¿De qué manera pueden vincularse Big Data y sostenibilidad? ¿Cómo puede la captación y el procesamiento de grandes volúmenes de datos reducir el impacto ambiental que pueden generar las empresas?

Cada vez más organizaciones asumen la sostenibilidad como un valor, no sólo por los réditos que ello aporta a la imagen de marca. Sino también por cumplir la responsabilidad que les corresponde en cuanto a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y toda forma de contaminación. Lo que contribuiría a lograr un planeta climáticamente neutro, garantizando una mejor calidad de vida para la gente y la continuidad de la actividad productiva.

En este sentido, el Big Data ayuda a evaluar el impacto real en el medio ambiente de los procesos inherentes a la cadena de suministro. E incluso los efectos que ha generado la adquisición de productos y servicios por parte de los consumidores. Con la decantación de la información y con base a métricas apropiadas, es factible tomar decisiones climáticamente convenientes. Así los datos adquieren más valor como activo, pues ayudan a crear modelos de negocios innovadores y sostenibles.

¿Cómo integrar Big Data y sostenibilidad?

El proceso para integrar Big Data y sostenibilidad es diferente para cada empresa. Ello dependerá del sector productivo al que pertenezca y a su tamaño (PYME o gran empresa). Pero podemos mencionar algunos pasos esenciales:

• Primero, es indispensable que las empresas identifiquen los puntos más críticos de impacto ambiental en el supply chain.
• También investigar cuál es el conocimiento preciso que necesitan obtener de los datos.
• Asimismo, establecer un marco de decisiones fundamentadas en pronósticos suministrados por la analítica avanzada; esto con el objetivo de optar por las más adecuadas y sostenibles.
• Como veremos más adelante, es ideal lograr convenios de colaboración con otros actores comprometidos con objetivos de sostenibilidad. Por ejemplo, instituciones científicas, ONGs, organismos de administración pública y hasta otras empresas. Esto en función de compartir datos de interés mutuo para la planificación de políticas medioambientales.

¿Qué aporta el Big Data a los objetivos sostenibles?

Aquí la relevancia de los grandes datos está en su capacidad para apoyar el conocimiento de las empresas sobre el impacto ambiental de sus operaciones. Parte de las mismas están al alcance de sus competencias, pero otras no lo están. En este caso específico, el suministro de materias primas, los traslados del personal, el desecho de embalajes de productos consumidos, etc. Anteriormente, el acceso y procesamiento de dicha información era más difícil por su dispersión en diferentes lugares y también por los distintos formatos en que se captaban.

Ahora, aplicar Big Data en las organizaciones con el propósito de planificar acciones para reducir la huella de carbono y otros efectos contaminantes puede aportar:

• Datos diversos, estructurados y no estructurados, de diferentes fuentes. Estos pueden proporcionar información relevante de cualquier aspecto de la cadena de suministro. Entre otros: procesamiento y traslado de materias primas, procesamiento interno, actividades administrativas relacionadas y distribución a puntos de venta.
• Una vez procesados y decantados, los algoritmos de Inteligencia Artificial “interpretan” los datos seleccionados y suministran un análisis de contexto. Este último mantendrá la toma de decisiones para disminuir el impacto ambiental de los procesos considerados prioritarios.
• Más allá del empleo en sus procesos específicos, la información aportada por Big Data puede compartirse con la opinión pública y organismos interesados. Esto con el propósito de ser transparentes y colaborar en la consecución de objetivos comunes de sostenibilidad.

Ejemplos de Big Data y sostenibilidad en organizaciones

A nivel institucional, el Instituto de Recursos Mundiales creó Aqueduct, un recurso interactivo de cartografía de riesgos hídricos. En esencia, la herramienta monitoriza y evalúa el riesgo hídrico en cualquier parte del planeta. Para ello emplea diversos parámetros vinculados con la cantidad y calidad del agua; aparte de otros aspectos normativos variables en zonas específicas. Es gratuita y online. Además los usuarios pueden seleccionar los factores en los que desean enfocarse y también hacer zoom en sitios concretos.

Pirelli y Alliander, dos casos interesantes

Por otra parte, el reconocido fabricante italiano de neumáticos Pirelli dispone de un sistema de gestión que le ayuda a optimizar su inventario gracias al Big Data. La compañía utiliza los datos generados por los sensores de sus neumáticos en todo el mundo para reducir los residuos e incrementar los beneficios. Al mismo tiempo, disminuye la cantidad de llantas defectuosas que terminan desechadas en los vertederos.

