Big Data: la identificación del dato de valor

Es uno de los términos de moda en las TIC actuales. Tanto es así que ni siquiera los expertos se ponen de acuerdo en definir el concepto de Big Data. Por ejemplo, la Wikipedia lo define como “un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del «big data» se encuentran constantemente en movimiento creciente, de esta forma en 2012 se encontraba dimensionada en un tamaño de una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set” y Gartner cree que es “un término adptado or el mercado para describir cuestionaes sobre la gestión y el processamiento de información ingente que excede las capacidades de la información tradicional junto con una o múltiples dimensiones para respaldar el uso de los activos de información”. Así que era sencillo saber por dónde iba a comenzar el evento: por la definición del concepto.  Aunque las definiciones son múltiples, algunos dan sus claves. Este es el caso de 3. Andrés Gómez Molina, Senior System Engineer de Software AG que afirma que a todas las definiciones habría que añadirle un dato importante como es el de “la capacidad para procesar los datos en un tiempo razonable. Creo que la variable del tiempo es muy importante para las organizaciones y mi opinión es que vamos a poder ofrecer aquello que ya estamos ofreciendo gracias a esta variable”. Por su parte, Miguel Ángel Pantoja, Desarrollador de Negocio en el área de BigData/Hadoop de HP, cree que “Big Data continua una tendencia histórica en los sistemas de información como por ejemplo podrían ser las leyes de Moore. En los datos esta teoría se ha cumplido y lo ha hecho, además, en lugares y máquinas que no esperábamos. Y hemos descubierto que en estos datos hay mucha información valiosa que podemos extraer”.

Gustavo Espinosa, líder de BAO Telco y Media de IBM, se muestra de acuerdo con la opinión de los otros representantes pero añade que “si no existen los mecanismos que lo acerquen a la organización, Big Data pierde entonces parte de su valor. Ya no sólo es procesar los datos, porque yo entiendo que Big Data no solo son tecnologías sino que se trata de un gobierno de los datos. Además, tiene que ser vista como una extensión del estado TI actual porque no es solo tecnología sino una estrategia de negocio como tal”.

Fernando Meco, Director de marketing y atención al cliente de SAS, aporta una visión diferente. La clave de la terminología para él se encuentra en que hay algo de marketing alrededor del término. Este directivo considera que la clave del Big Data hay que buscarla en que “no es un termino relativo tampoco es absoluto y que tiene mucho marketing. Hay mucha gente que no sabe lo que es. Tenemos que traerlo a tierra en los distintos entornos: en las grandes empresas es lo más fácil de explicar pero también habría que hacer hincapié en compañías más pequeñas. Para ello hay que informarlas de que el gobierno de datos es clave para su organización. El reto está ahora más en las compañías y en sus demandas para gobernar los datos desde que se originan y como se están estructurando las organizaciones para poder sacar todo el valor de estos datos”.

Jesús Pintado, de Microsoft se apunta a la teoría de la confusión con el término: “Big Data es uno de los temas en los que existe mucha confusión. Para mi es la consecuencia de dos fenomenos: la proliferación de datos en todo tipo de dispositivos y el segundo, saber de dónde vienen los datos. Big Data implica concretar los datos de mi organización con los datos del resto del mundo. Ahora, aparte de que los datos tienen diferentes fuentes, es que una pequeña organización puede tener una ventaja conectándose a los datos del mundo (por ejemplo una empresa de transporte con datos de tiempo o trafico, etc.), porque la realidad es que sólo algunas organizaciones son capaces de generar datos en tiempo real”.

Sectores

Como en cualquier apartado en el que la tecnología se ve implicada todo lo relacionado con Big Data será mejor para un sector productivo que para otro. En este sentido, el portavoz de Microsoft señala que “hay sectores que serán determinantes para el desarrollo de Big Data en el futuro que ahora no nos planteamos. Los clásicos en esto momentos son bancos, empresas de sensores o de producción,… Cualquier empresa que quera saber cuál es su mejor cliente, es una empresa interesada en Big Data, así que mi opinión es que prácticamente todos los sectores están interesados en él”. Fernando Meco de SAS asegura que  en su empresa están trabajando en casos reales como Bank of American “que están reduciendo los tiempos en la toma de decisiones y haciéndola más eficiente. Además creo que el sector publico también puede estar interesado porque es fundamental por ejemplo para el control fiscal y lucha contra el fraude. También el mundo del retail”.

