Nunca un dato pudo dar más de sí. Big data analytics está lejos de haber tocado techo, pese a que los avances de los últimos meses parecían indicar lo contrario. El internet de las cosas fue sólo el principio de la "datificación" de la realidad. Desde conocer el epicentro de un terremoto gracias a un dispositivo de fitness hasta hacer un seguimiento del inventario gracias a los drones. No se trata de ciencia ficción, es la ciencia de los grandes datos y las bondades de su analítica las que hacen posible que todo sea medible, más sencillo de comprender y mucho más accesible.
Las empresas apostaron fuerte por los nuevos tiempos y dieron el salto rápidamente a la nueva ola analítica que se apoyaba en los grandes volúmenes de información. Big data analytics pasó, de ser tendencia, a ser algo cotidiano, habitual, necesario... del todo imprescindible.
Y cuando parecía que ya se había probado todo en este campo, aparece la analítica multipolar. Esta modalidad de análisis combina las mejores prácticas analíticas con los modelos de inteligencia de negocio que han demostrado ser prácticamente infalibles.
Una integración de sistemas operativos, datos y herramientas de BI que no se queda en eso y busca materializarse en un nuevo modelo, poliédrico, donde se recopila y analiza en varios lugares de datos, de acuerdo con el tipo de información de que se trate y el análisis que sea requerido en cada caso.
Su forma de operar multiplica exponencialmente las posibilidades de big data analytics al poner a disposición del negocio:
El análisis de datos operativo tradicional y en tiempo real.
Los almacenes de datos tradicionales orientados a distintas áreas como finanzas o presupuestos, monitorizados por los indicadores precisos.
Sensores de datos poli-estructurados y análisis de largo plazo.
Sistemas de BI independientes que permiten llevar a cabo análisis personales y departamentales.
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La analítica multi-perspectiva rompe esquemas y consigue resolver algunas de las dudas que se planteaban las organizaciones desde la irrupción de big data analytics, aunque, para hacerlo, antes deberá encontrar la respuesta a cuestiones como:
- Qué información debe considerarse prioritaria.
- Cuándo se necesita traspasar los cubos de análisis y en base a qué se toma la decisión.
- Quién se responsabilizará del modelado de datos y en qué momento lo hará.
- Cuáles son los diferentes niveles de acceso que se dará a los distintos usuarios para optimizar la gobernabilidad.
Big Data analytics ganará en fluidez y las infraestructuras analíticas en solidez. Con la configuración correcta, y sin perder flexibilidad, el reto de mantenerse al día con las necesidades cambiantes de la organización podrá conseguirse sin demasiado esfuerzo. Las claves:
Poder prescindir de la definición de un modelo de negocio por adelantado, pudiendo adaptarse a los requerimientos de las consultas usuarias en cada momento.
Hacer posible la actualización de los dato sin la necesidad de tener que crear nuevas tablas físicamente.
Permitir identificar los análisis personales o departamentales de más éxito para su exportación y uso en toda la empresa.
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