En la misma línea, la distribuidora de energía holandesa Alliander usa herramientas BD para mantener a tope la eficiencia de su red. Lo que le permite reducir el impacto medioambiental y aumentar sus beneficios. Antes de implementar la herramienta, la empresa tardaba hasta diez semanas en optimizar la red. Al día de hoy, apenas tarda tres días en el mismo proceso.

BBVA y el aporte institucional de datos

Otra forma de relacionar Big Data y sostenibilidad es el aporte institucional de datos de interés social. De acuerdo a esta perspectiva, la entidad bancaria BBVA acumula una notable trayectoria de contribución con organismos públicos. Eso sí, proporcionando siempre datos anónimos para proteger la privacidad de los clientes de la entidad. A modo de ilustración, mencionamos la colaboración con la iniciativa Global Pulse, de Naciones Unidas. Con ésta, se busca probar la capacidad descriptiva de los datos para permitir a organismos públicos mejorar la reacción ante los desastres naturales.

En concreto, BBVA analizó el impacto del huracán Odile en la península de Baja California en México (2014). Para este propósito, estudió datos de pago con tarjetas y retiros en cajeros automáticos. Mediante esta información determinaron las dinámicas de la población para afrontar el fenómeno natural. ¿Qué previsiones tomaron? ¿Cómo lograron recuperarse y en cuánto tiempo? Las métricas obtenidas serán muy útiles ante probables repeticiones de este tipo de eventos. Igualmente, este modelo de colaboración permite explorar las posibilidades de BD para ayudar a cumplir los Objetivos de Desarrollo Sostenible planteados por la ONU.

La importancia de la calidad de datos en Big Data con objetivos sostenibles

En Deyde DataCentric by Accumin tenemos muy claro que la calidad de los datos de las empresas también influye en la huella de carbono de sus procesos. En concreto, cuando los datos personales y de ubicación para distribución de mercancías o paquetes son incorrectos. Como consecuencia, ocurren devoluciones que implican más costes para las empresas; pero también generan mayor gasto de combustible para los vehículos y más emisiones de GIS.

Con el objetivo de reducir estas devoluciones y optimizar el servicio de entregas, Deyde DataCentric creó MyDataQ. Hablamos de un sistema versátil para el tratamiento automatizado en la especialidad de normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos. Por tanto, MyDataQ es totalmente adaptable al modelo de negocio y tamaño de tu empresa. Deyde DataCentric es una multinacional tecnológica dedicada al desarrollo de soluciones de calidad de datos, con 20 años de experiencia.

El big data se ha convertido en uno de los pilares de muchas compañías para que las nuevas directrices que se implementan sean las más adecuadas. Gracias al análisis masivo de datos, las decisiones que se toman tienen un fundamento sólido y cuentan con más posibilidades de ser un acierto.

No obstante, en este proceso de análisis masivo de datos, se requiere un modelo de administración de datos que se ajuste a las necesidades de cada compañía. En este punto, entran en juego términos como el Data Lake y Data Warehouse.

Big Data, Data Lake y Data Warehouse al detalle

Si te preguntas qué características tiene cada modelo de administración de datos, en los siguientes apartados te damos todas todas las claves.

Qué es un lago de datos

Un lago de datos, o un Data Lake, es un lugar donde se almacena toda la información que se genera en la empresa. En ella se incluyen datos estructurados, pero también vídeos, fotos y audios, que se analizan mediante inteligencia artificial. Asimismo, en un Data Lake es posible incorporar la información generada por correos electrónicos, valores provenientes de sistemas IoT y mucho más. Es, por tanto, una forma de albergar datos estructurados y no estructurados, conservando su formato original y sin transformarlos de ninguna manera.

El uso del lago de datos puede ser muy interesante en algunos casos. Por ejemplo, es un sistema perfecto para aquellas empresas que generan datos de todo tipo, a los cuales se les puede aplicar una gran variedad de variantes. Otro ejemplo donde el Data Lake juega un papel fundamental es en aquellas organizaciones que reconocen el valor de los datos, pero que aún no saben cómo van a utilizarlos.

Pero este tipo de sistema también tienen algunos aspectos que se deben valorar. Debido a la gran cantidad de información que gestionan, es muy difícil que las peticiones realizadas se hagan a gran velocidad. También es necesario contar con una infraestructura que sea capaz de albergar esta gran variedad de datos. Por eso, mantener un Data lake suele ser más caro, haciendo necesaria una gran inversión en programas y almacenamiento.