Por su parte, Miguel Ángel Pantoja, Desarrollador de Negocio en el área de BigData/Hadoop de HP cree que “el número de sectores, aunque yo más bien hablaría de casos de uso, es muy elevado. Llama la atención que en casos como la ayuda humanitaria y la cooperación para el desarrollo se está utilizando Big Data, donde los datos generados por los móviles, ya puede dar ideas de movimientos de población consumos, etc. Desde el punto de vista comercial, las sucesivas etiquetas que van saliendo, hay siempre una cierta sobreventa, pero el mundo TI de las empresas es fundamental el desarrollo del Business Intelligence. Lo que ocurre es que es posible que tal y como evoluciona esta tecnología, puede suponer una cambio de tecnología de base”.

Alejandro Giménez CTO de EMC asegura que “Big Data afecta a todos los sectores. Pero no sólo a las empresas porque también va a llegar al consumo a las pymes y a los usuarios. De la misma forma que cloud ha llegado a todos, Big Data también llegará. No sabemos cómo pero va a llegar porque va a haber nuevos modelos de consumo. Va a ser muy importante el papel de las telcos, que van a ofrecer servicios a terceros y que además van a querer optimizar su infraestructura”.

Ahora bien, si Cloud Computing parece que se va imponiendo entre otros aspectos gracias a la reducción de costes, no parece tan claro en lo que se refiere al Big Data. Sin embargo, como dice el refrán “a la fuerza ahorcan”, así que tal y como afirma Giménez, “con la tecnología convencional no se puede procesar el dato porque genera muchos problemas. Sobre todo en lo que se refiere a la naturaleza de los datos. Yo creo además que en este terreno no va a haber el jugador, sino varios jugadores y creo que se va a producir una integración simple de lo que hoy es muy complejo”. En este sentido tercia Andrés Gómez Molina, Senior System Engineer de Software AG que afirma que “Big Data también son los datos-eventos y que normalmente fluyen a través de la empresa. Pero es que no todos los datos va a ser importantes para mi por lo que hay que filtrarlos, procesarlos y hacer que den valor a mi negocio. Ahora mismo las TI no tiene herramientas para hacer esto”. En esta misma línea se sitúa el portavoz de HP, una empresa que cubre todos los espectros, desde al hardware hasta el software pasando por los servicios: “Creemos que esto es una ventaja pero, estoy de acuerdo en que no va a haber un solo jugador. El software libre va a permitir que las empresas puedan encontrar su nicho. En mi opinión la principal barrera para la adopción de Big Data es el miedo. Porque el gestor de una empresa empieza a estar harto de que no funcionen ciertas cosas que se le había prometido que funcionaría y se pregunta ¿Cómo sé que esto es un nuevo modelo y que me beneficia? Hay que decirles en este caso que Big Data se trata de algo que ya existe. Por ejemplo, Red Eléctrica viene haciendo las previsiones de consumo de electricidad desde hace 40 años y acierta siempre. Lo que hay que decir es que con Big Data se puede hacer mucho mejor y de una forma más efectiva, gracias a que se pueden hacer análisis más detallados”.

Gustavo Espinosa, líder de BAO Telco y Media IBM asegura que en su compañía “Big Data lo vemos como estrategia de negocio. Creemos hay que verlo como un roadmap, que aborde objetivos de negocio y ataque diferentes escenarios. Y además hay que decir que tienen otras capacidades, para habilitar una reposición de datos eficiente. Esto es una apuesta y es importante que las organizaciones sepan que es necesario tomar un poco de riesgo”.

