros. En ese sentido, la big data ofrece procesos de tratamiento y análisis de datos dentro de tiempos razonables, mientras minimiza los riesgos de tomar decisiones basado en información errónea o desactualizada ante la volatilidad y corta duración de la misma.

Y esta revolución ha llegado para quedarse: los registros de salud ahora son digitales que contienen la historia clínica de los pacientes y proporcionan diagnósticos para indicar el tratamiento más adecuado; las empresas de comercio minorista cuentan con programas más sofisticados de fidelización de clientes que predice hábitos de compra y tendencias de consumo; prevención de fraudes en transacciones de comercio electrónico como actividades bancarias, reservaciones e inversiones; operaciones en los mercados financieros para compraventa de divisas, acciones, bonos u otros vehículos bursátiles, entre otras. Sin embargo, también nos muestra su lado oscuro como la manipulación mediática de las redes sociales debido a la violación de la privacidad en la información de sus usuarios.

Al fin y cabo, la big data es una evidencia más de las ilimitadas capacidades humanas para transformar su realidad, con sus virtudes y defectos. Disfruta del vídeo y descubre más a fondo de esta fuerza prácticamente omnisciente que está cambiando el mundo:

 

 

Si deseas complementar la información contenida este vídeo, te invito a ver otro documental llamado The Age of Big Data de BBC Horizon (ver aquí, en inglés).