Big Data y los efectos de su implementación en las empresas. Estudio de caso: Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U.

ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Curso 2022/2023 Autora: Marina Serrano Muñoz Directora: Patricia Abelairas Etxebarria En Bilbao, a febrero de 2023 2 3 ÍNDICE ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS ............................................................................................................5 ÍNDICE DE SIGLAS ...............................................................................................................................5 RESUMEN ...........................................................................................................................................6 INTRODUCCIÓN ..................................................................................................................................6 CAPÍTULO I: BIG DATA. CONCEPTOS BÁSICOS. ...................................................................................9 1.1. DEFINICIONES ..........................................................................................................................9 1.2. LOS DATOS ............................................................................................................................ 10 1.2.1. Características ................................................................................................................ 10 1.2.2. Clasificación de los datos ................................................................................................ 11 1.2.2.1. Tipos de datos ..................................................................................................... 11 1.2.2.2. Fuentes de datos ................................................................................................. 12 1.3. UNIDADES MÉTRICAS ............................................................................................................ 14 CAPÍTULO II: EFECTOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. ...................................................... 16 2.1. BENEFICIOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA ............................................................ 16 2.1.1. Eficiencia y productividad ............................................................................................... 16 2.1.2. Captación de clientes y segmentación del mercado......................................................... 17 2.1.3. Reducción de costes........................................................................................................ 18 2.1.4. Valor empresarial y ventaja competitiva ......................................................................... 18 2.1.5. Mejoras sociales ............................................................................................................. 19 2.2. DESAFÍOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA ............................................................... 20 2.2.1. Inversión ......................................................................................................................... 20 2.2.2. Falta de personal capacitado ........................................................................................... 20 2.2.3. Cambios internos en la empresa ..................................................................................... 21 2.2.4. Competencia................................................................................................................... 22 2.2.5. Profanación de la privacidad ........................................................................................... 22 CAPÍTULO III: ESTUDIO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. VICRILA INDUSTRIAS DE VIDRIO S.L.U. ......................................................................................................................................................... 24 3.1. LA EMPRESA .......................................................................................................................... 24 3.2. USO DE LOS DATOS ............................................................................................................... 24 3.2.1. Creación de datos ........................................................................................................... 25 3.2.2. Recogida y analítica de los datos ..................................................................................... 26 3.3. VOLUMEN DE DATOS ............................................................................................................ 27 3.4. EFECTOS DEL USO DE LOS DATOS .......................................................................................... 29 3.4.1. Beneficios ....................................................................................................................... 29 3.4.1.1. Eficiencia energética ............................................................................................ 30 3.4.1.2. Agilidad y precisión .............................................................................................. 30 3.4.1.3. Ventaja competitiva............................................................................................. 30 3.4.2. Desafíos .......................................................................................................................... 31 3.4.3. Impacto del uso del Big Data en el futuro ........................................................................ 31 3.4.3.1. Estrategias y objetivos ......................................................................................... 32 4 CONCLUSIÓN .................................................................................................................................... 34 REFERENCIAS .................................................................................................................................... 37 APÉNDICE ......................................................................................................................................... 39 5 ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS Tablas Tabla 1. Tipos de fuentes del Big Data ..................................................................................12 Tabla 2. Escala de medida digital de bytes ............................................................................14 Tabla 3. Relación entre departamentos y programas de creación de datos en Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. .....................................................................................................25 Tabla 4. Volúmenes de datos según fuentes empleadas por Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. .............................................................................................................................................28 Tabla 5. Objetivos enfocados en el nuevo panel de mandos orientado a los sistemas informáticos en Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. .................................................................33 Figuras Figura 1. Proceso de facilitación de datos en Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. .....................26 ÍNDICE DE SIGLAS  ABC: Activity Based Costing  BDA: Big Data Analytics  BI: Business Intelligence  ERP: Enterprise Resource Planning  GPS: Sistema de Posicionamiento Global  IA: Inteligencia Artificial  IBM: International Business Machines Corporation  IoT: Internet of Things  IT: Information Technology  LOPD: Ley Orgánica de Protección de Datos  M2M: Machine to Machine  MES: Manufacturing Execution System  MGI: McKinsey Global Institute  ML: Machine Learning  RRHH: Recursos Humanos  SGA: Sistema de Gestión de Almacenes  SGI: Silicon Graphics Inc  SMS: Short Message Service 6 RESUMEN El principal objetivo de este trabajo se centra en el estudio de los efectos de la implementación del uso de los datos masivos