Para el portavoz de SAS en esto del Big Data existen una serie de claves. La primera es la de ser capaces de demostrar el valor que puede dar y otra es que el cliente haya desarrollado unos skills para saber que puede hacer con los datos. Sólo de esta manera eres capaz de entender que valor te puede dar. Cuando esto coincide, se puede dar una oferta de valor. Pero en España es difícil que esto se de actualmente”. Por su parte, Jesús Pintado de Microsoft, “nosotros creemos que Big Data viene a las compañías por una necesidad de negocio. Los departamentos de TI son más reactivos que proactivos y no tienen muy claro como gestionar el Big Data. Nosotros en el ciclo de vida de BD tenemos tres partes: gestionar los datos, enriquecer los datos y por ultimo integrarlos con los datos corporativos y analizarlos y tomar decisiones. ¿Cual es el coste de esto? Bastante poco”.

Cloud Computing

Uno de los aspectos que puede favorecer el desarrollo del Big Data es la nube. Y es que Cloud está revolucionando prácticamente todos los mercados del mundo TIC. Para Fernando Meco, Director de marketing y atención al cliente de SAS, “Cloud significa una forma más de almacenar datos. A día de hoy hay muchas empresas que quieren tener los datos en sus infraestructuras. Creo que probablemente cambiará, pero hay muchas empresas que no quieren jugársela con Cloud”. Gustavo Espinosa, por su parte considera que “Cloud cubre los requisitos y necesidades tanto si hablamos de nube pública como privada. Cuando hablamos de la nube, es verdad que es importante prestar atención al ciclo de vida pero hay que acompañarla de unas políticas de archivado para que no se convierta en un “vamos a almacenar todos los datos”.

Finalmente, Alejandro Giménez de EMC asegura que “la integración entre Big Data y Cloud es clara. Yo veo un mundo con muchas nubes. Por este motivo se dan diferentes circunstancias: Hay información que la quiero tener en mi organización y por ello la tengo en una cloud privada, aunque trabaje con ella como si fuera publica y hay otra que la podemos llevar a una nube pública. Por eso lo que veo son varias nubes y diferentes horizontes tecnológicos”.

Herramientas

Finalmente, se abordaron cuáles son las herramientas más importantes para el desarrollo de Big Data: El portavoz de EMC cree que en la actualidad en el mercado existen “herramientas y mecanismos que permitan automatizar. El que crea que Big Data, le va a solucionar todo y le va a dar datos estupendos, está equivocado. Las herramientas colaborativas serán importantes. Finalmente, también va a haber un cambio en las herramientas en cómo se presentan a los usuarios finales”. Andrés Gómez Molina hace hincapié que “se necesitan una reglas que garanticen la veracidad de los datos. Por ello es fundamental tener herramientas que sean capaces de filtrar la información y que ofrezcan sólo aquella que resulte interesante. Todo el ciclo de vida tiene que ser gobernado con mecanismos específicos”

Otro punto de vista interesante es el que se refiere a la seguridad. A él se refirió Miguel Ángel Pantoja de HP. En opinión de este directivo “probablemente haya que empezar a firmar datos, garantizar que éstos no hayan sido modificados, etc. Es decir todo tiene que girar en torno al dato (de ahí la I de TI información) y hay que gestionarlo correctamente y dar mas soporte al cliclo de vida de la información.

Finalmente el portavoz de Microsoft asegura que en la actualidad “herramientas existen. Cuando hablamos de gestionar datos vemos que existen muchas soluciones que vienen del mundo open source por ello hay que saber gestionar las herramientas dentro de las organización y se integren dentro de las TI de las empresas. Un elemento importante es cuando hablamos de analizar los datos. Bajo nuestro punto de vista uno de los grandes retos son las herramientas de integración. Nuestra apuesta pasa por los conectores, para conectar las herramientas de los usuarios finales con Big Data. Por supuesto tiene que existir un gobierno de los datos para que esto no se nos vaya de las manos”.

