Podríem afirmar que, avui dia, valem el que valen les nostres dades. Moltes empreses han començat a acumular informació sobre els nostres hàbits de consum, les nostres rutines, els nostres gustos… De fet, importen tot tipus de dades que es puguin mesurar, acumular i, per damunt de tot, monetitzar. I això significa tenir entre mans quantitats ingents d’informació.

La gran proliferació de dades fa que calguin sistemes per a processar-les i extreure’n conclusions beneficioses per als negocis. Aquí es troben des de fa dècades la intel·ligència de negoci (business intelligence) i el big data. Josep Curto Díaz acaba de preparar la 4a. edició del MOOC d’Introducció al Business Intelligence, que ja acumula 60.000 estudiants en les tres edicions anteriors. Avui ens parla del seu MOOC i del tema que l’apassiona més.

 

És el mateix parlar d’intel·ligència de negoci i de big data?

La intel·ligència de negoci i el big data, tot i que són conceptes relacionats i tenen objectius similars, no fan referència al mateix concepte. D’una banda, la intel·ligència de negoci permet a les organitzacions comprendre el seu rendiment passat. Estem parlant de saber, per exemple, quins productes i serveis s’han venut, quins són rendibles, quins clients tenim i quins val la pena mantenir. D’altra banda, el big data busca generar valor d’un conjunt de dades summament complexes. Aquesta complexitat s’ha descrit sovint en termes de volum, velocitat i varietat. I si som capaços de reduir-ne la complexitat (processant-les, emmagatzemant-les i analitzant-les), podem aplicar la intel·ligència de negoci i l’analítica de negoci sobre aquests conjunts de dades.

 

Quin tipus de dades acostumen a recopilar les empreses per a fer-les servir després en els seus negocis?

Aquesta és una bona pregunta. En una classificació inicial, podem considerar que les organitzacions tenen fonts de dades internes i externes relacionades amb la seva activitat de negoci que són rellevants per a comprendre el negoci i prendre les millors decisions. Per fonts internes entenem, per exemple, sistemes d’informació com els sistemes transaccionals (que suporten la compravenda de productes i les operacions), ERP, CRM i d’altres. Quan parlem de fonts externes podem considerar des d’informació de xarxes socials fins a informació contextual rellevant, com poden ser esdeveniments en una ciutat.

És a dir, hi ha tot tipus de fonts de dades (en múltiples formats: text, àudio, vídeo, bases de dades, sensors, etc.) que poden ser importants per a la nostra organització. Aquí el més important és identificar quines són rellevants per a respondre les nostres preguntes i necessitats de negoci.

 

Quan naveguem per internet, accedim a un web o som a les xarxes socials, també es recopilen dades sobre nosaltres?

Cada acció que duem a terme mitjançant serveis i aplicacions és recopilada per les organitzacions. Per exemple, els nostres hàbits de navegació, com fem servir una aplicació o quines accions fem. Moltes d’aquestes accions són indicis de fenòmens interessants per a analitzar i explotar per una organització; per exemple, interès per un producte, possibilitat de venda creuada, etc. Estem parlant de dades de connexió i desconnexió de les mateixes aplicacions, així com cookies, per posar un parell d’exemples.

 

Però això significa recopilar i gestionar una quantitat enorme de dades. Com es gestionen?

Per a gestionar la gran quantitat de dades relacionades amb una organització es fan servir diferents tecnologies d’emmagatzematge i processament. Estem parlant de tecnologies d’integració de dades, de magatzems de dades, de processament de lots, de processament en temps real i NoSQL, etc., conceptes que es defineixen i es discuteixen durant el MOOC d’Iniciació al Business Intelligence.

 

Sembla que sense intel·ligència de negoci no hi ha futur. Totes les empreses han d’estar enfocades a la intel·ligència de negoci i a les dades massives?

Tot tipus d’organització té la necessitat de prendre decisions cada vegada més bones, més eficients i més ràpides. L’única manera d’aconseguir aquest objectiu és fonamentar-se en dades i evidències, és a dir, convertir-se en una organització orientada a la dada. Des d’aquesta premissa, les empreses han d’implementar estratègies, metodologies i tecnologies que els permetin madurar analíticament. De manera que sí, totes les empreses han d’estar enfocades a la intel·ligència de negoci, al big data i a la resta d’opcions disponibles per a competir analíticament.

 

Amb la intel·ligència de negoci i el big data es pot arribar a fer prediccions de comportament? Dels humans, les màquines, els mercats, les empreses, etc.

Tot i que el punt de partida és comprendre el rendiment del passat, aquest no ha de ser l’objectiu últim. Les organitzacions tenen l’oportunitat d’usar les tecnologies d’anàlisi de dades per a identificar patrons complexos i predir comportaments futurs. Per exemple, un dels casos d’ús més interessants amb què ens trobem és el manteniment predictiu, en el qual es vigila el comportament d’un dispositiu o d’una maquinària i es compara amb un patró de comportament normal. En cas d’identificar un indici de deteriorament, la companyia pot prendre una decisió anticipadament per a evitar mals més grans (per exemple, aturar la màquina, substituir-la, enviar un tècnic per a fer-hi un ajust, etc.).

 

A partir de totes les possibilitats que ofereix la intel·ligència de negoci, cap a on creus que s’orienta aquest món i el del big data?

Les estratègies per a l’anàlisi de dades existeixen des de fa molt de temps i algunes ja són molt madures. L’evolució d’aquestes tecnologies mitjançant el big data ha obert el camí a nous casos d’ús, no considerats anteriorment. A més, vivim un moment molt interessant en habilitar-se l’ús d’algoritmes d’aprenentatge (machine learning) i intel·ligència artificial. És a dir, després de la comprensió del rendiment passat i de la reducció de la complexitat, ara ens centrem en l’automatització de regles de negoci i en algoritmes més sofisticats per a habilitar casos d’ús, com els cotxes autònoms.

 

Sembla una àrea de coneixement molt específica. A qui va adreçat el MOOC de Business Intelligence?

El MOOC d’Introducció al Business Intelligence no pressuposa coneixements previs; per tant, s’adreça a tot tipus de perfils. L’objectiu del MOOC és introduir l’apassionant món de l’anàlisi de dades a tothom. Per això es van introduint progressivament múltiples conceptes. Per tant, els professionals que no coneixen aquestes estratègies tenen l’oportunitat perfecta per a adquirir nous coneixements, i els que en tenen algun tipus de coneixement, complementar-los.

La intel·ligència de negoci i el big data són cada cop més importants dins del món dels negocis. Cada vegada hi ha una demanda més gran de professionals en el sector de la intel·ligència de negoci. Si estàs pensant a enfocar el teu perfil professional cap a la intel·ligència de negoci o el big data, o si simplement tens curiositat per aquests àmbits, accedeix al MOOC gratuït d’Introducció al Business Intelligence (4a. edició).