en las empresas, examinando así los posibles beneficios y desafíos que pueda conllevar. Para ello, se analizarán los principales aspectos del mundo de los datos y del Big Data, los cuales se han de tener en cuenta para el perfecto entendimiento del estudio. A continuación, se desarrollarán los beneficios y desafíos más destacados que las empresas experimentan durante la aplicación de la utilización de los datos en su actividad. Además, para poder abordar el tema desde la perspectiva más real y cercana posible, se ha analizado en concreto la empresa vizcaína Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U., observando así sus distintas maneras de emplear los datos. Finalmente, el estudio concluye en una visión general de la implantación de herramientas Big Data en las empresas, así como en propuestas sugeridas en el funcionamiento de la empresa analizada para poder alcanzar una mayor eficiencia y mejoras en sus resultados. LABURPENA Lan honen helburu nagusia enpresetan datu masiboak erabiltzeagatik eragindako ondorioak ikertzean datza, sortu ahal diren abantailak eta eragozpenak aztertuz. Horretarako, datuen mundua eta Big Dataren ezaugarri nagusiak analizatuko dira, zeinak kontuan izan behar dira lanaren erabateko ulermena eskuratzeko. Ondoren, enpresek haien jardueran zehar datu masiboak erabiltzearen ondorioz esperimentatzen dituzten abantaila eta eragozpen nabarmenenak garatuko dira. Gainera, gaiari ikuspuntu erreal eta gertuenetik ekin ahal izateko, Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. bizkaitar enpresa aztertu da, datuak ustiatzen dituzten modu ezberdinak behatuz. Azkenik, enpresetan Big Data erramintak ezartzearen ikuspegi orokorra ematen da, baita aztertutako enpresak efizientzia handitzeko eta bere emaitzan hobekuntzak lortzeko haren funtzionamendurako proposamenak ondorioztatzen dira. SUMMARY The main objective of this work is to study the effects of the implementation of the use of mass data in companies, by examining the possible benefits and challenges that it may entail. For this, the main aspects of the world of data and Big Data will be analyzed, which must be considered for the perfect understanding of the study. Next, we will develop the most outstanding benefits and challenges that companies experience during the application of the use of data in their activity. In addition, in order to be able to approach the issue from the most real and close possible perspective, the Biscayan company Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. has been specifically analyzed, thus observing its different ways of making use of their data. Finally, the study concludes with an overview of the implementation of Big Data tools in companies, as well as suggested proposals in the operation of the analyzed company to achieve a greater efficiency and improvements in its results. 7 INTRODUCCIÓN La definición del término “datos” está cambiando en el mundo empresarial. Ya no son una simple información almacenada en bases de datos olvidadas. Hoy en día ya se habla de lo que se ha convertido en el activo más valioso de las organizaciones. Las empresas ya no pueden conformarse con un funcionamiento tradicional, debido a que la economía deja atrás a aquellas organizaciones que no son capaces de adaptarse a las nuevas corrientes tecnológicas. Los datos están proporcionando a las empresas la oportunidad de diferenciarse entre las demás del sector, alcanzando la máxima eficiencia gracias a su uso. Por lo tanto, cuanto más fiables sean los datos, más variedad obtengan y más rápido se adquieran, mejores estrategias se podrán adoptar en la actividad, lo que provocará un mayor poder empresarial. Aquí es donde nace el fenómeno Big Data. Aunque la idea del análisis de datos ya surgió décadas atrás de la mano de grandes autores, no ha sido hasta esta última revolución tecnológica cuando se ha empezado a normalizar la introducción de dicha estrategia. Al ser una herramienta que, a simple vista, parece estar únicamente al alcance de grandes multinacionales, aún existen muchas barreras entre las pequeñas y medianas empresas al entender la importancia del valor de los datos, desencadenando así un gran número de organizaciones que podrían estar desarrollando su actividad de una manera más eficiente y productiva. Es por ello por lo que se ha elaborado la investigación en torno a este mundo, despertando así el interés acerca de la búsqueda de respuestas sobre el rechazo y aceptación del uso de los datos en dichas empresas. Para ello, el objetivo principal definido gira en torno al análisis de los beneficios y desafíos experimentados por las empresas a la hora de implementar herramientas Big Data, estudiando en concreto el caso de la empresa Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U., ofreciéndoles a su vez una solución a sus posibles dificultades de adaptación. De esta manera, se busca que la empresa pueda redireccionar su método de empleo de los datos, generando así una mayor eficiencia en su actividad empresarial, y, en consecuencia, mejores resultados. Al ser una cuestión tan novedosa, los límites principales encontrados en la elaboración e investigación del estudio están claros: la búsqueda de empresas predispuestas a mejorar su rendimiento mediante el uso de los datos, así como la aún escasa información para indagar profundamente en el tema. Con el fin de llevar a cabo la investigación, se ha hecho uso de varias fuentes de información y metodologías, destacando entre ellas la entrevista realizada el día 10 de noviembre de 2022 a la empresa previamente mencionada. A su vez, cabe mencionar el empleo de libros, artículos científicos y estudios especializados en el tema, así como el origen idiomático de las fuentes consultadas, el cual ha sido tanto en inglés como en español. En cuanto a la organización y estructura, la investigación se ha divido en tres capítulos principales. El primero, “Big Data. Conceptos básicos.” tiene como objetivo poner en situación al lector, informando acerca de las principales características en torno al Big Data. En él se pueden encontrar distintas definiciones, así como información acerca de su materia prima, los datos, finalizando con las unidades volumétricas de estos. En el segundo capítulo, “Efectos de 8 la implementación del Big Data.”, nos adentramos en la principal cuestión del estudio, hallando así los beneficios y desafíos más característicos que las empresas experimentan durante la introducción de dicha herramienta. Por último, en el capítulo “Estudio de implementación del Big Data. Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U.” se muestra el análisis realizado sobre la situación actual de la empresa en lo que se refiere al empleo de los datos, así como su futura visión en el ámbito. 9 CAPÍTULO I: BIG DATA. CONCEPTOS BÁSICOS. 