Qué es un almacén de datos

Un almacén de datos o Data Warehouse, almacena solo datos estructurados. Se aplica, de esta manera, un proceso de clasificación y extracción del valor real de cada dato. La extracción de información se realiza desde otras bases de datos, para después verificar su utilidad. De esta forma, el Data Warehouse proporciona un acceso más rápido y permite realizar operaciones más eficientes.

En vista de sus características, el Data Warehouse tiene algunas ventajas claras. Una de ellas es el hecho de que únicamente admita datos estructurados. Esto le permite dar atención a un mayor número de usuarios a la vez, procesar información en un menor tiempo y evitar la información innecesaria al realizar un análisis.

Las principales ventajas de Data Lake y Data Warehouse

Ya conocemos qué son exactamente el Data Lake y Data Warehouse. Ahora, pasamos a enumerar aquellos beneficios que ofrecen ambas formas de almacenar datos. La principal discrepancia que existe ente los dos es la capacidad de usar datos brutos y datos procesados. Los datos almacenados en Data Lake son realmente valiosos, aunque requieren de un proceso que sea capaz de analizarlos. No obstante, existe el riesgo de que todo ese contenedor de datos no se pueda llegar a procesar y que, de forma práctica, no tenga ningún valor.

Lo contrario sucede con el Data Warehouse, un sistema que ahorra infinidad de almacenamiento, minimizando el impacto económico en la compañía. Sus datos son muy fáciles de manejar y son accesibles para personas con un perfil menos técnico. Además, asegura que los datos almacenados sí tengan valor real.

La importancia de la calidad de datos

Es un hecho que el big data favorece enormemente la eficiencia en una empresa, pues permite tomar las mejores decisiones. Con todo esto, para que este planteamiento pase de las palabras a los hechos, la calidad de los datos es muy importante. Solo nutriendo a un lago de datos o a un almacén de datos con información de alta calidad, es posible desterrar los fallos en el proceso de análisis.

De un primer vistazo, puede parecer que la expresión “calidad de datos” es poco concreta. Sin embargo, hay algunos factores que juegan un papel importante para que los datos aportados a los Data Lake y Data Warehouse sean de calidad.

La calidad de datos depende de la fiabilidad

La fiabilidad viene definida por varias características de los propios datos. Por ejemplo, los datos deben ser consistentes, o lo que es lo mismo, el formato y la información que contienen debe mantenerse incluso después de ser procesados. También es vital que los datos sean exactos, pues propicia que los resultados tras un análisis se correspondan con la realidad. De igual modo, la fiabilidad de los datos también se alcanza con datos íntegros y completos.

Data Lake y Data Warehouse con datos realmente útiles

Un Data Lake o un Data Warehouse debe estar compuesto de datos que estén en consonancia con el tema que se va a analizar. De lo contrario, la calidad de datos quedaría en entredicho. Como es de esperar, lo más habitual en estos casos es que los resultados no sean del todo precisos.

Datos utilizados en big data

Que los datos sean realmente útiles es un factor decisivo para el proceso de análisis de datos. Por eso, es necesario prestar atención a algunos detalles, como por ejemplo de dónde procede la información que se va a procesar, si puede revisar con facilidad y cuáles son sus condiciones de almacenamiento.

Data Lake y Data Warehouse, ¿cuál escoger?

Después de lo que hemos analizado en este artículo, toca preguntarse qué tipología de análisis de datos es más adecuada en cada caso. Y no es otra cosa que las diferencias entre el Data Lake y el Data Warehouse, las que pueden resolver este interrogante.

Por un lado, el Data Lake es perfecto para almacenar todo tipo de datos, sin necesidad de procesamiento y sin una finalidad concreta. Son sistemas de almacenamiento muy accesibles que se pueden actualizar fácilmente.

En la otra vertiente, el Data Warehouse ofrece un ahorro considerable, aunque el proceso de datos que debe aplicarse requiere que los objetivos del big data estén definidos. Al ser mucho más simples, pueden ser utilizados por empresarios sin un perfil técnico. Es importante mencionar que es mucho más difícil aplicar cambios.

Data Lake y Data Warehouse para optimizar tus datos

En resumidas cuentas, cada sistema big data ofrece sus puntos positivos y negativos. La elección correcta se realizará una vez que se hayan definido cuáles son los objetivos, qué tareas se requieren y que tipo de análisis es preciso para la organización. Teniendo realmente claros todos estos aspectos, el Data Lake y Data Warehouse cumplirán a la perfección con tus objetivos.

En DEYDE contamos con MyDataQ, la herramienta definitiva para la optimización de tus datos. Se trata de un sistema que normaliza, deduplifica y enriquece los datos de tu empresa. ¡Te lo ponemos muy fácil!