Llevamos alrededor de cinco años hablando de Big Data como de una de las tendencias tecnológicas y aunque poco a poco, el mensaje empieza a calar, lo cierto es que todavía queda mucho por avanzar. Entre otros motivos, porque todavía existen dudas sobre qué ventajas aportan estas tecnologías a las empresas. Como nuestros lectores sabrán, ya que en esta revista hemos realizado varios artículos al respecto, Big Data consiste en gestionar y analizar una ingente cantidad de datos que no pueden ser tratados por las técnicas de “toda la vida” ya que las herramientas de software que hasta el momento se venían utilizando no tienen las capacidades suficientes. Con Big Data se solucionan esos problemas lo que permite la toma de decisiones de forma rápida, un elemento esencial para cualquier empresa.
Es decir, es un auténtico chollo para cualquier tipo de compañía, ya que permite, entre otras, anticiparse a las demandas de los clientes, con lo que la empresa interactúa con ellos de una forma más eficiente. Así que el mercado parece estar demandando este tipo de soluciones.
El mercado del Big Data está en continua evolución y es una de las áreas más decisivas para todas aquellas empresas que están planteando o ya han iniciado su transformación digital. Según Gartner, las máquinas inteligentes serán las protagonistas del cambio más disruptivo llevado a cabo nunca por las tecnologías de la información y permitirán a las personas hacer “lo imposible”. Para ver el crecimiento que está teniendo esta tecnología nos podemos fijar en IBM. El Gigante Azul ha invertido 1.000 millones de dólares en la creación del Grupo Watson, una unidad de negocio dedicada al desarrollo y comercialización de innovaciones cognitivas en cloud. El objetivo de esta inversión es acelerar la llegada al mercado de una nueva clase de software, servicios y aplicaciones capaces de aprender y dar respuesta a preguntas complejas gestionando una gran cantidad de información en tiempo real.
El mercado del Big Data está en pleno apogeo. De acuerdo con la consultora IDC, el mercado relacionado con software y equipos que se emplean para descifrar grandes volúmenes de información rozará, en 2019, los 50.000 millones de dólares (casi 45.000 millones de euros). Para Ignacio Arrieta, Responsable de preventa para Commercial Iberia de Dell EMC, “el mercado del BigData/Analytics mueve alrededor 130 mil millones de dólares al año y se prevé que crezca a un ritmo del 11% hasta situarse en los 200 mil millones de dólares en el 2020. Se trata de un mercado dinámico y automatizado, que guarda mucha relación con el mundo OpenSource. Como tendencia general los grandes actores del mercado se están uniendo creando comités/iniciativas para la estandarización de elementos del ecosistema BigData/Analytics”. Pero no sólo hay que tratar a Big Data como una tendencia, sino como una realidad. Por ejemplo, Mario Peñas, Director Comercial y de Alianzas para EMEA y EEUU de Deyde, “según IDC, tanto el mercado de Big Data como el de Business Analytics han alcanzado su madurez. Así, las tendencias en este campo se dirigen ahora hacia servicios de datos basados en software, mientras que la innovación en hardware se centra en el uso de componentes como las GPUs para el desarrollo de inteligencia artificial y sistema cognitivo. En España, aunque a un ritmo acompasado, sí percibimos un avance en los proyectos de Big Data, principalmente entre las grandes compañías pertenecientes a sectores como finanzas, telecomunicaciones o utilities. Pese a ello, España sigue evidenciando un ligero retraso frente a otros países, donde las técnicas de Big Data son utilizadas con éxito. En nuestro país, muchas organizaciones siguen ancladas en el uso de sistemas tradicionales para capturar, transformar, analizar y almacenar datos. Realmente, las organizaciones que deciden no adoptar soluciones de Big Data están dejando pasar la oportunidad de convertir sus datos en un activo de negocio”.