1.1. DEFINICIONES Antes de adentrarse en el mundo del Big Data, es necesario entender el concepto de una manera teórica. Al no existir una definición precisa para el término, se analizarán distintas descripciones llevadas a cabo por autores que han estudiado y trabajado el Big Data desde distintos puntos de vista. Desde hace ya más de una década, se escribieron definiciones completas y con semejanzas fieles a lo que es el fenómeno Big Data hoy día. Dependiendo del autor, la definición se enfocará en distintas características del Big Data, tal y como se analizará a continuación. Entre los años 2011 y 2012, son varios los autores que presentaban el Big Data centrándose en la incapacidad de almacenamiento de datos que existía en aquel entonces. Se pueden leer definiciones realizadas por profesionales de grandes consultoras como Gartner, McKinsey e IDC, o de la auditoría Deloitte. Se destaca entre ellas la explicación de McKinsey Global Institute (MGI): “Big Data se refiere a los conjuntos de datos cuyo tamaño esta más allá de las capacidades de las herramientas típicas de software de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar” (Joyanes, 2013). Ricardo Barranco Fragoso, Information Technology (IT) Specialist para Information Management de International Business Machines Corporation (IBM) Software Group México, definió en 2012 que el Big Data es: “La tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos […] que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a una base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales” (Barranco, 2012). Tal y como indican Cowls y Schroeder (2015), el Big Data es una herramienta implementada y utilizada por las empresas que analizan grandes volúmenes de datos, con el objetivo de implantar pautas en la actividad, emplear la estadística y valorar las oportunidades que puedan surgir. De esta manera, se podrá optar por las decisiones más adecuadas para la empresa en tiempo real. A diferencia de las definiciones anteriores, se puede observar que estos autores destacan la importancia de la analítica de los datos recopilados y la calidad del resultado obtenido a partir de ellos, lo que es imprescindible hoy día para llevar a cabo este proceso. Otra definición, esta vez centrándose en la veracidad de los datos, una de las características primordiales del Big Data, es: “El Big Data es una innovación que permite la disponibilidad de datos precisos y completos para basar decisiones” (Baillie, 2016, como se citó en DuqueJaramillo y Villa-Enciso, 2016). Una de las explicaciones más actuales es la de Toro y Laniado (2019): 16 CAPÍTULO II: EFECTOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. Por primera vez en la historia existe la capacidad de analizar y acceder a volúmenes masivos de información que se generan en la actualidad día tras día. Esto puede convertirse tanto en oportunidad como en riesgo para las empresas e instituciones, dependiendo de la situación en la que se encuentre cada una (Ortega, 2017). Para analizar la utilidad y rendimiento del Big Data, se estudiará la implementación desde un punto de vista empresarial y social, de manera que influya tanto en la actividad de las empresas como en la sociedad. 2.1. BENEFICIOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA “Junto con el capital y la fuerza de trabajo, los datos se han convertido en un valor añadido para la economía que refleja un futuro con un paradigma revolucionario en el que la sociedad será dirigida por los datos. El futuro esta en la investigación, tratamiento y aplicación de los datos que aportarán prosperidad a nuestra sociedad” (Monleon-Getino, 2015). Esta nueva era de avances tecnológicos condiciona a las empresas a la hora de realizar su actividad, debido especialmente a dos fenómenos. Por una parte, la velocidad de la transformación tecnológica de la información y comunicación nunca antes experimentada a la que se exponen las organizaciones, y que supone cambios en sus funciones. Por otra parte, el gran volumen de información al que las empresas tienen acceso, ocasionado por técnicas innovadoras que hacen posible una mayor precisión a la hora de tomar decisiones y definir estrategias. Por ello, la obtención de herramientas y técnicas para gestionar ambos fenómenos y el conocimiento y empleo del Big Data se han vuelto de gran importancia para aquellas empresas que quieran sobrevivir en este nuevo ambiente tecnológico (Ortega, 2017). 2.1.1. Eficiencia y productividad Batistič y van der Laken (2019) se centran especialmente en la analítica de datos. Los autores explican que teniendo en cuenta el contexto externo e interno de las organizaciones, el Big Data Analytics (BDA) puede llegar a ser un recurso capaz de conducir a la empresa a la eficiencia mediante el uso apropiado de este. La analítica de datos puede ser la diferencia entre empresas de alto y bajo rendimiento, ya que es una herramienta que orienta a la organización hacia el futuro, a la vez que provoca la reducción de costes y el incremento de ingresos. En la investigación de Joyanes (2013) se menciona un estudio realizado por los profesores McAfee y Brynjolfsson, en el que aseguran que las organizaciones que hacen uso del proceso Big Data, son un 5 % más productivas y un 6 % más rentables que su competencia o empresas similares a estas. Figueres (2017) también hace referencia al Big Data como una herramienta capaz de minimizar el riesgo a la hora de descubrir oportunidades y amenazas. A su vez, se destaca la eficacia y complegidad lograda en la actividad empresarial debido a la mejora en la división 17 del trabajo y del conocimiento, pudiendo así mejorar la relación tanto interna como externa de la organización. La eficiencia de los resultados del Big Data también puede ser percibida en la mejora y desarrollo de productos y servicios, en la oferta a clientes de una información más clara y rápida para su toma de decisiones, y en la obtención de información acerca de productos y servicios de la competencia, pudiendo así ajustar el propio a las preferencias del comprador (Claici, 2018). Por lo tanto, “el Big Data servirá como apoyo, soporte y fundamentación para decidir cómo actuar bajo ciertas circunstancias” (Mix News Colombia, 2015, como se citó en DuqueJaramillo y Villa-Enciso, 2016). 2.1.2. Captación de clientes y segmentación del mercado En la investigación de Toro y Laniado (2019) el Big Data se enfoca en la captación de clientes. Se ha de tener en cuenta que los usuarios de la red utilizan distintos medios a los cuales las empresas pueden acceder, recopilando así información acerca de ellos. Dicha información hace referencia a gustos, comportamientos, rutinas, preferencias y tendencias. A través del análisis de estas actividades, el analista de datos será capaz de seleccionar las alternativas que más convengan a la empresa mediante la creación de estrategias, para así poder llevar a cabo los objetivos determinados por la organización. Por lo tanto, la investigación explica que para aquellas empresas que se dediquen a la captación de clientes y publicidad, o tengan un sector enfocado a ello, las redes sociales son una de las más poderosas fuentes de información. Mediante ellas, las empresas serán capaces de crear el contenido que más interese a sus potenciales clientes, para así poder lanzar las campañas de publicidad más fructosas posibles (Toro y Laniado, 2019). Por otro lado, los autores mencionan dos oportunidades consecuentes que ofrece el Big Data en el proceso de captación de clientes: “la segmentación automática de mercados, y el encontrar correlaciones en los comportamientos de los consumidores que puedan ser utilizados para crear nuevas estrategias de mercadeo” (Toro y Laniado, 2019). Las autoras Miquel y Aced (2020) también se centran en el ámbito de la comunicación, especialmente en el análisis de públicos. En su investigación se menciona la capacidad del Big Data para fijar objetivos específicos, elaborar la microsegmentación de públicos, definir el posicionamiento de la empresa, y estudiar el desempeño de las relaciones públicas. Mediante el Big Data, los profesionales de la comunicación corporativa tienen la posibilidad de “conocer en profundidad las características, preferencias e inquietudes de los grupos de interés, así como la capacidad de anticiparse a las reacciones de comportamiento y a las necesidades del público” (Miquel y Aced, 2020). El gran impacto que el Big Data generará en el ámbito de la comunicación es debido a la configuración de estrategias y creación de mensajes personalizados basados en distintos perfiles. En cuanto la importancia de la herramienta, las autoras hacen referencia a la accesibilidad a la información de los usuarios y 18 el conocimiento de sus preferencias e intereses, así como a la adaptación de los mensajes a cada perfil mediante la “ultrasegmantación” (Miquel y Aced, 2020). Por lo tanto, a través del análisis de los datos masivos almacenados por las grandes empresas tecnológicas, las acciones comerciales realizadas con el fin de observar el comportamiento de los clientes serán más efectivas, y, a su vez, la publicidad también puede ser mejor redireccionada hacia los compradores (Monleon-Getino, 2015). 