big data dato Innova-TSN proyectos innovadores
big data dato Innova-TSN proyectos innovadores

Ayudar en la toma de decisiones es el elemento esencial sobre el que funciona Big Data. Eso es algo que ya intentaban hacer las herramientas de data warehouse con el dato. La diferencia radica en que se podría decir que ahora se trabaja sobre datos vivos y no sobre aquellos que están almacenados en la base de datos de la empresa. El servidor central ha pasado a mejor época y ahora el almacenamiento se realiza en entornos distribuidos.

Publicidad

Sin embargo, la mayor aportación del Big Data al mundo del dato es la posibilidad de realizar esa analítica en tiempo real, lo que permite conocer las necesidades del cliente de forma casi instantánea… muchas veces incluso antes de que el mismo cliente sepa cuáles van a ser esas necesidades. Y es que, con Big Data, el dato se ha convertido en inteligente. Big Data ofrece algo mucho más valioso: el dato preciso que permite a cualquier compañía tener acceso a lo que el cliente reclama, a las necesidades del mismo y, lo que es más importante, en el momento en el que lo necesita. Por primera vez, las empresas se pueden anticipar a los comportamientos y pueden desarrollar políticas y estrategias basándose en esos datos…y de paso, también, reducir costes, tener un menor TCO y tener un aumento de los ingresos.

La mayor aportación del Big Data al mundo del dato es la posibilidad de realizar esa analítica en tiempo real, lo que permite conocer las necesidades del cliente de forma casi instantánea

Los datos señalan que las compañías son más conscientes de la importancia de un buen análisis del dato. Si se miran cualquier portal de ofertas de trabajo, el empleo relacionado con el mundo del Big Data está en constante aumento. Y sí, las consultoras, también auguran un futuro prometedor a este mercado. Por ejemplo, el informe The Big Data Payoff: Turning Big Data into Business Value (Los beneficios del Big Data: convirtiendo el Big Data en valor empresarial), elaborado por Informatica y Capgemini, señala que las empresas que más progresan con el uso de iniciativas de Big Data son aquellas que tienen un modelo de gobernanza bien estructurado, un enfoque disciplinado hacia la implementación y una alta dirección comprometida. La encuesta a más de 200 ejecutivos senior de TI y de gestión de datos muestra que menos de un tercio (27%) de los proyectos de Big Data son actualmente rentables, y que a la mayoría de las empresas les queda mucho por hacer para obtener rendimientos de su inversión. Un factor correlacionado con la rentabilidad del Big Data es el cuerpo de gobierno de la estrategia: según la encuesta, los COO (directores de operaciones) y CDO (directores de datos) tienen el doble de posibilidades que los CIO (directores de TI) de llegar a dirigir proyectos rentables de Big Data. Si bien más de la mitad (52%) declara que actualmente los CIO son los responsables de la estrategia de Big Data, parece que esta responsabilidad se extiende a otras líneas de negocio, tal como refleja la posible intervención del COO (20%), del CTO (director de tecnología) (16%) y del CMO (director de marketing) (16%).

“El estudio proporciona una radiografía de aquellas empresas que ya están registrando un impacto positivo en el negocio con sus inversiones en Big Data. Las empresas que ya están obteniendo rendimientos tienen el control de la estrategia de Big Data, un factor que tiene un impacto radical en el rendimiento”, explica Víctor Martín, director de Insights & Data de Capgemini en España. “Evidentemente, el campo de batalla clave es la dirección de iniciativas, que recuerda a aquello de lo que hemos ido siendo testigos en la transformación digital. Sin embargo, el estudio sugiere que a muchas empresas todavía les queda camino por recorrer hasta que logren fundamentar su actividad en  el conocimiento mediante datos, contemplando, además, que las restricciones de presupuesto y la integración son grandes retos en la puesta en marcha de proyectos integrales de Big Data”.

Los resultados del estudio de Capgemini e Informatica muestran la influencia creciente de otras áreas de negocio en iniciativas de Big Data, que se materializará muy probablemente con el COO como la figura que lidere los proyectos que progresen de manera efectiva. Las organizaciones que ya sacan partido de sus iniciativas de Big Data, también tienden a ser más eficientes en la mejora de la calidad de los datos y el gobierno de los datos y mejores en la aplicación de normas de organización:

  • Tres cuartos (75%) de las empresas consultadas que afirman obtener rendimientos con el Big Data, señalan que su progreso en la mejora de la calidad y el gobierno de los datos es excelente o muy satisfactorio, en comparación con el 50% que así lo considera del total de la muestra.
  • También un 75% de este segmento apunta que el área de estandarización y la mejora de la cohesión en la empresa son excelentes o muy buenos , en comparación con el 47% del total de encuestados.