EMPRESAS ASISTENTES

SAS: es el líder en software y servicios de business analytics, y el mayor proveedor independiente del mercado de business intelligence. SAS cuenta con más de 60.000 instalaciones de cliente en el mundo, a los que proporciona soluciones de predicción analítica, ayudándoles a tomar decisiones de manera anticipada en campos tan distintos como lucha contra el fraude, mejor conocimiento del cliente y sus sentimientos, y disminución del riesgo de negocio. Desde 1976 SAS ha proporcionasoftdo a sus clientes en todo el mundo The Power to Know® . SAS tangibiliza Big Data para cualquier compañía mediante SAS® Visual Analytics: SAS VA es más que una mera herramienta de BI, dado que además añade la capacidad analítica que siempre ha diferenciado a SAS. Interactúe visualmente con el big data con funciones de alto rendimiento in-memory para entender la información, detectar nuevos patrones y publicar informes en la Web y los dispositivos móviles. Instalado y configurado en 2 semanas y altamente escalable en función de la cantidad de datos a tratar. Es una solución high-performance in-memory que explora grandes cantidades de datos prácticamente en tiempo real. Permite detectar patrones e identificar oportunidades a través de un análisis visual y en profundidad de los datos con la capacidad añadida de ver y compartir los resultados a través de informes Web, iPad® o tablets Android.

Software AG: Algunos de los aspectos que BIG Data necesita solucionar es el ciclo de vida del dato, desde su selección y filtrado, acceso al dato de manera eficiente y rápida, integración con mis procesos de negocio,  y por último la publicación hacia miles de dispositivos (tanto estáticos como móviles), sistemas y aplicaciones web. Software AG tiene diferentes herramientas y/o soluciones que nos permite cubrir de manera eficiente este nuevo paradigma y ciclo de vida del dato, desde principio a fin. Una de estas soluciones es Terracotta BigMemory, capaz de gestionar terabytes de datos en memoria, permitiendo a las aplicaciones y/o procesos core de mi negocio el acceso al dato con tiempos de respuesta que permitan mejorar los servicios actuales a los clientes, por ejemplo: detección del fraude, o crear nuevos servicios para que los clientes de mi organización obtengan valor de este nuevo paradigma del dato.

EMC: EMC Greenplum facilita herramientas de predicción únicas para las empresas mediante la combinación del estudio de los datos (data science) y una plataforma analítica unificada (Unified Analytics Platform, UAP). EMC Greenplum Unified Analytics Platform (UAP) ofrece soporte a los procesos de análisis de Big Data mediante una combinación de bases de datos MPP con procesamiento Hadoop y redes sociales para colaboración entre equipos de científicos de datos.

HP: ofrece el camino más corto al éxito en Big Data y Hadoop combinando cinco elementos: un hardware probado y optimizado para Hadoop; servicios tecnológicos de consultoría y estrategia en Big Data; la mejor solución de despliegue, gestión y monitorización de su cluster Hadoop; que trabaja con las principales distribuciones; y se integra con las herramientas de análisis más potentes como son HP Vertica y HP Autonomy. Con HP, una empresa puede iniciarse y tener operativa su infraestructura de Big Data en días, no en meses. Y puede comenzar inmediatamente a explotar su información no estructurada, cambiante y voluminosa mediante Hadoop MapReduce y su combinación con el resto de sus sistemas de Business Intelligence.

IBM: lleva trabajando con datos desde hace 100 años. Desde entonces, IBM ha invertido miles de millones de dólares en mejorar y aumentar sus capacidades para analizar la información, que abarcan hardware, software, servicios e investigación. En la actualidad, IBM cuenta con la oferta de soluciones para el análisis de la información más completa del mercado (según IDC, IBM lidera este mercado tanto por su estrategia como por su oferta), además de contar con 9.000 consultores especializados, 400 investigadores y una red de centros de soluciones distribuidos por todo el mundo. La plataforma para big data de IBM puede dar acceso, almacenar y analizar cualquier dato independientemente de su tipo, rapidez de movimiento, o donde se encuentre. La plataforma permite a sus clientes visualizar todos los datos accesibles para su análisis, construir nuevas aplicaciones, optimizar sus cargas de trabajo, y gobernar y mejorar la seguridad de sus datos. La plataforma de IBM incluye soluciones analíticas basadas en Hadoop, stream computing, data warehouse, integración visualización, gestión de sistemas, gobernanza, servicios de consultoría y gestión de aplicaciones.