Las 4 eras de la data

Nov 18, 2021

La sociedad moderna está rodeada de datos. Los recopilamos, los visualizamos y tratamos de analizarlos para tomar decisiones, no sólo en el mundo de los negocios, sino también en nuestra vida cotidiana. Basta con pensar en las finanzas personales. Hemos llegado a un punto en el que los datos son un producto, la gente los vende y los compra, y los utilizamos a cambio de productos y servicios. ¿O acaso crees que Facebook —perdón, Meta— es realmente gratis?

Volviendo al mundo de los negocios, en el siglo XXI todo son datos, y no podemos escapar de ellos. Al menos una vez al día oímos a nuestros colegas decir "los datos muestran x" o "los datos no muestran y", y cosas como "necesitamos conseguir más datos para probar z".

Cuando miramos a las empresas que se especializan en el análisis de datos de cualquier tipo, siempre vemos las mismas frases. "Obtenga información procesable de sus datos", "Impulse las decisiones empresariales con datos en tiempo real", "Resuelva problemas complejos con un enfoque basado en datos". Siempre es lo mismo.

Pero, ¿cómo hemos llegado a este punto? ¿Cuál es la historia que hay detrás y qué es lo que viene para la data en el mundo empresarial?

Para entenderlo, hemos dividido la historia contemporánea de la data en cuatro fases, desde que los datos se almacenaban en cuadernos hasta la ciencia de datos y todas las palabras de moda que utilizamos hoy.

4 grandes empresas que demuestran el poder de la visualización de datos
Con la visualización de datos, empresas de todas partes del mundo han sido capaces de convertirse en protagonistas de sus áreas.

1ª Era - La aparición de la inteligencia empresarial y las bases de datos 1920-1990

La década de 1920 fue testigo de los inicios del almacenamiento de datos moderno. En 1928, el ingeniero germano-austríaco Fritz Phleumer creó un método innovador que consistía en almacenar la información magnéticamente en una cinta. Este método es el principio de cómo almacenamos hoy los datos digitales en los discos duros de los ordenadores.

Más adelante, en la década de los 50, nació el término "Business Intelligence", que sigue siendo muy utilizado hoy en día y que fue acuñado por IBM. En un principio, el término se definía como la capacidad de entender las interrelaciones de los hechos presentados de forma que se pueda guiar la acción hacia un objetivo deseado. Una definición que no dista mucho de la que seguimos utilizando hoy en día.

Al igual que el término "Business Intelligence", IBM lideró muchas innovaciones importantes relacionadas con los datos en este periodo, siendo quizás la más importante la creación del marco de la base de datos relacional. Este tipo de base de datos almacena la información en un formato jerárquico, haciéndola más accesible que las estructuras de bases de datos anteriores. Este marco sigue siendo el modelo de las bases de datos modernas. Un gran ejemplo es, por supuesto, el mundialmente famoso CRM, Salesforce, que funciona en una plataforma Force.com, una potente base de datos relacional.

2ª Era - Almacenamiento de datos en un entorno digital 1990-2000

La década de los 90 supuso un punto de inflexión en la forma de almacenar y gestionar los datos con la aparición de Internet. En un artículo realizado en 1991, Tim Berners-Lee expuso las especificaciones de una red mundial interconectada de datos, a la que podría acceder cualquier persona desde cualquier lugar.

La aparición permitió almacenar grandes cantidades de datos en el mundo digital, además de darse cuenta de que era mucho más rentable que hacerlo en papel. En ese momento, los investigadores de todo el mundo empezaron a preguntarse cuántos datos había realmente en el mundo.

En 1997, Michael Lesk escribió un artículo titulado "¿Cuánta información hay en el mundo?", en el que afirmaba que 12.000 petabytes no eran una cifra descabellada. También mencionó que la web se multiplicaba por diez cada año, pero que la gran mayoría de los datos nunca serían vistos por nadie y, por tanto, no se obtendría ninguna información útil de ellos.

3ª Era - Big Data y los científicos de datos entran en escena 2000-2020

Como se mencionó, en la era anterior los expertos empezaron a preguntarse sobre la cantidad de información que había y cómo probablemente se iba a desperdiciar, ya que no había forma de analizarla adecuadamente. Pues bien, el auge de la Web 2.0 agravó aún más el problema, ya que esta iba a ser generada por los usuarios, lo que significa que estos podrían subir y compartir sus propios datos.

