Ver cuál es la situación del mercado del Big Data fue el primer tema tratado durante el desayuno. Galo Montes, Responsable de tecnología de España de HPE fue el encargado de abrir el debate y, en este sentido, aseguró que “Big Data ha supuesto un resurgir de la informática. En el caso de HPE, Big Data ha hecho que las ventas en lo que respecta al hardware haya sido excelente. Lo que sí ha cambiado es la tipología de soluciones que se venden pero, en nuestro caso, todas las líneas de negocio han experimentado crecimientos fuertes. Además, hay que decir que antes se trabajaba con Big Data pero no había gente para hacer Big Data por lo que la tecnología no ha podido ir más rápido. Ahora ocurren dos cosas ,que hay recursos y que surgen herramientas que simplifican al analista su proceso. Ya no se necesitan tres meses para sacar un algoritmo. Esto, al mercado español que es muy SMB, le va a venir muy bien, con lo que creo que va a haber una explosión”. Por su parte, Israel Serrano, Country Manager de Infinidat aseguró que “lo primero que hay que definir qué es Big Data. Creo que bajo la nomenclatura de Big Data se abarcan muchos conceptos y se dan casos que la gente llama Big Data a algo que no lo es. En mi opinión, todavía nos encontramos en la fase de entender qué es Big Data y en qué consiste y para qué lo podemos usar”. Mar Montalvo, Directora de desarrollo de negocio de Big Data y Analytics de Oracle consideró que “se lleva hablando de Big Data desde hace muchos años y, más allá de las estadísticas, creo que hace 3 años los clientes querían Big Data porque estaba de moda y lo que nos pedía todo el mundo eran casos de uso para ver qué es lo que se estaba haciendo por ahí. Este año, está mucho más madura la concepción que tienen los clientes acerca del Big Data y la gente ya empieza a saber qué es lo que quiere hacer”.
Conociéndolo a fondo o no, lo cierto es que cada vez son más las empresas y organizaciones que se interesan por involucrarse en proyectos de Big Data. Para Victoria Miravall, Business Development Manager de Wolters Kluwer, “estamos en un momento de gran interés de Big Data por la gran explosión de datos que existe. Creo que nos encontramos en un momento de reto para las empresas que están pensando en qué les puede ayudar Big Data para la toma de decisiones”.El director general adjunto de Prosol, Rafael Arroyo fue un paso más allá. En su opinión, “todo mercado tiene un componente de oferta y de demanda. En el mercado del Big Data, que yo llamaría Business Analitycs, uno de los retos que tiene España es que la mayoría de su tejido empresarial son pymes. Aquí la empresa mediana española tiene que sacar partido de este tipo de cosas y lo que observo es que sí se plantean este tipo de tecnologías para sacar más partido a su negocio. La situación actual es que sí hay muchos proyectos, no de Big Data, pero sí de Business Analytics”.
Luisa Casañer, Analytics Business Development Manager de Ibermática, para enfatizar que la analística es algo que ya tiene su tiempo, puso un ejemplo de evolución del concepto en su propia compañía: “Nuestra división empezó llamándose de Business Intelligence y ahora nos llamamos Analytics. En nuestro caso, llevamos trabajando en Inteligencia Artificial, por ejemplo, desde hace 10 años. En cuanto a Big Data, es la banca la primera que se inició en trabajar sobre ello hace ya unos años. Hemos acompañado a clientes que se han dado cuenta de que con una solución de analitycs, dan respuesta a las necesidades de su negocio y no necesitan meterse en megaproyectos de Big Data”. Finalmente, Winm Stoop de Cloudera afirmó que “el mercado ya no es el mismo que hace unos años. Tanto los proveedores como los clientes han cambiado completamente el modo de gestionar grandes cantidades de información, ya que han puesto el foco en obtener valor de la capacidad de manejar todos los datos. En esta línea, los temas más candentes son el almacenamiento y análisis de datos y el machine learning”.
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Uso del Big Data y de la Inteligencia Artificial
Parece que Big Data va de la mano de la Inteligencia Artificial. Parece también que ambas son tecnologías actuales, pero tal y como afirmó la portavoz de Ibermática, “el padre de la Inteligencia Artificial fue Turing y sacó su máquina en 1950. Es un sueño de todos, hacer que los ordenadores piensen. La Inteligencia Artificial ya existía y el Big Data también. Sin ir más lejos, Hadoop es del año 2002. Una cosa ha empujado a la otra. No es necesario un sistema de Big Data, pero si somos capaces de montar una buena estructura de Big Data, es necesario tener en cuenta lo que se establezca por encima de ella”. En la misma línea se situó Rafael Arroyo para quien “la Inteligencia Artificial no es más que una evolución de algo que ya existía. El problema es que el concepto Big Data está muy desgastado. Ahora, por ejemplo, se habla de Deep Learning, pero todo se basa en lo mismo: cómo analizar para tomar decisiones futuras. Hablar de que una máquina se comporte como un humano, es muy difícil. Lo que va a haber es un perfeccionamiento de algoritmos, pero el concepto de Inteligencia Artificial no deja de ser un concepto marketiniano”.
