Big Data, Previsiones de adopción

A diario, y a gran velocidad el mundo genera un gran volumen de datos procedente de gran variedad de fuentes de información. Para dar una idea de qué volumen de datos estamos hablando y su crecimiento, digamos que  entre el origen de la tierra y el 2003 se crearon cinco exabytes de información. Hoy en día creamos la misma cantidad cada 42 horas. Para el año 2020 superaremos los 40 zetabytes (1 zetabyte = 1070 millones de terabytes).

En cuanto a su origen, los datos tienen una diversidad de fuentes. Si nos situamos en una empresa, los datos pueden llegar de sus propios sistemas de información de apoyo o de la interacción con sus clientes y proveedores, así como de máquinas o sensores incrustados en cualquier tipo de dispositivo o producto de la empresa. Pero a esto también debemos sumar la generada por sus dispositivos móviles, el video, sistemas GPS y en esta lista interminable no debemos olvidar las redes sociales.

Ante esta explosión de datos y la necesidad de las organizaciones de tener un análisis predictivo de un conjunto de datos ilimitados, el camino estará dado por una tendencia que dominará la industria de tecnologías de información y comunicaciones (TIC) en  los próximos años: Big Data.

¿De qué hablamos cuando hablamos de Big Data?

Básicamente estamos hablando de la gran cantidad de datos que desde hace unos años se generan constantemente a partir de cualquier actividad que implique el uso de la informática de alguna forma.

“Big Data es sinónimo de grandes volúmenes de información, datos estructurados y sin estructurar, procedentes de muy diversas fuentes tecnológicas”

Pero lo más importante es su gestión y su aprovechamiento y para ello estos deben ser integrados. Las empresas deben entonces contar con herramientas que les permitan tener acceso a todos los datos –internos y externos–, organizarlos y seleccionarlos de acuerdo a su utilidad, para posteriormente procesarlos y obtener conclusiones –a través de aplicaciones analíticas– que incluso puede funcionar en tiempo real.

Business Intelligence & Big Data

“Business Intelligence es una vista de retrovisor… Big Data analiza información en tiempo real” Cuando se comienza a bucear el concepto surge la pregunta inevitable ¿Cuál es la diferencia con Business Intelligence? Business Intelligence es una vista de retrovisor. Se analizan los datos, en la mayoría de los casos estructurados y generados por la propia compañía y se descubre cómo ha estado funcionando el negocio para, en el mejor de los casos, sacar conclusiones y tomar algún tipo de acción.”

Big Data nos permite hacer inteligencia de negocios sobre aplicaciones que incorporan información interna de las empresas y externa no estructurada. Big Data posibilita el análisis de información en tiempo real, lo cual facilita la toma de decisiones y la detección y predicción de diferentes escenarios.

Se necesitan nuevas tecnologías de almacenamiento

Habitualmente, el almacenamiento y acceso a datos de la disco durante sus aplicaciones se hace  través de servidores que usan memoria RAM para la información que necesitan a menudo y utilizan el almacenamiento en disco para el resto de los datos que la aplicación no está usando en ese instante. El hecho de no tenerlo todo en memoria se debe a que ésta es cara pero, además, que los datos se pierden ante una caída del servidor o interrupción de la corriente eléctrica. Debido a este hecho, toda la información se mantiene en disco durante su vida útil, el cual tiene una velocidad de acceso notablemente inferior a la memoria RAM.

Para solucionar esta problemática, se están empezando a utilizar, como sistemas de almacenamiento, tecnologías de memoria no volátil, como las usadas hasta ahora en dispositivos móviles, que se denominan discos de estado sólido (SSD).

Adicionalmente, y con la finalidad de acelerar  el tiempo de acceso, se está investigando la posibilidad de conectarlos al bus interno de los ordenadores que conecta con el procesador. Estas nuevas tecnologías de almacenamiento no volátil, seguramente traerán mejoras de almacenamiento, y generarán un importante impacto en la aceleración de aplicaciones intensivas en datos.

Los modelos tradicionales para procesar grandes volúmenes son ineficientes

A la hora de procesar grandes cantidades de datos no estructurados almacenados en forma distribuida los métodos tradicionales de procesado no son adecuados.