Se puede afirmar que el Big Data es un Big Business, al que todas las empresas quieren llegar, porque además puede proporcionar una gran ventaja competitiva. El mercado seguirá creciendo en los próximos años y parece que de forma imparable, porque además Big Data está relacionado con otras dos tendencias que siguen en constante expasión: IoT y Cloud Computing. Tal y como asegura Elena Montoya, responsable de Desarrollo de Negocio de Big Data de Oracle, “el mercado de Big Data vive un momento claramente expansivo en todo el planeta. La multitud de información creada a diario por negocios, personas y dispositivos tiene que ser, en primer lugar, recogida, ordenada y administrada para, posteriormente, generar conocimiento y aportar valor automatizando los procesos de toma de decisiones. Esto obliga a empresas y gobiernos a utilizar herramientas que, como el Big Data, permiten gestionar grandes volúmenes de datos en la nube, con garantías plenas de escalabilidad y fiabilidad, y a un precio cada vez más asequible para todo tipo de organizaciones. La creciente digitalización de todas las cosas es otro factor que está jugando a favor de la implantación de Big Data y también del Cloud. Y es que algunas aplicaciones de internet de las cosas (IoT) como las relacionadas con la salud o la seguridad, requieren de una evaluación y acción en tiempo real. También grandes operaciones de e-commerce se basan en Big Data, herramienta muy necesaria a la hora de realizar ofertas comerciales sensibles al tiempo. Otro de los grandes cambios es la democratización en el uso de la información, a través de tecnologías que permiten el descubrimiento de los datos relevantes para cada problema y perfil de negocio”.

Una de las principales compañías que han visto crecer su valor gracias al negocio del Big Data es Cloudera. Desde esta empresa consideran que España ya está empezándose a implicar en proyectos de Big Data. Concretamente Iván Rodríguez, Account Executive de la compañía asegura que “en nuestro país ya hay iniciativas en todos los sectores, si bien algunos como la Banca empezaron antes y han alcanzado un grado de madurez superior. Pero en industrias tradicionales como las de Fabricación, Editorial, etc. hay ya proyectos realmente interesantes y que están entregando beneficios muy importantes al negocio en espacios de tiempo considerablemente cortos frente a las tecnologías tradicionales”.

No obstante, y a pesar de que el crecimiento será importante, existen problemas que todavía no han sido resueltos. Según el informe de Cap Gemini al que hacíamos referencia, La mayoría de los proyectos de Big Data se encuentran en dos estadios: están en punto de equilibrio —no generan ni pérdidas ni ganancias— o están generando pérdidas. Además, la mayoría de las empresas aún no se basan en el cocimiento de datos. Para poner en práctica el Big Data, las organizaciones necesitan:

  1. Garantizar el respaldo y la intervención de los primeros ejecutivos en las iniciativas de Big Data. Cualquier cargo por debajo del comité ejecutivo no será suficiente para impulsar cambios de valor y duraderos.
  2. Ampliar la arquitectura de la información a través de la modernización de los sistemas de almacenamiento de datos, al tiempo que integrar las tecnologías nuevas de Big Data.
  3. Crear una estructura de gobierno de la estrategia de datos sólida y colaborativa, que propicie la agilidad organizativa, a la vez que sume la seguridad y la calidad de datos.

Fomentar una cultura corporativa que sea dinámica, que se fundamente en el uso de los datos e implique tanto a la alta dirección como al resto de empleados desde las primeras fases de desarrollo, utilización y mejora de las soluciones de Big Data.

Big Data y Cloud

Como decíamos anteriormente Big Data se ve favorecido por otras tecnologías que lo hacen posible. Por eso, hasta que esa tecnología no ha aparecido no se ha desarrollado.  El impulsor tiene un nombre y se llama Cloud Computing. Big Data y Cloud son dos fenómenos totalmente complementarios. Tanto Cloud como Big Data están impulsando el desarrollo del mercado TI, empujando a internet a posicionarse como un canal que trasciende la comunicación interpersonal para alzarse en el nexo entre máquinas y/o dispositivos, lo que abre la puerta al surgimiento de nuevos negocios en los que la movilidad desempeña un papel fundamental. “Para poner en marcha una estrategia integral de análisis de datos es preciso contar con una plataforma en Cloud porque, además de aportar calidad y rapidez, esta elección ofrece un elemento diferencial en la habilidad que tendrá cada empresa usuaria de competir de cara al futuro”, afirma la portavoz de Oracle.  Miguel Arribas, responsable de Ventas de Microstrategy España, afirma que “cloud computing permite ejecutar tareas informáticas complejas y a escala masiva. Elimina la necesidad de mantener infraestructuras de hardware, almacenamiento y software que de otro modo resultarían muy costosas. Hoy en día nos encontramos con un crecimiento masivo de los datos, generados a raíz del uso de las redes sociales, teléfonos móviles, satélites y cualquier clase de dispositivo capaz de procesar y clasificar información. Este Big Data es un reto tecnológico para las empresas, que necesitan clasificarlos e interpretarlo y convertirlos en información útil para su negocio. Este desafío requiere potentes infraestructuras que aseguren el éxito en el procesamiento y análisis El Cloud Computing es aliado perfecto para dirigir el creciente y complejo panorama de big data”.