Por su parte, Jorge del Prado, Global Head of Presales de Getronics “Big Data es solo un nombre que se le ha puesto a la recogida y procesamiento de grandes cantidades de datos. Teniendo en cuenta que el 90% de la información digital existente en el mundo se ha generado en los últimos dos años, eso puede dar una dimensión del crecimiento del mercado Big Data y la tendencia en un futuro cercano. Hay que tener en cuenta, igualmente que el Big Data afecta al mercado de almacenamiento cloud, al de desarrollo de aplicaciones, al despliegue de sensores e Internet of Things… todas ellas áreas también claramente en crecimiento. En resumen, la inversión en tecnología que permiten los proyectos Big Data está en continuo crecimiento y yo diría que la tendencia es mayor año a año. Existe conciencia, en la mayoría de las organizaciones, del valor potencial que tiene el uso de Big Data, aunque todavía falta avanzar en el tratamiento de los datos como activo de la empresa con una estructura de recursos, humanos y de procesos adecuados para su tratamiento. En el segmento Banca, uno de los más avanzados, ya existen estructuras formales de gestión de gobierno y calidad de datos, así como también del rol del CIO con casos exitosos de implementaciones en Big Data mientras que, en segmentos como retail todavía no existen estructuras claras de gestión y gobierno de datos”.
Poner Big Data a funcionar
De acuerdo. Parece claro que Big Data se está haciendo con un hueco importante entre los pensamientos de las empresas. Creen que esa tecnología es necesaria para conseguir sus objetivos. Pero, ¿cómo se puede poner en marcha una estrategia de Big Data? Para Ana Rocha de Oliveira, Cloud Business Development Manager de Red Hat, “antes de nada, resulta primordial empezar por establecer una base sólida para obtener el mayor provecho al Big data. Encontrar el valor real de los datos hoy en día, resulta clave en todas las empresas. Sin embargo, antes de extraer ideas empresariales, es necesario que podamos acceder a todos los orígenes de los datos relevantes, dentro de la organización, de forma precisa, segura y rápida. Y para ello, recomendamos que se haga a través de una base, que integre varios orígenes de datos y que pueda transferir cargas de trabajo más allá de los límites del almacenamiento local o en nube. Una de las primeras cosas que hay que tener en cuenta, desde el principio, es la estratégia de almacenamiento y sus costes asociados. Es evidente, que las organizaciones que se enfrentan a proyectos de Big Data, tienen que re-pensar su estrategia de almacenamiento. Se requiere un tipo de almacenamiento mucho más granular del que las soluciones tradicionales, puedan proporcionar. En este sentido, la mayoría de las organizaciones ya han empezado proyectos con soluciones de almacenamiento definido por software y otras, desde luego las están valorando. En segundo lugar, hay que tener en cuenta las necesidades de computación que exigen estos proyectos. Para optimizar los sistemas de manera a incrementar la capacidad computacional, es necesario tener en cuenta nuevas arquitecturas que incorporen un elevado grado de automatización. Por su volumen, la organización de la información es otro punto a tener en cuenta, ya que permite lograr una solución optimizada”.
Por su parte, Jaime Balañá, Director Técnico de NetApp , cree que “las compañías que se plantean el uso de Big Data han de ser conscientes que muy posiblemente estos proyectos vienen acompañados de una mayor inversión en sus estrategias para el centro de datos. A corto plazo es más que posible que veamos un incremento en la externalización de estos proyectos como servicios externos, siendo por tanto los servicios cloud un facilitador para el despliegue de nuevos proyectos de Big Data. Es por tanto necesario plantear cómo se conjuntan los servicios tipo “cloud” con los entornos de “Big Data”, ya que la nube se presenta como el medio más viable para cumplir las expectativas generadas por el Big Data. Ambas tecnologías siguen evolucionando, y están obligadas a hacerlo de la mano. Comenzando por el diseño y la operación de los centros de datos que se espera alberguen, procesen y emitan analíticas significativas sobre los datos, a las redes de interconexión que los unen”.
Aunque cada empresa es un mundo, y por tanto, la estrategia dependerá de sus necesidades, sí se pueden poner los pilares necesarios para que la empresa desarrolle una estrategia en torno a Big Data. Para Enrique Serrano, CEO de Tinámica, lo primero para elaborar una estrategia correcta es saber qué retos se plantean en la compañía, cuáles son los principales desafíos y las preguntas de negocio a responder. Este es el punto de partida. En qué medida el big data y la analítica avanzada se situa como palanca de crecimiento en las principales variables de negocio de la compañía. Una vez claro el objetivo, Serrano considera que los siguientes pasos son:
1.- Analisis de la situación actual en lo referente a organización, procesos y personas y, también, tecnología.
2.- A dónde queremos llegar, y por tanto, qué es lo que falta para conseguirlo, también en términos de organización, procesos, personas y tecnología.