Para procesar grandes volúmenes de datos Google creó MapReduce, herramienta que divide y ejecuta en paralelo a través de muchos  servidores una consulta sobre un gran conjunto de datos. MapReduce, en conjunto con los sistemas NoSQL, genera una nueva forma de procesar y almacenar no compatible con los métodos tradicionales. Esta es la razón por la cual han surgido proyectos como Hive (desarrollado por Facebook y basado en el ecosistema Hadoop de Yahoo) que permite que los usuarios escriban consultas en SQL, que posteriormente convierten en MapReduce de manera transparente para el programador.

Se necesitan nuevos profesionales

Dada su magnitud, los proyectos de Big Data abarcan múltiples áreas de negocios, lo cual implica nuevos niveles de colaboración dentro de la compañía.

Al papel preponderante de la tecnología, debemos agregar personas que interpreten, imaginen y profundicen el potencial de los datos. En este contexto aquellos que tienen una estrategia de Big Data comienzan a demandar profesionales que se caracterizan por tener un perfil complejo, ya que en dicho perfil se fusionan conocimientos y capacidades técnicas, analíticas y de negocio. Este nuevo profesional conocido en el mercado como “científico de datos”, tiene un enfoque multidisciplinario con fuerte base de matemáticas y estadística y con capacidades para elaborar conclusiones que permitan que permitan mejorar el negocio. Se necesitan profesionales con capacidad para crear e imaginar el potencial de los datos.

¿Para que se usa?

La adopción de Big Data puede ser diferente de acuerdo a la industria que la utilice. Las que ponen foco en mejorar su experiencia con el cliente son las aquellas que pertenecen al sector de distribución, media, telecomunicaciones y banca. En contrapartida, las que usan Big Data para mejorar la eficiencia de los procesos son aquellas relacionadas con la fabricación industrial, la sanidad, el transporte, la educación y el sector público. Pero también su uso está ligado a otras problemáticas como la reducción de costos y la mejora de detección de riesgos.

Su enorme capacidad de hacer análisis de información en tiempo real constituye un factor supremo para tomar decisiones, como así también para destacar y predecir posibles acontecimientos. Por ejemplo, en el sector financiero se puede analizar en tiempo real las transacciones y con ello facilitar la detección de operaciones fraudulentas. En el comercio, se puede utilizar para entender el comportamiento de los consumidores y responder en consecuencia. Los centros de salud pueden extraer la información clínica más relevante de todos sus pacientes analizando mejor los síntomas pasados de los enfermos, entender su situación actual y predecir su evolución futura. Las administraciones pueden beneficiarse con una mejor atención al ciudadano, la simplificación de trámites administrativos y, por supuesto, el ahorro de costos.

Los datos generados por fuentes como sensores, video y otros dispositivos que interactúan en tiempo real pueden ser utilizados por aplicaciones para tomar decisiones o acciones que son inmediatamente relevantes, incluso predecir eventos futuros. La comunicación de máquina a máquina en la automatización de una fábrica es un ejemplo en donde los datos en movimiento podrían ser extremadamente valiosos para optimizar un proceso de producción.

Big Data permite mejorar la comprensión de las necesidades del cliente, lograr mayor eficiencia en los procesos y detectar riesgos.

El papel de TI

Big Data representa una oportunidad para TI de agregar valor y fortalecer las líneas de negocio que ayudan a aumentar los ingresos. Los proyectos Big Data pueden ayudar a ofrecer oportunidades para el departamento de tecnología de información (TI) de convertirse en un socio de negocios más estratégico dentro de sus organizaciones.

El responsable de la tecnología de información (CIO) tiene la oportunidad de integrar la parte empresarial y técnica, asignando los recursos apropiados y estableciendo un enfoque empresarial para reunir datos, integrarlos y asegurar su calidad.

Big Data aún no es una prioridad

La adopción de Big Data en Argentina mantiene un perfil muy bajo.  Big Data es un concepto nuevo, y en la actualidad está muy lejos de ser una prioridad. Los índices de crecimiento de datos experimentados en el período 2012-2013 y los esperados para el ciclo 2014-2015, generan una fuerte preocupación de las organizaciones relevadas respecto de la gestión y administración de los datos. Esto es así porque ellos alimentan su operación diaria y también podrían ser objeto de análisis sobre lo que ha sucedido o lo que puede llegar a suceder.