2.1.3. Reducción de costes Como se ha mencionado previamente, el Big Data también es una técnica aplicable en el área contable de la empresa. Esta herramienta se manifiesta en este ámbito mediante la reducción de costes, debido al descubrimiento más directo y rápido de las estrategias adecuadas a implementar, y de una toma de decisiones más eficaz (Batistič y van der Laken, 2019). Además, el Big Data también genera una reducción en los costes de producción, al emplear máquinas automatizadas más inteligentes y eficientes (Figueres, 2017). Un ejemplo de una de las técnicas en la que se emplea el Big Data en el ámbito contable es el “Activity Based Costing” (ABC) también conocido como “Sistema de Costeo Basado en Actividades”. El Big Data se encarga de analizar y clasificar los datos necesarios, ya sean de nomina, activos o administración académica, para así poder crear el modelo de costes ABC. Este sistema permite a las empresas asignar precios adecuados a sus productos o servicios, de tal manera que puedan tener en cuenta los precios indirectos de una manera más precisa (Quintero et al., 2018). Por otra parte, se ha de tener en cuenta que los datos de los usuarios pueden ser recogidos sin coste alguno por cualquier empresa, por lo que el Big Data se denomina como “no rival”, y, además, las tecnologías empleadas en la ingesta de datos son económicamente cada vez más accesibles (Claici, 2018). 2.1.4. Valor empresarial y ventaja competitiva A consecuencia de los beneficios mencionados anteriormente que genera el Big Data en las empresas, se crea una oportunidad más para aquellas organizaciones que ponen en marcha dicha herramienta en su actividad: el aumento del valor de la empresa en el mercado y su ventaja competitiva frente a las demás. Al estimular la capacidad de decisión basada en datos, el BDA añade valor a la empresa, ya que de esta manera los criterios a seguir para la toma de decisiones son más precisos que en una empresa que se basa únicamente en la intuición y la experiencia (Batistič y van der Laken, 2019). Además, los datos aportan un valor indudable a las empresas. Hoy día, los datos han llegado a convertirse en un activo económico crucial, innovando de esta manera la tecnología empresarial, posibilitando así el uso de nuevas técnicas de desarrollo económico (MonleonGetino, 2015). “No cabe ninguna duda de que los datos son un activo valioso y un parámetro cada vez más importante desde el punto de vista de un análisis competitivo del poder de mercado de una 19 empresa” (Claici, 2018). En la investigación se mencionan distintas formas en las que una empresa puede aumentar su poder de mercado frente a la competencia. Entre ellas se encuentran el incremento de la transparencia y circulación de la información del mercado, la reducción de costes en búsquedas, facilidades de entrada y expansión en el mercado, aumento de la eficiencia, y un mayor empoderamiento de los compradores. Por otra parte, mediante la compartición de datos entre empresas competentes, se puede lograr una reducción de la decantación del mercado, también denominado “tipping”. Para ello, es necesario que las políticas de competencia obliguen a las empresas a colaborar entre ellas, disminuyendo así las barreras de entrada al mercado y evitando el poder dominante de una o un número reducido de empresas en un mismo sector (Claici, 2018). 2.1.5. Mejoras sociales El Big Data puede utilizarse como recurso para actuar en situaciones de emergencia. A diario se recogen datos masivos acerca de urgencias sanitarias, catástrofes naturales o actos de violencia, por lo que es necesario actuar con rapidez y efectuar un análisis de esos datos lo antes posible. Es por ello por lo que se han creado modelos de asistencia humanitaria capaces de combatir dichas desgracias, mediante el empleo de herramientas que analizan los datos masivos. También se hace uso del ML en situaciones de crisis humanitarias, como puede ser la pobreza, la hambruna o la guerra, ayudando así a la población más desfavorecida (Figueres, 2017). Uno de los sectores con mayor prosperidad en el ámbito del Big Data es el de la salud. La herramienta Big Data posibilita la reducción de costes en las investigaciones sanitarias, lo que conduce a una aplicación más precisa de las medidas a emplear, una mayor rapidez a la hora de encontrar soluciones, así como una mejora en las decisiones a tomar por parte de los sanitarios (Monleon-Getino, 2015). En la investigación de Monleon-Getino (2015) se habla de la “Era ómica”, refiriéndose a la época en la cual el uso del Big Data es fundamental para la obtención de “una visión global de los procesos biológicos”, a consecuencia del desarrollo tecnológico en el campo de la biología. El Big Data logra crear análisis de organismos mediante la genética, evolucionando así ámbitos tan importantes como pueden ser la biotecnología y la biomedicina. Un ejemplo de este avance es el estudio de las probabilidades de padecer una enfermedad, pudiendo anticiparse así a sus curas y prevenciones (Monleon-Getino, 2015). Otros de los ejemplos de los grandes avances realizados debido a la implementación de ML es el uso de señales del cerebro mediante dispositivos tecnológicos para controlar funciones motrices, el descubrimiento temprano de tumores, rarezas en el ritmo de cardiogramas, y rapidez de diagnósticos (Figueres, 2017). Por otra parte, uno de los ámbitos más innovadores en lo que respecta a la puesta en marcha del uso del Big Data es la modernización mediante el empleo de la tecnología en las ciudades. El mayor objetivo de implementar esta innovación es conseguir una mayor sostenibilidad, desarrollando así las denominadas “smart cities”. Para ello es necesario emplear un ML interconectado mediante sensores y medidores inteligentes. Uno de los ejemplos más comunes es el de la variación de la duración de las señales lumínicas de los semáforos, la cual 20 cada vez depende más del movimiento realizado a tiempo real en espacios concretos, gracias a información recogida mediante tecnologías Big Data (Monleon-Getino, 2015). 2.2. DESAFÍOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA La necesidad de adaptarse a la evolución tecnológica empresarial es cada vez mayor. Sin embargo, a pesar de los beneficios que el Big Data pueda generar, aún existen límites y retos en el proceso de su puesta en marcha, siendo muchas empresas incapaces de adoptar e implementar cambios en su actividad, o fracasando en el intento (Cantalapiedra y Soler, 2017). Además, existe una gran desconfianza entre los usuarios generada por el uso de sus datos privados por las organizaciones (Monleon-Getino, 2015). 2.2.1. Inversión Uno de los retos más mencionados por los autores es el de los costes que requiere la inversión del proceso Big Data. Entre los gastos que conlleva la implementación de las técnicas necesarias para llevar a cabo el proceso se encuentran la instalación de software y hardware, y el aprendizaje y cambio de mentalidad de la forma de trabajar que el personal debe asumir (Duque-Jaramillo y Villa-Enciso, 2016). Al ser el Big Data una herramienta prácticamente novedosa en la mayoría de las organizaciones, la obtención de las plataformas necesarias para su puesta en marcha requiere una gran inversión por parte de la empresa. Además, el desarrollo y evolución de la tecnología requiere que las empresas se adapten rápidamente al cambio, lo que produce nuevas inversiones en plataformas más innovadoras que las empleadas anteriormente. Esto puede ser un gran problema para las organizaciones, ya que aún pueden no haber amortizado los programas empleados con anterioridad (Cantalapiedra y Soler, 2017). Otra de las grandes inversiones es la búsqueda y contratación del personal adecuado para trabajar en el proceso. Dichos profesionales son los arquitectos Big Data, quienes se encargan de la instalación y uso de las plataformas, los programadores, quienes construyen la plataforma y son especialmente escasos en España, y los científicos y analistas de datos encargados de gestionar proyectos mediante las tecnologías con las que se lleva a cabo el Big Data. Todos estos puestos generan gastos en su proceso de búsqueda, a la vez que requieren un sueldo considerable, y, en consecuencia, un coste muy elevado para la empresa (Cantalapiedra y Soler, 2017). Otro ejemplo de este obstáculo es la puesta en marcha de los modelos de ABC, ya que esta técnica requiere de un gran volumen tanto de información como de recursos informáticos, los cuales son más difíciles de conseguir por pequeñas y medianas empresas (Quintero et al., 2018). 