Desde que la Big Data apareció, todos hemos encontrado en ella un excelente recipiente de donde hacer muchos escenarios para análisis, pero lo importante es como son comunicados los resultados y cuan rápidos somos para mostrar conclusiones redituables para los negocios.
Recordemos que los análisis son solo expresiones de el camino que el analista decidió tomar en cierto momento, es como ir por el mar a pescar y se decide tirar el anzuelo, aquellos con mas experiencia tiran el anzuelo mas cerca de los buenos peces, pero entre mas pronto se dan cuenta del error de su decisión mas pronto rectifican. Pues lo mismo pasa con los análisis de la Big Data, entre mas pronto te des cuenta que se ha llegado a un punto sin consecuencias, mas pronto podrás hacer un nuevo escenario de analisis.
Las hojas de calculo han sido usadas para analizar datos desde que alguien aprendió a usar las tablas dinámicas, pero eso funciona con pequeños estanques de datos. Al enfrentar una hoja de calculo al océano de datos empiezan a aparecer las dificultades inherentes de ellas. Y el problema no radica en las hojas de calculo, ellas por si mismas no son malas, solo son herramientas y como toda herramienta tienen momentos y espacios adecuados para su uso, lo que tienen son limitantes, algunas de las que he ido descubriendo en mi vida profesional son:
- Dependes de un «guru» en la hoja de calculo, dependes de su magia con las funciones y las tablas dinámicas. Eso crea un punto débil en el flujo de la información, de repente tienes una o dos personas con muchos requerimientos de análisis. Y dependes de su experiencia para tomar decisiones al decidir el escenario de análisis… Lo peor de todo es que desperdicias la experiencia de esas personas en crear tablas y no en analizar tendencias.
- No todos entienden la magia detrás de una hoja de calculo, es por eso que basta equivocarse una vez en un análisis para que el «guru» pierda la confianza y empiece una cadena de dudas. O el riesgo de que en una reunión tengas a algunos miembros que pierden el interés o se sientan amenazados por los datos…
- En una hoja de calculo es difícil ver la necesidad de tener un doble chequeo del proceso de análisis y de los resultados a presentar, por lo que las probabilidades de error se incrementan.
- Las hojas de datos no fueron diseñadas para manejar históricos, su capacidad es limitada a las lineas máximas; y en una actualización de su hoja de calculo, fácilmente una función puede desaparecer y dar al traste con mucha historia.
- Son difíciles de compartir, aun cuando se pueden compartir para lectura, la escritura concurrente es casi imposible en una hoja de datos alojada en nube. Es mas, se corre el peligro de trabajar con una versión de la data desactualizada y tomar decisiones sobre ella.
Herramientas para analizar y visualizar Biga Data ya existen, y ninguna se basa en hojas de cálculos, se basan en bases de datos que pueden ofrecer relaciones rápidas, congruencia en los datos, posibilidad de resguardo del historial, etc. En Estados Unidos ya esta disponible la beta de Data Studio.
Casi todas son prediseñadas y son de algún coste, pero las mas exitosas siempre han sido las que se desarrollan al interior de cada compañía escuchando las necesidades propias del rubro y de las políticas, y con las mentes adecuadas en equipo, serían las de mas bajo costo y de mayor longevidad.
Te atreves a mutar desde las hojas de calculo para entrar al océano de los peces grandes?
ToRo 