Conciliar la innovación tecnológica y la protección del medio ambiente para proyectar una sociedad mejor es el verdadero desafío que nos enfrentamos en este momento histórico particular.
La sostenibilidad ya no es una opción, sino un camino necesario. Las empresas desempeñan un papel decisivo y proactivo en la promoción y difusión de este tema y deben construir sus propias estrategias de negocio con el objetivo de tener un impacto positivo en el planeta.
Según la Global e-Sustainability Initiative (GESI), la tecnología tiene el potencial de contribuir a los 17 objetivos de la ONU para el desarrollo sostenible para 2023, alcanzables si los estados, las ONG, los ciudadanos y las empresas colaboran y adoptan comportamientos coherentes. El punto de inflexión es la creciente capacidad de generar, capturar, transmitir información digital y analizarla para ponerla al servicio de los objetivos de sostenibilidad. La capacidad de generar más y más datos necesita repensar cómo manejarlos.
La Comisión Europea ha declarado que en el periodo 2021-2027 invertirá en un proyecto de alto impacto en espacios europeos de big data e infraestructuras cloud federadas. El objetivo es crear un intercambio de datos, arquitecturas y mecanismos de gobernanza innovadores y sostenibles.
Desafortunadamente, la mayoría de las empresas producen una gran cantidad de datos incompletos, desestructurados y obsoletos, lo que desperdicia energía y contribuye a la contaminación. Una estrategia adecuada de Big Data Analytics le permite diseñar y evaluar todas las estrategias empresariales más eficientes para lograr altos beneficios.
¿Cómo hacer eso?
La Data Analytics sostenible
Data Analytics es el conjunto de operaciones que permiten extraer información recopilada de diferentes fuentes y procesada en relación con el logro de determinados objetivos.
Esta técnica actúa sobre los Big Data, los datos que tienen volúmenes tan altos que requieren tecnologías y métodos analíticos específicos para extraer su valor en un tiempo razonablemente útil.
Data Analytics puede dividirse en cuatro subconjuntos:
- Descriptive Analytics: Consiste en todas las herramientas que permiten representar y describir, incluso de forma gráfica, la realidad de ciertas situaciones o procesos. En el caso de las empresas, se entiende la representación de los procesos empresariales.
- Predictive Analytics: se basa en soluciones que permiten el análisis de datos con el fin de diseñar escenarios de desarrollo en el futuro. Esta tipología utiliza técnicas matemáticas como modelos predictivos, previsión y otros.
- Prescriptive Analytics: se asocia con la capacidad de gestionar los procesos de toma de decisiones. Por lo general, se utilizan herramientas que proporcionan orientación estratégica o soluciones operativas basadas en análisis descriptivos y predictivos.
- Automated Analytics: permite entrar en el ámbito de la automatización propiamente dicha. Las Automated están en condiciones de activar acciones definidas sobre la base de reglas que pueden ser el resultado de un proceso de investigación, como por ejemplo el estudio de los comportamientos de una determinada máquina frente a condiciones específicas objeto de análisis.
Data Analytics a menudo utiliza plataformas de machine learning que a través de algoritmos artificiales «enseñan» al sistema a reconocer patrones, es decir, patrones recurrentes entre los datos analizados.
¿Por qué utilizar una estrategia de Data Analytics?
El análisis de Big Data optimiza los flujos de negocio y mejora la toma de decisiones, lo que lo convierte en un data-driven, lo que le permite monitorear sus operaciones internas, administrar activos, evitar problemas en la entrega de servicios y abordar lo inesperado en tiempo real. También ayuda a identificar en qué invertir y cuándo, a identificar nuevas áreas de oportunidad, a contener los costes y a maximizar los resultados.
La analítica de datos también se utiliza para reducir el consumo de energía, el desperdicio de recursos y monitorear el estado de salud de los ecosistemas. Por ejemplo, la recopilación y el procesamiento de datos georeferenciados sobre los desplazamientos de los vehículos para regular el tráfico contribuye a minimizar el consumo y las emisiones de contaminantes.
Si observamos los principales eventos que caracterizan el contexto socioeconómico actual, como la Empresa 4.0, la Digital banking, las Smart City, la Smart Agrifood y muchos otros, Se puede observar que la verdadera base de estos fenómenos está claramente polarizada en los datos y en la capacidad de predicción de escenarios futuros, altamente relacionada con el procesamiento de estos.
Cuanto más crece la orientación de las empresas a desarrollar e implementar formas de Data Driven Innovation, más importantes son las dos palabras clave que acompañan este proceso: conocimiento y precisión. Conceptos fundamentales que abarcan el verdadero significado de esta transformación digital basada en el papel estratégico de los datos.
Nuestro enfoque Green Data
En Drive2Data creemos que el desafío del green para salvar el futuro comienza con los datos.
Es fundamental que las empresas inicien procesos de Data Intelligence, ese conjunto de prácticas apoyadas por software inteligente, que a través de un programa de «limpieza» y reorganización de la enorme cantidad de información acumulada a lo largo de los años, La Comisión de Medio Ambiente, Salud Pública y Protección del Consumidor ha adoptado una serie de medidas para ayudar a tomar decisiones más responsables y ecológicas.
Baste decir que en 2018 se produjeron 33 zettabytes de datos que se espera que lleguen a 175 en 2025.
El enfoque Green Data es un método de recopilación de datos que permite crear información sobre la cual basar análisis y construir estrategias empresariales sostenibles para nuestro planeta. Hemos diseñado nuevas soluciones innovadoras para pasar al efecto Garbage-In, Value-Out:
- Desarrollo de un plan de Data Cleansing
- Normalización de los datos de entrada
- Corrección y validación de datos
- Identificación de duplicados
- Actualización y enriquecimiento de datos