3.- Definir un plan que contenga los cambios organizativos a realizar, la formación y adecuación de las personas, así como una definición de la nueva arquitectura tecnología que soporte la posibilidad de analizar y poner en valor cualquier fuente de datos que tenga que ver tanto con la actividad como con el contexto de actual de la compañía.
El binomio Big Data – Cloud
Si hay un elemento clave en el desarrollo de Big Data, ese es cloud computing. De hecho, sin la nube, no se podría entender Big Data. Y es que, tal y como señala Juan Manuel Robles, director de soluciones cloud en Arsys, “la gestión del dato sólo cobra sentido bajo los entornos Cloud. Podemos conseguir los datos en la Tierra, pero su almacenamiento y tratamiento tiene que realizarse en la Nube para garantizar que se realiza en las mejores condiciones. Con Cloud, los desarrollos alrededor del Big Data son más flexibles, seguros, disponibles y fáciles de implantar, lo que abre la puerta a que las empresas sean más eficientes y competitivas. Aplicado a este tipo de soluciones, el Cloud está marcando el ritmo de la Transformación Digital en sectores clave como en el comercio minorista, por ejemplo”.
El Big Data y los servicios cloud necesariamente deben ir de la mano. Un gran porcentaje de los datos de los que disponemos son generados en la web dentro de un modelo de computación en la nube. Los sistemas de cloud son necesarios para procesar ágilmente el ingente volumen de datos generados procedentes de sensores del internet de las cosas (IoT), satélites, , cámaras de vídeovigilancia, smartphones, etc. El hecho de que compañías como IBM proporcionen soluciones de Big Data y analítica avanzada en la nube brinda la oportunidad de obtener valor de los datos a compañías de todos los tamaños, incluidas las PYMES. Por ejemplo, hemos realizado acuerdos como los que tiene IBM con Twitter o The Weather Company, en los que facilitan la incorporación de información externa de relevancia para el negocio de las empresas. La explotación cruzada de estos datos puede ayudar a mejorar la experiencia de compra e incrementar las ventas en todos los sectores.
El Big Data y los servicios cloud necesariamente deben ir de la mano. Un gran porcentaje de los datos de los que disponemos son generados en la web
El 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. Para Miguel Arribas, responsable de Ventas de Microstrategy “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”. Por su parte, Santiago Julian, IT Senior Product manager de Huawei, asegura que “Big Data y Cloud se encuentran estrechamente ligadas tecnológicamente hablando. Hemos de tener en cuenta que la recolección de datos, así como su procesamiento pueden ser ejecutados tanto en entornos on premise como en entornos Cloud. La ejecución de procesos en entornos Cloud proporciona el beneficio de un ahorro de costes en cuanto a adquisición de la infraestructura ya que es necesario la adquisición de capacidad de procesamiento y beneficia en cuanto a la ubiquidad de los datos debido a que los datos pueden provenir desde diferentes localizaciones geográficas que los entornos Cloud proporcionan de una forma flexible y dinámica.
Oportunidades
Como hemos dicho, Big Data explora una nueva forma de utilizar y explorar los datos. El dato es el oro tecnológico ya que gracias al análisis del mismo las empresas pueden crear nuevos productos y servicios gracias a que se conocen mejor lo que los clientes y usuarios quieren y necesitan. Gracias a Big Data se puede tener una visión integral del cliente, vislumbrar nuevas oportunidades de negocio, obtener resultados centrados en el cliente o gestionar los riesgos que puede deportar un determinado cliente. Por este motivo, las empresas abrazan al Big Data como el nuevo El Dorado que les permita crecer. Se piensa que, de esta forma, las compañías podrán coger ventaja con respecto a sus competidores gracias al conocimiento que pueden adquirir de sus clientes actuales y también futuros.
Para Rufino Honorato, CTO y director preventa de CA Technologies, “cualquier empresa que necesite entender mejor a sus clientes, optimizar sus procesos de logística, prever demanda o gestionar stock de manera inteligente, o simplemente quiera ser capaz de predecir disrupciones en su mercado o negocio, necesitará Big Data. En resumen, todo tipo de empresas podrá beneficiarse de Big Data, si bien aquellas más avanzadas en su proceso de transformación digital y cuyo negocio crezca más rápidamente en canales digitales podrá beneficiarse de Big Data más rápida y profundamente”.