2.2.2. Falta de personal capacitado Existe una carencia de profesionales capaces de llevar a cabo los distintos procesos que conlleva la puesta en marcha del Big Data, especialmente en lo que se refiere al diseño, 21 construcción, instalación y análisis de las plataformas empleadas (Cantalapiedra y Soler, 2017). En la investigación de Miquel y Aced (2020) se nombra la preocupación por la falta de implicación en lo que respecta a la formación en el ámbito del Big Data. Este problema se puede percibir especialmente en la carencia de analistas de datos, profesionales dedicados a la gestión e interpretación de los datos masivos. A su vez, también se destaca la escasez de la educación de los universitarios y demás estudiantes en cuanto al aprendizaje de esta técnica. En la investigación de Joyanes (2013) se mencionan varios elementos clave para lograr la efectividad del cambio empresarial producido por el Big Data, entre los que destaca también la necesidad de personal capacitado. Se nombra la gestión del talento como un reto empresarial, ya que esta innovación tecnológica potencia la creación de nuevos puestos de trabajo, los cuales son muy escasos en la oferta laboral. Dichos empleos son, entre otros, los nuevos analistas de Big Data, y, sobre todo, los científicos de datos. 2.2.3. Cambios internos en la empresa Al implementar el Big Data en la actividad empresarial, es importante asegurarse de que la innovación no desvíe los objetivos de la empresa, y de que la herramienta pueda incorporarse adecuadamente en la cultura empresarial. Para ello, es necesario realizar cambios en el pensamiento de los trabajadores, dirigiendo su mentalidad hacia una obtención de estrategias más objetivas e impactantes basadas en los datos masivos (Batistič y van der Laken, 2019). Tanto en la investigación de Cantalapiedra y Soler (2017) como en la de Joyanes (2013), los autores explican que para integrar la herramienta Big Data las compañías deben realizar dos tipos de cambios en sus empresas. Por una parte, cambios organizativos a la hora de crear nuevos departamentos y sectores de negocio, así como nuevos puestos de trabajo. Por otra parte, cambios tecnológicos debido a la implementación de las tecnologías adecuadas. Una empresa que hace un buen uso de herramientas Big Data conlleva trabajo de un equipo de personas que hayan sido lideradas con el fin de obtener los mejores resultados posibles. Para ello, estos empleados deberán fijar objetivos, dar con las métricas más valiosas y eficaces para el análisis de la información proveniente de los datos, y desarrollarse profesionalmente en su actividad. Además, todo el conjunto de empleados de una empresa debe interiorizar la importancia del uso de los datos. Hoy día esta función no se ciñe a un solo sector empresarial, por lo que todos los departamentos de una empresa tendrán su papel en el proceso del uso de los datos masivos. Por lo tanto, la cultura empresarial debe tomar un nuevo enfoque, dirigiendo la mentalidad de los empleados a nuevos aprendizajes tecnológicos capaces de manejar y entender las herramientas Big Data (Joyanes, 2013). Por otra parte, el autor destaca tres elementos relevantes en las que el cambio de la cultura empresarial debe ejecutarse: 1. Desarrollo de analíticas capaces de mostrar con sencillez la evolución del negocio. 2. Creación de herramientas analíticas sencillas de emplear por los trabajadores de la organización. 22 3. Desarrollo de las capacidades necesarias para la obtención de la mayor productividad posible. Estos cambios tan significativos pueden generar rechazo a las empresas, ya que pueden no estar dispuestas a hacer frente a este reto. Además, al poner en marcha este cambio cultural en la empresa, se generan otros riesgos consecuentes debido a un empeño excesivo en el desarrollo tecnológico. Por una parte, existe el peligro de pérdida del objetivo principal de la organización, y, por otra parte, la puesta en segundo plano de la importancia humana, especialmente en aspectos de creatividad y toma de decisiones (Miquel y Aced, 2020). 2.2.4. Competencia Generalmente, son las grandes empresas quienes pueden hacer frente a altos costes y posibles dificultades que puedan surgir a raíz de la puesta en marcha del Big Data. En consecuencia, al ser las grandes organizaciones quienes tienen mayor acceso a esta técnica, surge un nuevo desafío empresarial: el aumento de poder y ventaja competitiva de las grandes multinacionales (Figueres, 2017). El Big Data es una innovadora incorporación al mercado la cual está indudablemente cambiando la naturaleza de la competencia de este. Los efectos más perjudiciales que esta nueva técnica está generando son situaciones de colusión entre empresas, métodos discriminatorios de precios, y excesivo poder de mercado concentrado debido al control y apoderamiento de una mayor y más valiosa información de los usuarios por pocas multinacionales (Claici, 2018). Por lo tanto, estas circunstancias crean un gran desequilibrio en el poder empresarial, dificultando de esta manera el paso a nuevas empresas a la hora de incorporarse al mercado, así como minimizando las oportunidades de crecimiento a pequeñas y medianas empresas. 2.2.5. Profanación de la privacidad Mediante el uso del Big Data se desarrollan algoritmos increíblemente precisos capaces de predecir de una manera casi inequívoca el futuro de una persona o situación. Es por ello por lo que su implementación crea desconfianza en la sociedad, de manera que una de las principales cuestiones que surge es si verdaderamente puede generar mejoras, o sin embargo es una herramienta que las empresas utilizan para mantener a los ciudadanos bajo control (Monleon-Getino, 2015). Al hacer uso de los servicios de la red, ya sea a la hora de descargar aplicaciones, al crear un perfil en las redes sociales o al realizar búsquedas en servidores, los usuarios aceptan condiciones con las que permiten a las empresas hacer uso de su información personal. Para acceder a dicha información, las empresas deben crear su política de privacidad y solicitar permiso (Duque-Jaramillo y Villa-Enciso, 2016). Para que esto sea posible, al visitar una página web se muestra un “banner” en pantalla, un indicador que informa acerca de las “cookies”, es decir, la recogida de información de la actividad realizada en dicha página. Sin embargo, estas cookies únicamente informan de la recogida, omitiendo el uso que se le dará a los datos 23 compartidos, tal y como recoge la Legislación Española. Por lo tanto, La Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD) asegura que únicamente se puede trabajar con datos estadísticos mediante carácter anónimo. Además, es importante destacar que los datos únicamente pueden ser analizados individualmente por la empresa del servicio contratado, es decir, el manejo de datos solamente se puede ceñir al servicio ofrecido por la empresa. Por ejemplo, al prestar datos a una entidad financiera, esta únicamente podrá hacer uso de la información con fines bancarios (Monleon-Getino, 2015). En la investigación de Miquel y Aced (2020) se mencionan cuatro limitaciones necesarias en lo que se refiere al uso de los datos privados por las empresas: 1. Especificación de la finalidad y uso de los datos recogidos 2. Limitación del volumen de datos recogidos 3. Transparencia con los datos empleados 4. Leyes que aseguren la privacidad Tal y como comentó Margrethe Vestager, comisaria de Competencia de la Unión Europea, para que las personas confíen en el Big Data y en su utilidad, es necesario que se desarrolle una política de privacidad que asegure el derecho a la protección de su información, así como la defensa ante la competencia empresarial (Claici, 2018). 