La revolución de Big Data en LatAm: las startups que generan valor

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El ritmo actual de generación de datos es tan elevado que se calcula que el 90% de todos los datos creados en el mundo fueron generados  en los últimos dos años, a razón de 2.500 millones de gigabytes por día. Esa enorme cantidad de datos no para de crecer y, sin duda, tiene un valor cada vez más estratégico para las actividades humanas. 

Si bien el campo de Big Data está dominado por compañías como Google y Amazon, existe una gran cantidad de startups en LatAm que generan muchísimo valor para las empresas al analizar los datos y aplicarlos a los negocios.

En la superficie  vemos que la tendencia principal parecería estar relacionada con startups que proveen soluciones “plug and play”, enfocadas en analizar la data de la manera más rápida y directa posible para entregar resultados que puedan ser accionables para el negocio. Una suerte de “cajas negras” en donde entran los datos, se procesan y del otro lado surgen órdenes o sugerencias operacionales de distinto tenor.

Así, startups como Pricemaker utilizan los datos para que las empresas puedan manejar de manera mucho más inteligente sus políticas de precios y descuentos, logrando optimizar los ingresos y actuar de manera mucho más coordinada con toda su cadena de distribución.  Este tipo de startups no requieren que el cliente disponga de equipos internos de Data Science ni infraestructura propia, lo cual ahorra costos y logra una operación más transparente. 

Podemos decir que en un contexto donde la demanda de talento humano experto en Data Science supera a la oferta, este tipo de herramientas que permiten explotar los datos de manera ágil se convierten en soluciones más que efectivas. 

Pero si bien es cierto que la utilización estratégica de los datos hace que nuestras empresas sean más competitivas y rentables, también es real que no siempre podemos dejar en manos de terceros el entendimiento de la información generada por la empresa, ni su gestión.

Y es en estos casos que las empresas deben construir sus propios equipos e infraestructura de datos para poder crecer desde bases sólidas, tanto en lo tecnológico como en lo referido al talento disponible.

Aquí es donde aparecen startups que además de enfocarse en Big Data se ocupan en la provisión y capacitación del talento humano dedicado a los datos. Entre ellas destacamos a Datalytics, la cual arma y capacita equipos de Analytics en las organizaciones, constituyéndose en una suerte de “Universidad de los Datos” para captar el mejor talento para nuestras propias organizaciones.

Por último, hemos escuchado numerosas veces que el principal escollo que tienen las startups es la dificultad para recolectar los datos de los clientes y transformar esa enorme cantidad de información en datos estructurados.  Esto se lleva gran parte del costo de los proyectos y es el motivo principal de su fracaso.

Para la construcción de los Data Lakes, que recogen y contienen los datos de las organizaciones, en el pasado había que contratar a los grandes proveedores de servicios de consultoría, de los cuales era muy difícil salir y nos obligaban a contratos eternos de altísimo costo.

En la actualidad esto ha cambiado y encontramos compañías que se adaptan mucho mejor a las demandas corporativas, no sólo en cuanto a los costos sino también al tipo de proyectos que pueden ofrecer.

Por ejemplo Intelimétricauna empresa mexicana de analítica de avanzada para el sector Financiero, Real Estate y Logística, es capaz de construir Data Lakes que serán los repositorios para que las empresas puedan construir herramientas de enorme potencial para predecir precios, optimizar rutas logísticas y acelerar procesos de scoring financiero. Al implementar una estructura correcta de Data Lakes, las posibilidades de crecimiento en cuanto al uso estratégico de los datos se vuelven exponenciales.

En definitiva, no existe una sola manera en la que las startups pueden ayudar a las corporaciones a explotar sus datos, algunas operan sobre el resultado concreto, otras sobre la construcción y la gestión de la infraestructura requerida, y otras desarrollando el talento necesario para lograr concretar proyectos y estrategias que impactarán a largo plazo en las organizaciones.

En síntesis, entendemos que la clave es, por un lado,  poder invertir en tecnología de datos de manera balanceada, de acuerdo a las necesidades puntuales y, por el otro, encontrar socios adecuados con los que podamos trabajar de forma alineada  y que al mismo tiempo entiendan cuales son nuestros puntos de dolor y claves para crecer.

 

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