Sin embargo, no todas las empresas tienen claro qué les puede aportar Big Data. Seguramente sea por desconocimiento o porque, a pesar de su desarrollo, todavía se trata de una tecnología incipiente, que por supuesto no está madura y a la que le queda mucho recorrido. Tal y como señala Jorge del Prado, Global Head of Presales de Getronics, el desarrollo de Big Data “ depende del tipo de empresa, las grandes multinacionales saben perfectamente el valor del Big Data, especialmente las que han nacido al abrigo de la revolución digital, léase Uber, Airbnb o el mismo Google o Microsoft. Hay otro tipo de empresas de menor tamaño o con un negocio menos digital que aún creen que invertir en Big Data es gastar el dinero innecesariamente y probablemente tienen razón. Para invertir en Big Data debes saber primero qué quieres hacer con los datos y que beneficios te pueden aportar, con esto puedes saber si la inversión es rentable. En mi opinión la revolución de los datos no va a ser diferente a otras revoluciones digitales como fue la adopción de ordenadores en empresas y colegios en los 90 o la adopción de teléfonos móviles en los 2000. Casi todas las empresas del mundo usarán de una u otra forma el Big Data en un plazo menor a 20 años, en mi opinión la mayoría lo adoptarán en menos de 10”. Y es que, como asegura el portavoz de Dell-EMC, “existe mucho ruido alrededor de este concepto, e incluso pudiera parecer que este tipo de soluciones tienen que ser la panacea que resuelva todos los retos de las empresas. Lo cierto es que con una buena estrategia y teniendo en cuenta casos concretos, el uso de la analítica de datos puede ayudar a las empresas a mejorar las probabilidades de ser exitosas”.
No todas las empresas tienen claro qué les puede aportar Big Data. Seguramente sea por desconocimiento
Finalmente, la representante de Red Hat afirma que “Es verdad que nos encontramos muchas veces con algún escepticismo. No siempre es evidente que usando inteligentemente el Big Data, las compañías incrementen el rendimiento de su negocio. Sin embargo, parece aceptado de forma generalizada, que el Big Data puede llegar a representar un punto de inflexión en la toma de decisiones. Actualmente, las organizaciones no deberán analizar solamente sus datos internos (ej: ventas, entregas, inventarios, etc) como lo han hecho siempre. Los datos externos (clientes, mercados, cadenas de suministro, operaciones, etc) han ganado protagonismo en los últimos años y la combinación de ambos es lo que muchas veces permite a las organizaciones, diferenciarse y ganar ventaja competitiva. Numerosos estudios demuestran que la mayoría de las empresas, vé el valor que aporta el Big Data”. Un ejemplo de estudio, indica que el 5% de media, de las tres principales empresas de cada sector que utilizan los datos para la toma de decisiones, son más productivas y el 6% más rentables que sus competidores (Fuente: Harvard Business Review “Big Data: The management revolution). En otro estudio (Fuente: “Deciding factor: Big Data and decision Making” llevado a cabo por la consultora Cap Gemini), se indica que el 26% (de media) de los encuestados, han notado en los últimos tres años, mejoras de rendimiento de los procesos con análisis de Big Data.
La administración
Los mayores retos de Big Data, por función de TI, son: los operadores de centros de datos, los arquitectos de datos y los desarrolladores de las aplicaciones. Obtener valor de la analítica obliga a las organizaciones a preparar esos datos y con lo que mencioné anteriormente (volúmen, velocidad y variedad), se encuentran con un verdadero desafío. Adicionalmente, la información ha de ser colocada en su contexto operacional, para que se pueda actuar “sobre ella”. Muchas veces, se termina con sistemas inflexibles y datos extendidos por distintos sitios, ya que los métodos actuales de integración no están preparados para afrontar estos retos. Sin embargo, cuando se dispone de herramientas de preparación de datos, que permiten el acceso a múltiples fuentes de datos, haciendo posible la entrega de la información, cuando es demandada y en el contexto adecuado, estamos en el buen camino y significa que las organizaciones han decidido que es prioritario lidiar con la explosión de fuentes y variedad de datos. Se observa cada vez más, que las empresas están adaptándose organizacionalmente para diseñar y desplegar la información de la forma más simple para acometer el reto del Big Data.