24 CAPÍTULO III: ESTUDIO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. VICRILA INDUSTRIAS DE VIDRIO S.L.U. Con el objetivo de averiguar si el uso de las herramientas Big Data son adecuadas para el desarrollo de la actividad empresarial, se analizará el caso de una valoración de implementación en la empresa Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. Para llevar a cabo el estudio, se realizó una reunión en la cual se entrevistó al responsable de IT, al director de Ingeniería, a la directora Financiera, y al director de Compras y Logística el día 10 de noviembre de 2022. Además, se mantuvieron conversaciones vía email con los entrevistados. Cabe destacar que la empresa se encuentra en el País Vasco, lo que permitirá abordar la cuestión desde una perspectiva más cercana. 3.1. LA EMPRESA Vicrila es una empresa que se dedica al diseño, producción y venta de productos de vidrio, especialmente de vasos y copas, los cuales son comercializados tanto en territorio nacional como internacional. La empresa se encuentra en el barrio de Lamiaco, en Leioa, y hoy en día es una de las mayores productoras nacionales de vidrio de mesa, ofreciendo empleo directo a 240 personas, así como un gran número de puestos indirectos (Vicrila Industrias del Vidrio S.L.U., s.f.). La empresa se fundó en el año 1890, siendo una de las empresas con más antigüedad aún activa del País Vasco. A pesar de su temprana aparición en el mercado, la empresa ha continuado innovando tanto su mecanización como su equipo de trabajo, ajustándose a las nuevas necesidades del sector, para así poder obtener la presencia que tiene en el mercado hoy día (Vicrila Industrias del Vidrio S.L.U., s.f.). Una de las técnicas que han implementado en su actividad es la recogida y el análisis de los datos generados en distintos sectores de la empresa. A pesar de su fuerte influencia comercial, la empresa aún no alcanza un volumen suficientemente extenso para poder introducir el término Big Data en su desarrollo laboral. Sin embrago, la empresa cuenta con un gran número de bases de datos divididas y analizadas individualmente por sectores. Además, es cuestión de tiempo que la empresa deba poner en marcha futuros avances tecnológicos capaces de generar volúmenes más aproximados al Big Data, para poder desarrollar estrategias más avanzadas y mejorar la efectividad de la empresa. Es por ello por lo que Vicrila es una empresa potencial para realizar la investigación acerca de la rentabilidad y los beneficios y desafíos que la organización pueda experimentar en su futura puesta en marcha del proceso Big Data. 3.2. USO DE LOS DATOS Para que el funcionamiento de la empresa se lleve a cabo, es imprescindible incluir el proceso de creación, recogida y análisis de datos en su actividad. La empresa se ciñe únicamente al uso y análisis de sus datos internos, es decir, los datos que la empresa misma genera. Esto quiere decir que la empresa no cuenta con un sistema que analice datos externos, como pueden ser aquellos en relación con la captación de clientes, o 25 estudios de mercado y oportunidades. Sin embargo, como se ha comentado previamente, Vicrila es una empresa que se dedica tanto a la fabricación como a la venta de su producto, por lo que existe una gran cantidad de focos de creación de datos internos provenientes de los distintos ámbitos empresariales. En cuanto al proceso del uso de los datos recogidos por la empresa, se puede dividir en las siguientes fases. 3.2.1. Creación de datos Cada sector empresarial crea ciertos datos respecto a su actividad mediante distintas fuentes. Las áreas más nombradas por los entrevistados han sido las de producción (diseño y creación del producto), comercialización (logística del producto) y facturación (compras y ventas del producto). Se destaca la creación de datos en base al Business Intelligence (BI) 5 , también conocido como Inteligencia Artificial (IA), la cual se ha modernizado en función de las nuevas necesidades de la empresa. Los factores en los cuales el BI tiene mayor impacto en Vicrila son el de producción, eficiencia energética y mantenimiento, aunque también se ha implementado en procesos de comercialización y facturación. Durante la entrevista se mencionaban distintos procesos y formas de creación de datos: - Registros anticipados y realizados de entradas y salidas de camiones en el recinto. Estos datos relacionan la carga de los vehículos con la de los albaranes, y recoge información acerca de la cantidad de vehículos y los horarios de circulación. - Recogida de la información de los contadores de consumos y fluidos, enfocada a la gestión de la eficiencia energética. - Sensores y medidores inteligentes instalados a lo largo de la línea de producción, los cuales realizan un conteo de las piezas defectuosas y ofrecen información sobre el tipo de desperfecto detectado. - Cámaras en el proceso de control de calidad del producto. - Operaciones de venta en línea de artículos. - Sistema IT de estructura automática y diaria de todos los datos en relación con la información acerca de la facturación y pedidos futuros y ya realizados. Uniendo los distintos departamentos de la empresa con los softwares IT que utilizan para la recogida de datos en Vicrila, obtenemos la siguiente tabla. Tabla 3. Relación entre departamentos y programas de creación de datos en Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. Sector Programas Infraestructura de la empresa - BI, Qlicksense - Dynamics NAV - Herramienta de costes 5 Business Intelligence es la técnica empresarial que, mediante el uso de los datos masivos, busca la obtención de estrategias eficientes y mejoras en las tomas de decisiones. 32 Por una parte, se menciona una mejora en cuanto a la agilidad. Esto sucedería ya que, al obtener un mayor volumen de datos, le resultaría muy difícil a la empresa seguir cruzando datos y realizar los análisis manualmente, por lo que la implementación de técnicas Big Data haría necesaria una automatización de dichas actividades. De esta manera, las islas de información que permanecen aisladas hoy día se podrían integrar más fácilmente, evitando así la pérdida de tiempo en el trabajo de validar datos e informes, cruzar información, etc. Además, esta mejora desencadenaría una mayor implicación en la búsqueda de estrategias y aporte de valor por los directores que gestionan la información de cada isla. Esto es debido a que no se cuestionará tanto la veracidad del dato, ni se necesitará emplear tanto tiempo en la organización de la información. De esta manera, se generaría una mejora en la integridad de los datos, así como en el proceso de la localización de estos. Por último, en cuanto a la producción, aseguran que el mayor efecto sería poder visualizar por adelantado el impacto de los cambios realizados durante el proceso de producción. La empresa ya cuenta con la herramienta capaz de detectar los fallos durante el proceso de producción, pero no con aquella que permita tener una simulación de escenarios por adelantado acerca de la probabilidad de efectividad del resultado, anticipándose así al error y consiguiendo una eficacia de la producción del 100 %. 