En la era digital, los datos se han convertido en el nuevo petróleo. Al igual que la industria petrolera revolucionó el mundo en el siglo pasado, la capacidad de extraer valor de los datos está transformando radicalmente la forma en que operan las empresas. Estos activos digitales ya no son solo una herramienta de almacenamiento de información; su potencial es mucho más amplio e impactante con la integración de la inteligencia artificial (IA) y la aplicación de modelos predictivos.
De acuerdo con Olga Lucía Orozco, CEO de Davinci Technologies, el Big Data es un modelo que aprovecha diversas herramientas tecnológicas para el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite obtener información relevante. “Con esto, y el uso de algoritmos de aprendizaje automático, se pasó a un siguiente nivel, donde se pueden identificar patrones en grandes conjuntos de datos, permitiendo a las organizaciones predecir tendencias futuras con mayor precisión”, agrega.
Algo clave, teniendo en cuenta que de acuerdo con una encuesta realizada por Statista en 2023, más del 75 % de las empresas están aprovechando exitosamente sus datos, utilizándolos no sólo para mejorar la eficiencia, sino también para impulsar la innovación.
En este escenario, herramientas como Google BigQuery han surgido como grandes soluciones, ofreciendo un enfoque innovador para la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, impulsando la eficiencia empresarial y mejorando la toma de decisiones en tiempo real.
Incluso, las organizaciones pueden analizar petabytes de información en segundos, permitiendo una toma de decisiones ágil basada en datos actualizados. Su capacidad para integrarse con herramientas de IA la convierte en una plataforma robusta para empresas que buscan aprovechar el potencial del análisis predictivo.
Un ejemplo del éxito de esta herramienta se ve en el trabajo que llevó adelante Davinci Technologies en su implementación para Mutual Ser, una aseguradora de salud que atiende a más de dos millones de colombianos. Proceso, que se llevó adelante en el marco de su transformación digital con siete pilares diferentes, siendo uno de los más destacados el de Big Data y Analytics.
Gracias a la integración de Google BigQuery, esta entidad ha estado realizando un análisis de datos de pacientes con el objetivo de prevenir con mayor precisión los riesgos de salud y permitir un enfoque más preventivo y eficaz.
Como explica el equipo de datos de Davinci Technologies: “Hemos trabajado con esta entidad para pasar de un modelo reactivo a uno preventivo, anticipándonos a posibles complicaciones de salud antes de que los pacientes lleguen a una situación crítica”.
No obstante, las aplicaciones de los modelos predictivos son prácticamente ilimitadas y se extienden a una amplia gama de industrias. En el sector financiero, se utilizan para detectar fraudes, evaluar riesgos crediticios y optimizar carteras de inversión, mientras que en el sector manufacturero se emplean para optimizar la cadena de suministro, mejorar la eficiencia energética y prevenir fallas en equipos.
Lo cierto es que el análisis de datos no ha sido estático; ha evolucionado. Desde la creación de los primeros Data Warehouses en la década de los 90, hasta la integración de plataformas de análisis como BigQuery, la arquitectura de datos ha avanzado en paralelo a las necesidades del mercado.
Hoy en día, las empresas buscan una arquitectura que les permita no solo almacenar, sino también analizar y utilizar estos datos de manera autónoma y flexible. Conceptos como Data Mesh y Data Fabric han surgido para descentralizar la gestión de datos, permitiendo que diferentes equipos dentro de una organización accedan y procesen información relevante en tiempo real.
El futuro del Big Data es prometedor, con la capacidad de integrarse en múltiples sectores. Los modelos predictivos impulsados por IA transformarán la forma en que las empresas compiten, permitiendo tomar decisiones más inteligentes y rápidas.