Además, para Ana Rocha de Oliveira, Cloud Business Development Manager de Red Hat, “otro aspecto fundamental es la integración de las múltiples fuentes de datos; para que sea útil al negocio, la información tiene que estar integrada (la mayoría de las organizaciones tienen que integrar por lo menos seis o siete fuentes distintas). Esas mismas organizaciones indican que su tecnología actual dificulta bastante el acceso a esa información, ya que la integración entre sistemas y a través de las distintas unidades de negocio, es muy difícil. Queda evidente, la importancia de arquitecturas de Open Cloud Híbrida que permitan, entre otros beneficios, la interoperabilidad entre los sistemas. Estas arquitecturas, son idóneas para ofrecer una mayor disponibilidad de los datos que permitirá a las organizaciones incrementar la velocidad de entrega de información contextualizada a las distintas unidades de negocio, favoreciendo así la toma de decisiones. Diría que, la innovación con Open Cloud Híbrida, también en Big Data, permite la integración y contribuye al incremento del valor de negocio. Los usuarios de negocio necesitan la información integrada. De esta manera, las organizaciones, además de la integración, de tienen que ocupar del despliegue. La mayoría de las empresas tienen claro que la habilidad para definir, modelar y entregar información (para consumo por parte de las aplicaciones), es muy importante. La integración de la información con los sistemas operacionales, bien como su acceso son igualmente factores a tener en cuenta”. Para esta directiva, “queda patente que las organizaciones están cambiando la forma como despliegan la información. Se centran no solo en mejoras de eficiencia y reducción de costes o en incremento de ventajas competitivas, pero también la mejora de productividad de sus equipos. Las aplicaciones que son eficientes desde un punto de vista informacional, requieren normalmente de datos transaccionales en su mayoría, seguidos de datos externos, contenido y documentos. De esta manera, hay que re-pensar las estrategias de integración de datos, y consecuentemente diseñar arquitecturas que abracen el mundo de la virtualización, de la cloud privada y pública”.
Para el portavoz de Microstrategy, se pueden hablar de cinco claves para que una organización comience a aprovechar todo el potencial del big data:
Contar con herramientas de visualización de datos que permita a los usuarios crear gráficos, mapas y visualizaciones avanzadas, de forma sencilla e interactiva, para que resulte más rápido y aprovechar el conocimiento contenido en los datos
Utilizar modelos analíticos avanzados, que permitan la parametrización interactiva manteniendo la interfaz de usuario sencilla y comprensible para los usuarios de negocio.
Combinar datos de múltiples fuentes, tanto internas como externas. Las nuevas tecnologías como MicroStrategy 10.9 permiten a los usuarios de negocio combinar los datos provenientes de múltiples fuentes desde un único sitio sin necesidad de que intervenga el departamento de TI.
Disponer de herramientas para el análisis de datos desestructurados, que suponen el 80% de todos los datos que se manejan en una compañía.
Establecer conectividad con los datos en tiempo real. Los análisis big data en tiempo real son un elemento clave para el éxito en entornos que requieren una rápida toma de decisiones.
Retos
Una vez vistas las ventajas que trae consigo Big Data, conviene analizar cuáles son los retos a los que se enfrenta esta tecnología. El portavoz de Huawei, asegura que “uno de los principales retos se encuentra ligado dentro de los campos del IoT y de AI. Huawei ya está invirtiendo en el desarrollo de dichos campos y poder hacer de nexo de unión de las tres tecnologías en un futuro cercano”. Por su parte, Mario Peñas de Deyde, afirma que “Es evidente que un reto importante 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. Para paliar esta problemática se hace necesario establecer unas adecuadas políticas de Gobierno TI que aseguren el correcto alineamiento entre datos, aplicaciones, infraestructura y seguridad. Así, y en lo referente a los datos, y además de establecer una filosofía de dato abierto y compartido a fin de aprovechar el potencial de la información en beneficio de la empresa; es importante diseñar unas correctas políticas de uso y establecer unos controles para asegurar que la información sigue siendo precisa, coherente y accesible”.
El portavoz de Microstrategy cree que “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”.
Finalmente, desde arsys aseguran que “hoy en día estamos empezando a imaginar todo lo que se avecina entorno al Big Data y las IoT, monitorización de actividad física, control de la producción industrial, Smart Cities, Smart Buildings, conducción autónoma, etc. Y el número de empresas volcadas en estas tecnologías se ha multiplicado por cinco en los últimos años. Así que, en ese sentido, todavía queda mucho camino por recorrer. Seguramente, los principales retos del Big Data pasen por su aplicación e integración natural dentro de las organizaciones, dentro de los procesos de Transformación Digital que están afrontando actualmente”.