En la Argentina, la mayor parte de las organizaciones del segmento medio y alto, no han evaluado una solución de Big Data, pues se encuentran consolidando su inteligencia de negocio con la información estructurada proveniente generalmente de sus sistemas transaccionales. En otras palabras, las organizaciones argentinas no están incorporando información no estructurada, fundamentalmente de fuentes externas.

La adopción de la tecnología Big Data, en las organizaciones argentinas de tamaño mediano y grande, continúa fuertemente rezagada. El 57,4% de las organizaciones argentinas no ha evaluado aún la posibilidad de implementar una solución de Big Data y el 8,5% la ha evaluado, pero ha decidido no implementarla.

Si bien el nivel actual de adopción es casi nulo, el escenario futuro es un poco más alentador, pues aproximadamente el 13% de las organizaciones podría tener implementada hacia finales del 2016una solución de Big Data.

Tampoco es menor el índice de explotación, pues el 21,3% de los entrevistados asegura que se encuentra en etapa de evolución, lo que es indispensable frente a una tecnología que carece, en ésta y otras geografías cercanas, de casos de éxitos y que la inversión que acarrea es importante, ya sea en tecnología como en recursos humanos. A esto debemos agregar también la información difusa acerca del concepto y los beneficios de su aplicación.

La experiencia con el cliente sería el primer paso

Big Data tiene una enorme capacidad de hacer análisis de información en tiempo real y esto constituye un factor supremo para tomar decisiones, como así también para detectar y predecir posibles acontecimientos. Esta capacidad es muy poderosa a la hora de mejorar la experiencia con los clientes, pues determina su comportamiento, lo cual permite desarrollar estrategias certeras de fidelidad.

ëste es el escenario donde las organizaciones argentinas –fundamentalmente las pertenecientes al sector de distribución, media, telecomunicaciones y banca– despliegan y esperan desplegar su estrategia Big Data.

Marketing y ventas, las principales áreas de demanda

Big Data no sólo permite mejorar la comprensión de las necesidades del cliente, sino también lograr mayor eficiencia en los procesos y detectar riesgos. Es claro entonces que, en lo que se refiere al análisis del comportamiento del cliente, las áreas que impulsan el uso de Big Data son las de servicios  al cliente, de marketing y ventas. Dichas áreas se ven beneficiadas con la tecnología Big Data, que ayuda a entender la conducta de los consumidores y responder en consecuencia.

También su uso está ligado a otras problemáticas como la reducción de costos y la mejora de la detección de riesgos, y en esto el área financiera saca su mayor provecho.

¿Por qué aún el nivel de adopción es tan bajo?

La adopción de tecnología Big Data mantiene un perfil bajo en Argentina y otros países. Esto se refleja en el 65,9% de organizaciones relevadas que manifiestan no tener planes en el corto y mediano plazo. A la hora de analizar las  razones de esta decisión encontramos varios argumentos:

Falta de conocimientos

Por un lado está la falta de conocimiento de esta tecnología en la que influye fuertemente la información difusa acerca del concepto y cómo puede ser aplicado en beneficio de las distintas áreas de la organización.

Gobernanza de los datos

También las dificultades actuales de gobernanza de datos, situación que genera reparos importantes a la hora de lograr el desafío de agregar valor. Junto con el desarrollo de otras prioridades, éstas son ciertamente las grandes razones para que las organizaciones consideren que aún no están en condiciones de desplegar una estrategia de Big Data.

No surgió la necesidad

Por el otro, hay un grupo de organizaciones que considera que aún no es necesario su despliegue. Es posible que dicha disposición se corresponda con las necesidades de la organización o esté determinada por el volumen de datos, particularmente externo, que procesa actualmente.

En otra posición hay un resto que considera que las características del modelo de negocio de la organización constituye la razón determinante para no llevar a cabo una estrategia de Big Data.

De todos modos, la falta de tecnología disponible en el mercado y el presupuesto que deberían asignar no constituye, actualmente, por lo menos, un problema para las organizaciones.

Fuente: La Visión TIC de los CIOs, Usuaria Research, 2015

Adaptado por la División Consultoría de EvaluandoSoftware.com

 

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