Administrar el dato

Uno de los problemas asociados a las tecnologías de Big Data es si la administración del dato se realiza de forma correcta y si éste está seguros. Uno de los retos en las soluciones de Big Data es poner a todos los componentes a trabajar de forma conjunta y coordinada. Si no se dispone de una herramienta que realice esta función se acaban gestionando y monitorizando soluciones aisladas. Se trata, de establecer unas adecuadas políticas de Gobierno TI que aseguren el correcto alineamiento entre infraestructura, aplicaciones, datos y seguridad. Respecto al dato, es necesario diseñar unas correctas políticas de uso y establecer  unos controles para asegurar que la información sigue siendo precisa, coherente y accesible. Un reto  en el proceso de gobernar grandes volúmenes de datos es la categorización, el modelado, la captura y el almacenamiento, sobre todo debido a la naturaleza no estructurada de gran parte de la información.  En lo referente a las aplicaciones se deberá realizar un análisis detallado de las alternativas de herramientas disponibles para seleccionar la más adecuada a los objetivos fijados.  Para Jaime Roig, Director Comercial de Deyde, “la correcta «gobernanza» del dato entraña una gran dificultad. Se debe determinar quién puede acceder a cada dato y qué política de privacidad y seguridad aplicar en cada caso. Por ese motivo, la figura del CDO (Chief Digital / Data Officer) comienza a ser fundamental dentro de las empresas. Esto, que es válido en el ámbito previo al Big Data, es especialmente relevante en el momento en el que la organización decide apostar por una iniciativa en este campo. Ahora que el data-scientist es uno de los empleos de moda en el sector tecnológico, particularmente en el Big Data, por sus conocimientos de analítica, es imprescindible contar con una gestión a más alto nivel; la del responsable de datos y del responsable de infraestructura (sin querer entrar en la de la seguridad). Para que sea posible la extracción del Valor que se les supone a los datos, es necesaria una correcta gestión de su captura, de su almacenamiento en los distintos entornos, su transferencia entre éstos, así como de los criterios de actualización, validez y caducidad”.

En general, la administración correcta del dato depende de que se construya una correcta arquitectura de flujos de datos y procesos tanto a nivel de organización como de sistemas, y esta depende precisamente, de las características de los datos de la empresa. Algunas empresas manejan datos que varían poco en el tiempo por lo que la manera de guardar y acceder a estos datos es muy diferente de aquellas empresas que generan y guardan datos en tiempo real como, por ejemplo, las empresas que venden productos online.

Retos

Uno de los problemas es que las empresas quieren implementar tecnologías de Big Data y no saben ni cómo hacerlo ni a quién recurrir. Las empresas entienden perfectamente los beneficios que Big Data aporta, sin embargo, hasta hace relativamente poco tiempo no disponían de la tecnología y conocimiento necesarios para poder aprovechar todas las ventajas generadas por Big Data. Ya se ha pasado de la fase de “concepto de marketing” y se están obteniendo resultados realmente interesantes en diferentes sectores como el del distribución, banca, seguros, etc. Por ejemplo, las grandes compañías de retail manejan miles de transacciones de clientes cada hora que se almacenan en bases de datos de miles de terabytes. Gracias a Big Data es posible entender la relación entre el cambio del precio de un producto y las ventas de otro, para por ejemplo ajustar de manera dinámica el precio de la leche para vender más pan, entendiendo en tiempo real el impacto en toda la tienda de un pequeño ajuste en los precios. Para  Rufino Honorato, CTO de CA Technologies, “de la misma forma que las empresas TIC se subieron al carro de la nube, ahora lo hacen con Big Data, ¿qué aportan al mercado de Big Data empresas tecnológicas tan diferentes entre si? La naturaleza de Big Data implica la adopción de infraestructuras en modelo cloud. La complejidad y dinamismo de los servicios cloud implican nuevos y especializados perfiles que puedan hacer realidad todas las promesas como el auto-servicio en cloud, el rendimiento sin límites, la seguridad, etc., este tipo de perfiles serán una pieza fundamental, junto con los científicos de datos, para obtener valor de los proyectos de Big Data”. Por su parte Juan Manuel Grajera, Neteris Managing Partner afirma que “es cierto que la interiorización del concepto de Big Data, de su potencial y sobre todo de la capacidad de generación de valor para las compañías no es algo que se identifique al instante. Implica un proceso que no está siendo ni rápido ni sencillo, pero creo que en este momento la gran mayoría de las compañías españolas han entendido la importancia del Big Data, y son conscientes de que no pueden dejar pasar mucho tiempo sin definir cuál va a ser su estrategia alrededor de él, porque de lo contrario perderán un tren que no pasará dos veces, volviendo a la analogía entre la “dataficación” y la electricidad, ninguna compañía va a poder operar con velas en el siglo XXI por lo tanto hay mucho trabajo que hacer”.