3.4.3.1. Estrategias y objetivos También cabe mencionar que la empresa ya está enfocando el uso de los datos hacia futuras estrategias más modernas y desarrolladas, las cuales se aproximan más a un modelo de uso del Big Data. Vicrila actualmente dispone de un panel de mando enfocado en la medición y seguimiento del desempeño de la organización. Este panel recoge los datos obtenidos durante el mes anterior y el actual, el cual es alimentado por el responsable de cada departamento de manera que se pueda hacer uso de dicha información en forma de análisis. Con el fin de adaptarse a estos nuevos tiempos, la empresa está diseñando un nuevo plan hacia un panel de mandos que aporte información de calidad a la toma de decisiones instantáneas, para poder generar así un mayor valor a la empresa. El plan consiste en implementar la industria 4.0 11 . Ya han comenzado con las inversiones, y actualmente están trabajando en la trasformación digital de los procesos internos de la empresa, implementando tecnologías como, por ejemplo, CAPTOR. Afirman que una vez que la empresa implemente todos los softwares e IoT esperados y conecte los datos entre ellos, los clasifique, y los analice, lograrán poner en marcha el nuevo panel de mandos basado en los sistemas de información. De esta manera, la empresa conseguirá reducir la redundancia y las anomalías que puedan surgir en el proceso del análisis de datos en sus diferentes departamentos. La siguiente figura muestra los objetivos de los diferentes sectores que la empresa llevará a cabo para la implantación del nuevo proceso enfocado en los sistemas informáticos. 11 También conocida como La Cuarta Revolución Industrial. 33 Tabla 5. Objetivos enfocados en el nuevo panel de mandos orientado a los sistemas informáticos en Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. Perspectiva Financiera Comercial (cliente) Empresarial (interna) Aprendizaje y crecimiento - Aumentar los ingresos - Aumentar la presencia en el mercado - Reducir costes - Mejorar el rendimiento - Mejorar la toma de decisiones - Reducir el riesgo - Garantizar la calidad de los datos - Construir una infraestructura de datos - Prestar servicios de datos - Involucrar a las personas - Conseguir que los procesos de datos sean correctos - Automatización del esfuerzo - Aumento de formación en habilidades - Acceso a las herramientas de datos - Cultivar una mentalidad inquisitiva Objetivos Fuente: Elaboración del director de Ingeniería de Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. 34 CONCLUSIÓN Es innegable que el Big Data genera los suficientes beneficios como para implementar dicha tecnología en cualquier sector empresarial. Sin embargo, una de las conclusiones obtenidas a partir de este trabajo es el notable rechazo aún ocasionado por las empresas hacia la puesta en marcha del uso de los datos. Es por ello por lo que todavía existe la gran necesidad de entender la importancia y las mejoras que se pueden obtener gracias a su utilización, especialmente en dos situaciones. Por una parte, cuando se habla de Big Data, lo primero en lo que generalmente se piensa es en la captación de clientes y la segmentación del mercado, pudiendo hacer creer que no es algo necesario a implementar en ciertos negocios. Sin embargo, el Big Data va más allá. Es importante comprender que también se puede emplear durante todo el proceso del desarrollo empresarial, destacando entre ellos las mejoras obtenidas en la eficiencia y productividad de los procesos técnicos mediante el uso del Machine Learning. Por otra parte, también se ha de tener en cuenta el cambio de la cultura empresarial. Las empresas que quieran adoptar este nuevo modelo de gestión de datos deben inculcar en sus empleados la importancia del tratamiento de estos. Todos y cada uno de los trabajadores deben de entender que los datos son un activo más en la empresa, y que las ventajas que generan en la organización son lo suficientemente importantes para tener que realizar cambios en su manera de trabajar, adaptándose así a nuevos procesos. Por lo que a las conclusiones obtenidas a partir del estudio sobre Vicrila Industrias de Vidrio S.L.U. respecta, podemos saber que los datos que la empresa crea y analiza son de formato estructurado, semiestructurado y no estructurado. Además, los datos se crean a partir de varias fuentes, destacando entre ellas el ML empleado en el proceso de producción, sin olvidar los datos generados por el ser humano. Otro punto por destacar es que la empresa emplea datos para poder corregir posibles problemas a muy corto plazo, analizando en tiempo real qué está sucediendo en el proceso de producción. Esto quiere decir que la empresa se pregunta: “¿qué está pasando?”, así como “¿por qué ha pasado?”, haciendo de esta manera un buen uso de una analítica tanto descriptiva, como diagnóstica. Todo ello apunta a que Vicrila está empleando datos pertenecientes a la familia del Big Data, ya que comparten las características de variedad, velocidad, valor, veracidad y volumen, aunque esta última no alcance la cantidad mínima normalizada aún. Es por ello por lo que, antes de adentrarse en este nuevo formato, es necesario realizar diferentes intervenciones en toda aquella actividad que involucre la explotación de los datos. Por una parte, considero que la empresa Vicrila aún debe alcanzar un nivel mayor de madurez en su implementación del uso de los datos. La empresa se propuso en su momento arrancar iniciativas entorno al análisis de datos, adaptándolas posteriormente a nivel técnico. Esto quiere decir que el departamento de TI comenzó a hacer un uso puntual de analítica exploratoria mediante la información obtenida. En la actualidad, posiciono a la empresa en un estado de madurez en el que la utilización de los datos se adopta a nivel de negocio, es decir, distintos departamentos de la empresa son capaces de liderar proyectos y desarrollos en base a la información obtenida a través de los datos. Sin embargo, para que la empresa siga evolucionando y aprovechando las oportunidades que los datos le están ofreciendo, deberá adoptar su uso a nivel empresarial. Para ello, es necesario crear un gobierno del dato en la organización, es decir, un nuevo departamento en la empresa que sea capaz de abordar el trabajo que implica la utilización de los datos. De esta manera, la empresa será capaz de 35 desarrollar de una manera más efectiva sus análisis, creando predicciones aún más precisas. Una vez que Vicrila haya conseguido alcanzar este nivel, la empresa debería desarrollar un autoservicio de los datos para que cada departamento que compone la empresa pueda acceder a ellos de una forma más flexible y directa. El resultado de ello sería una analítica colaborativa en toda la empresa, así como una mejora en la eficiencia en la fase de recogida y analítica de datos. Además, podrían hacer frente tanto al desafío de la homogeneización de datos, como al de la redundancia y dependencia entre sus bases de datos. La inserción de un nuevo departamento basado en el uso de los datos en la empresa conllevaría varios cambios a nivel interno. El más destacable es sin duda la necesidad de distintos perfiles profesionales que sean capaces de llevar a cabo las diferentes tareas. Entre ellos destacamos los siguientes tres: el analista de datos, quien ayuda a los responsables de cada departamento resolviendo sus peticiones de análisis mediante herramientas de visualización; el científico de datos, quien se dedica a descubrir nueva información a partir de los datos obtenidos, creando así nuevos modelos predictivos que desencadenen mayor rendimiento y productividad a la empresa; y el ingeniero de datos, encargado de crear el entorno de programación necesario para que tanto el analista como el científico de datos puedan acceder y trabajar con los datos. Esto conllevaría una menor carga de trabajo en el departamento IT de Vicrila, proporcionando así un mejor enfoque en sus funciones. Por lo tanto, Vicrila debe elaborar una estrategia para poder avanzar en su etapa de madurez del uso de los datos, enfrentándose así a un cambio profundo en la organización. Para ello, se enfocará en aspectos tan importantes como las personas, los procesos de trabajo y la tecnología a implementar. En cuanto al factor personas, la empresa debe apostar por promover agilidad, mejora y aprendizaje continuo de los equipos de trabajo mediante el uso de los datos, por lo que es necesario que la idea de la importancia de los datos se entienda y se normalice