Otro de los elementos clave en la evolución del Big Data, pasa por la nube. Sin ella, es posible que Big Data no pudiera desarrollarse como lo hace actualmente
Victoria Miravall no se mostró de acuerdo con ella: “Más bien, la Inteligencia Artificial, es una evolución que complementa tecnologías anteriores. Si nos vamos al nivel más técnico, creo que nos proporciona elementos diferentes”. Wim Stoop cree que “El machine learning y la ciencia de datos ayudan a dar sentido a los vastos volúmenes de datos para ofrecer nuevas capacidades (vehículos autónomos) y nuevo conocimiento (a medida que las organizaciones maduran su análisis de la descripción y diagnóstico a la predicción y prescripción). Con orientación y experiencia, las organizaciones pueden industrializar su inteligencia artificial, trasladándola de la exploración a la producción”. Por su parte, Mar Montalvo, afirmó que “se trata de poner los datos a trabajar para ti. Es verdad que hablamos de conceptos antiguos que ahora han explotado y que tiene más valor que antes, sobre todo porque ahora hay muchos datos y que además están digitalizados. Además, los datos son baratos de almacenar. También influye la capacidad de cómputo de las máquinas. Todo esto junto es lo que hace que las tecnologíass de Big Data estén explotando ahora”. Por su parte, Galo Montes hizo una comparación: “Yo comparo Big Data con el cerebro humano. Esto va de memoria y de lógica. Ahora mismo estamos en la prehistoria: la gente quiere ser inteligente pero no tiene los mecanismos adecuados. No salimos de ahí porque los sistemas no nos permiten evolucionar más para desarrollar esa inteligencia. Las empresas cuanto más desarrollen ese cerebro más probabilidades tendrán de obtener una ventaja competitiva a futuro. Hacer algoritmos perfectos no es lo más importante, sino la capacidad de ser más lógicos”.
Papel de Cloud en la evolución del Big Data
Otro de los elementos clave en la evolución del Big Data, pasa por la nube. Sin ella, es posible que Big Data no pudiera desarrollarse como lo hace actualmente. Como asegura el portavoz de Cloudera, “Solo la nube puede satisfacer estos requisitos de transitoriedad y escalabilidad. Y, como algunas cargas de trabajo permanecerán en local por motivos regulatorios u organizativos, es muy importante que las empresas piensen en cómo administrarán las perspectivas y el contexto de los datos entre estas diversas infraestructuras”. Por su parte , desde HPE: “cuando vino la nube, parecía que iba a cambiar todo el mundo tecnológico tradicional. Ahora hemos visto que no, que el mundo es híbrido. Onpremise aporta unos valores y cloud otros. Cloud junto con onpremise aporta que la evolución sea mucho más rápida. Hay compañías que se denominan empresas exponenciales, que son las que crecen desmesuradamente, cuyo valor está en los datos. Estas si no están en la nube no van a crecer, pero poco a poco van a necesitar también el onpremise”. En la misma línea se situó el portavoz de Infinidat para quien, “es absurdo pensar en una nube que sea únicamente pública. El modelo onpremise sigue siendo más que necesario. El mundo, claramente, tiene que ser híbrido porque ambos modelos son importantes”.
Mar Montalvo incidió en que “cloud aporta inmediatez en la innovación. A las grandes corporaciones, que tienen casi todo onpremise, la nube les permite estar con la última tecnología a un coste más barato. La nube permite probar rápido y fallar rápido. Además la nube, para el tejido empresarial de este país, permite que la pyme pueda adoptar Big Data, que de otra forma no tendría capacidad para hacerlo”. La portavoz de Wolters Kluwer cree que uno de lo elementos que hasta ahora frenaban a la nube era el de la confianza. Eso ya no ocurre. En su opinión, “cloud permite socializar el acceso a la tecnología. Ahora además hay mucha más confianza en el mundo cloud. Es una barrera que ya está pasada”. El portavoz de Prosol intentó valorar la evolución de la nube. En su opinión “las empresas cloud son las que generan el mercado Big Data: por ejemplo Hadoop y las tecnologías en el mundo SQL. Cuando estas empresas montan su negocio, ven que las tecnologías tradicionales no escalan y ven que se tienen que ir a la nube”.
Finalmente, la portavoz de Ibermática consideró que “en la cloud se despliega muy rápido, pero en empresas grandes, ¿cómo suben los datos a la nube? ¿Qué método seguir? Porque el cliente aunque esté pensando en Big Data tiene la mentalidad tradicional y todavía nos quedan por dar pasos que tienen que venir desde el mundo del almacenamiento, desde el mundo del fabricante, etc.”.
Transformación digital
¿Qué aporta Big Data a la transformación digital de las empresa. Para Luisa Casañer, “el Big Data es el combustible de la transformación digital. La primera vez que hablé de sistemas de Business Intelligence, la respuesta que recibí por parte de la empresa es que en realidad lo que buscaban era un negocio con inteligencia. La transformación digital viene, no por el Big Data, sino porque las empresas confían en los datos o en cómo aseguran las aplicaciones”.
Por su parte, Victoria Miravall aseguró que “Big Data es una palanca de la transformación digital, pero no es el único elemento. Eso sí, si se apuesta por ello hay que ir a ello. Hay tres palancas en un proceso de transformación digital: las infraestructuras, las herramientas y el equipo humano”. Israel Serrano consideró que “Big Data y transformación digital van de la mano. Sin uno no está el otro. Una organización orientada al dato tiene que ver qué herramientas le ayudan a ver la calidad del dato o a gobernar los algoritmos. Esto es cada vez más importante”.
Galo Montes afirmó que “los CEOs tienen que tener un compañero de viaje que se llama Inteligencia Artificial, para que se opere de diferente manera y se mejoren los procesos de negocio. Hay que poner a la Inteligencia Artificial como compañero en la ayuda a la toma de decisiones, no el que tome las decisiones”. Finalmente desde Cloudera se asegura que “ninguna cantidad de datos va a arreglar un proceso roto o ineficiente. Al pensar a lo grande, la manera más inteligente de empezar es juntar los diferentes datos en una plataforma moderna y flexible de Big Data que permita realizar un análisis seguro y controlado”.