Hacia dónde va el Big Data es algo que todavía no se sabe, aunque se intuye. Honorato afirma que la creación  de modelos predictivos y de estadística avanzada que permita obtener valor rápidamente de los inmensos “lagos” de datos, la democratización del acceso a las plataformas Big Data (principalmente mediante APIs), la simplificación y aceleración de los proyectos, la estandarización de las plataformas de Big Data y la garantía de privacidad y confidencialidad de la información son los principales retos. Paro opiniones hay para todos los gustos. Para la portavoz de Oracle, el reto consiste en “continuar evolucionando e innovando en tecnologías que permitan un acceso unificado y transparente a los datos, mejorando la seguridad y la privacidad, en técnicas de analítica predictiva e inteligencia artificial y en herramientas que proporcionen un acceso universal a la información de valor para cada negocio”.  Y el portavoz de NetApp asegura que Big Data “es, sin duda, una de las grandes oportunidades de desarrollo del sector ya que todo apunta a que el volumen de datos seguirá creciendo. El reto, y lo que marca la diferencia en estas nuevas soluciones de Big Data es el poder realizar un aprovechamiento más directo, a nivel de negocio, de toda esta información”.

Una de las características que más llama la atención de las organizaciones es la posibilidad de analizar el dato en tiempo real y, de forma paralela, tomar decisiones, también en tiempo real

Más claro es Miguel Arribas de Microstrategy. En opinión de este directivo, “el verdadero valor del Big Data vendrá de la mano de la analítica predictiva, que permite construir patrones de comportamiento y anticipar por tanto el futuro. Si las empresas son capaces de predecir cambios en el comportamiento de sus clientes podrán tomar medidas preventivas. Establecer estrategias de negocio basadas en la predicción de preferencias y hábitos de consumo es una potente herramienta y en este sentido, podemos decir que el Big Data cambiará la forma de hacer negocios. Los datos permiten incluso intuir las tendencias del mercado y adelantarnos a las preferencias de los consumidores. Otro de los grandes retos será convertir big data en una inversión rentable. A medida que el hype vaya pasando, entraremos en una fase de madurez donde profesionales y empresas exigirán rentabilidad a estos proyectos”.

Análisis del dato en tiempo real

Una de las características que más llama la atención de las organizaciones es la posibilidad de analizar el dato en tiempo real y, de forma paralela, tomar decisiones, también en tiempo real. Como asegura la portavoz de Oracle, este tipo de características “son unas de las más demandadas. El flujo de información es constante, continuo e ininterrumpido. El hecho de poder analizar el dato estratégico en tiempo real e inmediato es una premisa básica que solicitan, cada vez más las empresas. Si a esto le añades, el componente visual, ya hablamos de una solución 100% completa y útil para facilitar la innovación en la compañía”. El portavoz de Cloudera, por su parte pone ejemplos: “Si tomamos como ejemplo a Marketing, se ha pasado de enviar promociones a segmentos de clientes tras un procesado batch a microsegmentar o personalizar y recomendar en tiempo real tanto en medios digitales como físicos. Del mismo modo, en gestión de fraude ya no es aceptable detectarlo más tarde, y lo mismo ocurre en muchos otros ámbitos. Sí es cierto que con frecuencia los clientes empiezan implementando algún caso de uso en batch y luego siguen con tiempo real. Esto suele ser una buena idea de cara a su curva de aprendizaje”.

Y es que, la necesidad de procesar y obtener en tiempo real un análisis del dato en ámbitos como la detección del fraude, el análisis social o Internet de las cosas (IoT), para poder tomar decisiones, es ya una realidad. Tal y como asegura el representante de Deyde, “esta demanda de analítica en tiempo real no es algo nuevo: detección del fraude, riesgo u operaciones en utilities o aerolíneas, por ejemplo, son ámbitos en los que lleva tiempo haciéndose. Antes, con el apoyo de herramientas y tecnologías basadas en el datawarehousing, ahora como sustituto o acompañante, en Big Data, que en definitiva, no es sino una evolución de aquél, ya que aporta la posibilidad de incorporar y gestionar mayores volúmenes de datos de diferentes tipo y cambiantes a una mayor velocidad”.