adecuadamente en la organización. Es decir, tiene que haber un cambio en la cultura de trabajo de Vicrila. Los procesos hacen referencia a las nuevas formas de trabajar a las que la organización debe adaptarse, lo que incluye, por ejemplo, la automatización. La tecnología integrada debe facilitar los procesos llevados a cabo por los distintos perfiles de la empresa. Para ello es necesario tener en cuenta las necesidades y la usabilidad de cada empleado, de manera que puedan ser independientes y eficientes en sus tareas. Por otra parte, es notable que Vicrila hace uso de sus datos llevando a cabo una estrategia competitiva. Esto es debido a que basa su estrategia de negocio en la mejora de su funcionamiento mediante los datos, obtiene información y la analiza para enfocarla en la mejora de los procesos, y basa ciertas decisiones a partir de los datos obtenidos. Por lo tanto, es importante destacar que Vicrila utiliza la información como un gran activo estratégico, ya que se considera un elemento clave en su actividad. Sin embargo, si la empresa quiere potenciar aún más el uso de la información obtenida, deberá implementar a su vez una estrategia diferenciadora. Para ello tendrá que hacer uso de los datos de una manera externa, analizando información acerca de su competencia. Además, debería focalizarse en el “¿qué va a pasar?, así como en el “¿qué vamos a hacer para que pase?”, es decir, en una analítica basada en anticiparse al error, por lo que debería invertir en nuevas herramientas de producción capaces de proporcionarle este tipo de datos. 36 En conclusión, la empresa Vicrila tiene un gran potencial para llevar a cabo procesos Big Data de manera eficiente, debido a su gran capacidad de producción, su posición en el mercado, su consciencia de la necesidad de avances tecnológicos y consecuentes mejoras, y su habilidad de adaptación a la innovación que ha demostrado durante su historia. La manera de generar beneficios empresariales y la importancia de los datos está cambiando, y, en un futuro cercano, el análisis de datos se convertirá en la base principal de toda empresa que quiera seguir subsistiendo en el mercado. 37 REFERENCIAS Barranco, R. (2012). ¿Que es Big Data? Recuperado de http://www.criiasupr.org/multimedia/documents/Que%20es%20Big%20Data.pdf Batistič, S. y van der Laken, P. (2019). History, Evolution and Future of Big Data and Analytics: A Bibliometric Analysis of Its Relationship to Performance in Organizations. British Journal of Management, 30(2), 229-251. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12340 Cantalapiedra, C. G., y Soler, E. V. (2017). Evolución de los entornos Big Data y los retos para el Arquitecto de Datos. Economía industrial, (405), 21-31. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6207509 Claici, A. (2018). Análisis económico de la revolución digital. Papeles de Economía Española, 157, 251-272. https://www.funcas.es/wp-content/uploads/Migracion/Publicaciones/PDF/2136.pdf Cowls, J. y Schroeder, R. (2015). Causation, correlation, and big data in social science research. Policy & Internet, 7(4), 447–472. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/poi3.100 Digital Guide IONOS. (2021, agosto 11). ¿Qué es un byte? Te explicamos la cantidad más pequeña de datos. Recuperado de https://www.ionos.es/digitalguide/paginas-web/desarrollo-web/que-es-un-byte/ Duque-Jaramillo, J.C. y Villa-Enciso, E.M. (2016). Big Data: desarrollo, avance y aplicación en las organizaciones de la era de la información. Revista CEA, 2(4), 27-45. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3519567 Figueres, J. (2017). Big Data, ampliación cognitiva, procesos de autoorganización y desarrollo económico [Tesis doctoral, Universidad Autónoma de Madrid]. Repositorio institucional de la Universidad Autónoma de Madrid. https://repositorio.uam.es/bitstream/handle/10486/680507/figueres_cannadas_jesus.pdf?se quence=1&isAllowed=y Grupocastilla. (s.f.). Epsilon RH. Recuperado el 10 de diciembre de 2022, de https://www.grupocastilla.es/software-rrhh/epsilon-rh/ Joyanes, L. (2013). Big Data: Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Alfaomega. https://www.academia.edu/40049331/BIG_DATA?email_work_card=title Miquel, S. y Aced, C. (2020). Big data: la revolución de los datos y su impacto en la comunicación corporativa. Comunicación y Hombre, 16, 115-132. https://repositori.uji.es/xmlui/bitstream/handle/10234/186974/68874.pdf?sequence=1&isAll owed=y 38 Monleon-Getino, A. (2015). El impacto del Big-data en la Sociedad de la Información. Significado y utilidad. Historia y Comunicación Social, 20(2), 427-445. https://revistas.ucm.es/index.php/HICS/article/view/51392/47672 Nutsl. (s.f.). Microsoft Dynamics 365 Business Central. Recuperado el 10 de diciembre de 2022, de https://www.nutsl.com/soluciones/microsoft-dynamics-365-businesscentral/?gclid=CjwKCAiA-dCcBhBQEiwAeWidtb2QNGOs8SuQlbII2IZesZzK1-s-mDEQouyk0uhdheKS5CK1qyFDhoCCe0QAvD_BwE Ontiveros, E. y López, V. (2018). Economía de los Datos. Riqueza 4.0. Fundación Telefónica y Ariel. https://www.fundaciontelefonica.com/culturadigital/publicaciones/624/?_ga=2.63373167.1594837499.15325961701584259485.1530289729 Ortega, M. (2017). “Big Data”, ¿un factor disruptivo en la evolución empresarial? Navegando en la 4.ª revolución industrial. Revista AECA, (119), 64-65. https://aeca.es/wp-content/uploads/2014/05/119.pdf Pastor, L. (2019, agosto 09). Peta, exa, zetta, yotta… empieza ya a memorizar estos prefijos. Linkedin, recuperado de https://www.linkedin.com/pulse/peta-exa-zetta-yotta-empieza-ya-memorizar-estos-pastorroskothen/ PowerData. (s.f.). Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad. Recuperado el 22 de diciembre de 2022, de https://www.powerdata.es/big-data Quintero, J. B., Villanueva, M. D. M., y Montaya, F.L. G. (2018). Analítica de datos para sistemas de costos basados en actividades en la era de big data. Revista del Instituto Internacional de Costos, (1), 64-82. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7457929 Sisteplant. (s.f.). CAPTOR. Recuperado el 10 de diciembre de 2022, de https://sisteplant.com/landing/captor-mes/ Toro, M. y Laniado, H. (2019). Big Data: historia, definición, herramientas y aplicaciones en la industria. Revista VIRTUAL PRO, (204). https://www.virtualpro.co/editoriales/20190101-ed.pdf Vicrila Industrias del Vidrio S.L.U. (s.f.). Quiénes somos. Recuperado el 04 de diciembre de 2022, de https://www.vicrila.com/es/vicrila Wmslogistic. (s.f.). Adaia WMS. Recuperado el 10 de diciembre de 2022, de https://wmslogistic.com/adaia-wms-software/ 39 APÉNDICE Entrevista realizada el 10 de noviembre de 2022: 1. ¿Desde cuándo implementa Vicrila Big Data en su actividad? 2. ¿En qué ámbitos de la empresa utilizáis el Big Data? (producción del producto, captación de clientes, …) 3. ¿Qué sector de la empresa se encarga de cada proceso que conlleva el Big Data? Es decir, de la recogida, almacenamiento, análisis de datos y toma de decisiones. 4. ¿De qué manera lo implementáis? Es decir, ¿qué herramientas, tecnologías o aplicaciones usáis? 5. ¿Conocéis el volumen de datos que recoge Vicrila al día o al año? Y, ¿son todos los datos que recogéis útiles, o hay parte de ellos que rechazáis a la hora de analizar? 6. ¿En qué objetivos se centró la empresa para implementar el Big Data en su actividad? ¿Qué es lo que queríais lograr con esta innovación? 7. ¿Cuáles han sido los beneficios de implementar el Big Data en Vicrila? (eficiencia en el proceso de producción, captación de clientes, incremento de ventas, aumento de la productividad, ventaja competitiva…) ¿Cuáles han sido las mejoras que habéis notado desde su puesta en marcha? 8. ¿Cuáles han sido los mayores desafíos o retos que os habéis encontrado? (económicos, falta personal capacitado, …) 9. Y, para terminar, ¿qué impacto creéis que puede llegar a tener el Big Data en Vicrila en un futuro? (se implementará esta innovación en más ámbitos de la empresa, habrá menos puestos de trabajo y más mecanización, …)