Cada vez fluyen más datos a través de la web y de las bases de datos de las empresas. Según un informe de McKinsey de 2009, la empresa estadounidense promedio con más de 1.000 empleados tiene más de 200 TB de datos.

Estas cifras astronómicas, combinadas con la falta de conocimientos, dieron lugar al nacimiento de lo que la Harvard Business Review tituló "El trabajo más sexy del siglo XXI": Los científicos de datos. Se trata de genios matemáticos, estadísticos y otros que son capaces de nadar a través de montones de datos y ofrecer ideas a los líderes empresariales. Los científicos de datos siguen siendo muy demandados, y en países como Estados Unidos faltan personas con estas habilidades técnicas. Siempre que un directivo de cualquier departamento necesite analizar datos para encontrar información sobre su producto, mercado o cualquier otra cosa, probablemente tendrá que recurrir a uno de estos científicos de datos o, como mínimo, a un ingeniero.

4ª Era - Bienvenidos a la Democratización de Datos 2020-Actualidad

El año 2020 llegó con la pandemia de Covid-19, y las reglas del mundo empresarial cambiaron. La gente se vio obligada a trabajar desde casa, y muchos negocios tradicionales que utilizaban prácticas antiguas para recopilar datos y vender sus productos o servicios, tuvieron que adoptar prácticas digitales para sobrevivir. Desde hace varios meses, el mundo vive principalmente en línea, donde la gente pasa más tiempo y realiza más actividades que proporcionan datos, como las compras bancarias y la comunicación en las redes sociales. Como consecuencia, la cantidad real de datos ha aumentado rápidamente en el último año.

En 2020 comenzó a crecer otra fuerza, el software No-Code. La programación tradicional ha sido una de las habilidades más deseadas en el mundo de los negocios, pero no mucha gente realmente la aprende o la adopta. Aquellos que no tienen las habilidades de programación para construir software, de hecho, han hecho crecer el uso de herramientas No-Code, que son simplemente interfaces drag-and-drop que les permiten crear software de varios tipos, como aplicaciones móviles, sitios web, herramientas internas y visualizaciones de datos.

¿Qué son las herramientas internas No-Code?
Aprende más sobre las herramientas internas No-Code: lo que podría llevar tu negocio al siguiente nivel.

El uso de No-Code se ha disparado. De hecho, se prevé que en 2024 el 65% del desarrollo de software será sin código. Sin embargo, es importante señalar que el objetivo del No-Code no es reemplazar a los desarrolladores e ingenieros de software en su totalidad, sino más bien proporcionar a las personas no técnicas la oportunidad de construir las mismas herramientas que harían con el código. Y lo que es más importante, las herramientas No-Code realmente liberan el tiempo de los desarrolladores de software y de los ingenieros, al permitir a los usuarios no técnicos realizar flujos de trabajo complejos, construir interfaces y crear visualizaciones sin tener que pedirles ayuda. Esto permite a los desarrolladores y a otros técnicos y organizaciones centrarse en lo que realmente importa, mejorar sus productos.

Volviendo al tema de los datos, No-Code no sólo tendrá un impacto en los desarrolladores, como hemos establecido, sino también en los científicos de datos. Los Product Managers, los líderes de Marketing, los Customer Success Managers y otras personas de la organización no tendrán que pedirle a un Data Scientist que busque los datos que necesitan para reunir información. Con las herramientas No-Code, estos datos serán fáciles de recopilar, agregar y comprender, para así anticiparse a las necesidades de los usuarios con sólo unos pocos clics. Y esto, al igual que a los desarrolladores, permite a científicos de datos profundizar en áreas más complejas y/o urgentes.

Los datos han sido accesibles durante mucho tiempo para los usuarios habituales de las empresas, pero hasta ahora no disponían de las herramientas adecuadas para obtener lo que necesitaban de forma sencilla. En la mayoría de los casos, tienen que estar familiarizados con el lenguaje de consulta estándar y saber cómo se construye la base de datos, lo que requiere mucho esfuerzo y tiempo. Importantes estrategias de producto y de negocio se quedan sin trabajar por la falta de conocimientos y la enorme cantidad de fricción que hay en el proceso de creación de una simple visualización.

Bienvenidos a la era en la que todo el mundo en una organización puede acceder a los datos y jugar con ellos (sí, hablo en serio). En la que no hay barreras de entrada, aparte de tener una computadora y acceso a Internet. Donde la visualización de datos se crea de una manera realmente visual e intuitiva, que realmente se puede entender y a la cual se puede reaccionar rápidamente.

Bienvenidos a la era de la democratización de los datos.