Datos: El Nuevo Petróleo — Cómo Refinerías Convierten Información Cruda en Valor de Negocio

Para equipos enterprise, los datos están en todas partes —listos para desbloquear insights que impulsen metas de negocio adelante. Hablamos con dos de los principales expertos IoT de Nokia, Marc Jadoul, Director de IoT Market Development, y Denny Lee, Head of Analytics Strategy, sobre convertir datos en el "petróleo" que impulsa crecimiento.

ReadWrite: La frase "datos es el nuevo petróleo" ha surgido en conferencias y discusiones, pero ¿qué significa realmente para negocios y sus clientes?

Marc Jadoul: Desde perspectiva de valor, piensa en datos como crudo. Así como un barril de crudo se refina en jet fuel de alto valor, los datos crudos deben someterse a transformación similar para desbloquear su pleno valor. Cuanto más refinados los datos, más sofisticadas las aplicaciones que pueden impulsar.

Imagina una pirámide: la base representa datos de sensores crudos. El siguiente tier involucra monitorización y descubrimiento —identificando anomalías o tendencias. Este análisis produce información crítica que soporta data-driven decision making (DDDM). Si añades una capa de aprendizaje mediante analítica cognitiva, los datos no solo informan decisiones sino que también predicen comportamiento futuro. En el vértice, datos fully refinados se convierten en conocimiento que habilita decisiones autónomas por máquinas y aplicaciones.

En esta cadena de valor, datos se mueven de input crudo a insight, luego a conocimiento, ultimamente automatizando procesos. La analogía de refinamiento —en lugar de la metáfora del lubricante— destaca cómo refinamiento incrementado amplifica valor.

Denny Lee: Cuando la frase "nuevo petróleo" surgió, me recordó a los 70s, cuando control de petróleo significaba control económico. Los datos juegan papel similar: dominarlos te deja dirigir tu industria y mercado. Los datos a menudo se llaman moneda, pero son crudos. Insights e inteligencia son lo que negocios realmente necesitan, y esa distinción importa.

RW: Al consultar a un cliente sobre innovación data-driven, ¿qué deberían preguntar primero?

MJ: Empieza por entender tu propio negocio y los retos que enfrentas. No persigas una solución antes de conocer el problema. Como dice Simon Sinek, comienza con "por qué" en lugar de "cómo" o "qué".

DL: Los outcomes de negocio importan, pero también debes considerar la audiencia dentro de la organización. CEOs ven un sandbox amplio, mientras otros stakeholders focan en dominios más estrechos. Mapea su contexto, luego trabaja hacia atrás para identificar los datos que resolverán su problema específico. Este enfoque alinea analítica con objetivos de negocio.

Colaboración cross-organizacional es crítica —insights valiosos a menudo emergen solo cuando se rompen barreras.

RW: ¿Quién es el champion típico en una iniciativa data-driven IoT, y cómo alineas metas across the enterprise?

DL: En IoT, la organización se divide en OT (operations technology) y IT. El champion OT controla infraestructura, mientras el champion IT gestiona flujo de información. Por ejemplo, un foco predictive-maintenance puede involucrar solo un presupuesto específico, mientras un manager puede buscar impacto cross-funcional amplio.

MJ: Analistas de datos juegan papel pivotal. Ellos "refinan" datos, cerrando la brecha entre input crudo e insight de negocio. Su skill set combina matemáticas, estadística, algoritmos y conocimiento de dominio —esencial para traducir datos en decisiones accionables.

RW: ¿Es arriesgado abrumar a un cliente con demasiadas opciones de datos, especialmente si carecen de talento in-house?

MJ: Depende de la solución. Por instancia, un sensor de temperatura en unidad de refrigeración solo requiere monitorizar anomalías; filtrar en la fuente previene data overload. Recopilación inteligente de datos y preprocessing temprano son clave.

DL: Piensa en data intelligence como stack, similar al cerebro humano: capa baja maneja decisiones rápidas autónomas; capas altas proveen augmented intelligence para oversight humano. En fábrica IoT, capa baja impulsa robótica, mientras capas superiores ofrecen insights estratégicos.

MJ: Edge computing es el equivalente moderno de un reverse CDN. Procesando datos cerca de su fuente —ya sea video o IoT— reduces latencia y evitas shuttle masivos volúmenes a la cloud. Esto refleja la estrategia de caching que hizo viable el streaming.

RW: ¿Puedes dar ejemplos de procesos data-driven que desbloqueen tanto ahorros de coste como pathways de decisión claros?

MJ: Nuestra solución video-analytics es un ejemplo prime. Miles de cámaras CCTV generan streams continuos, pero solo una fracción requieren atención humana. Analizando video en real time, el sistema flaggea anomalías —tráfico dirección equivocada, brechas seguridad— permitiendo respuesta rápida con fracción de personal, ahorrando costes mientras mejora seguridad.

DL: Otros casos de uso incluyen predictive maintenance, next-best action recommendations, automated root-cause analysis, customer-centric AI y optimización operacional. Estas aplicaciones van más allá de datos siloed, entregando valor enterprise-wide.

Este artículo es producido en alianza con Nokia y es parte de una serie explorando analítica de datos, seguridad y plataformas IoT.