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Cada día se genera la increíble cantidad de 2,9 trillones de bytes de datos, un volumen difícil de imaginar. El fenómeno de creación de datos ha dado lugar a un nuevo concepto: big data.

Para ponerlo en perspectiva, eso equivale a 5.800 millones de discos duros de computadoras de tamaño medio. Pero esta cifra impresiona aún más si tenemos en cuenta que el 90% de los datos del mundo se crearon sólo en los dos últimos años y que el 80% de estos datos están desestructurados , lo que dificulta su interpretación con los programas de bases de datos tradicionales.

Generalmente complejos y desestructurados, los grandes volúmenes de datos suponen un desafío tecnológico de primer orden para las empresas, que tienen dificultades para capturarlos, analizarlos y explotarlos. Los expertos creen que estamos entrando en una “revolución industrial de los datos” que brindará importantes recompensas a las empresas y los inversores.

Introducción a Big Data

El volumen de datos que se genera cada día es tan grande que las tecnologías de bases de datos actuales se están quedando obsoletas rápidamente. La digitalización ha acelerado el crecimiento de los datos en todas las organizaciones, sectores y economías sin excepción.

Empresas, organismos públicos, proveedores de estudios de mercado y meteorólogos están librando una batalla tecnológica para descifrar los grandes conjuntos de datos o big data y extraer parte de su valor. La capacidad para almacenar, consolidar y fusionar información ha hecho que numerosas empresas tecnológicas construyan centros de datos para satisfacer una demanda que crece con fuerza. Todos los días se escriben comentarios en Facebook y en Twitter y se suben vídeos a YouTube, pero las redes sociales son sólo uno de los muchos catalizadores de los big data. Los sensores conectados en red recogen ingentes cantidades de datos de los teléfonos móviles, los contadores del gas y la luz, los motores aeronáuticos, las plataformas de perforación y los equipos atmosféricos. Los satélites registran datos meteorológicos y geográficos, así como información para uso militar. Se crean “datos de desecho” como subproductos de las actividades cotidianas y se almacenan datos de transacciones, por ejemplo los que recogen las cajas de los supermercados. A medida que los formatos digitales se vuelven más sofisticados, se crean más y más datos.

Un segundo de vídeo en alta definición ocupa 2.000 veces más bytes que una página de texto. La creación de toda esta información está impulsando un rápido avance tecnológico en el terreno del almacenamiento de datos. En 1980, el primer disco duro de un gigabyte, el IBM 3380, tenía el tamaño de un frigorífico, pesaba unos 250 kg y costaba 40.000 dólares . Hoy, se puede conseguir un gigabyte de almacenamiento en una tarjeta de memoria del tamaño de un sello de correos por unos pocos dólares.

El concepto big data no sólo tiene que ver con el tamaño

Según IDC, la producción digital total del mundo fue de unos 180 exabytes en 2006 y creció hasta 1.800 exabytes en 2011, es decir, se multiplicó por diez en cinco años (un exabyte = mil millones de gigabytes).

El volumen total de datos se prevé que alcance los 35.000 exabytes en 2020, lo que supone multiplicar dicha cifra por veinte durante los próximos años. Sin embargo, no es sólo la capacidad de almacenamiento lo que está constriñendo el fenómeno big data. También se plantean desafíos a la hora de usar e interpretar los grandes conjuntos de datos. Para entender el concepto big data, analicemos sus tres características esenciales: volumen, variedad y velocidad:

Volumen

EL crecimiento exponencial de los volúmenes de datos es una cuestión fundamental que está impulsando mejoras en las redes de comunicaciones, lideradas por empresas como Cisco Systems, y mayores velocidades en los accesos de banda ancha. Sin embargo, es un error creer que el volumen es la única característica del concepto big data que merece atención. Se podría afirmar incluso que es la menos importante desde el punto de vista de la utilidad para las empresas. En la variedad y la velocidad es donde probablemente se puede encontrar la mayor cantidad de valor añadido.

Variedad

Describe los tipos diferentes de datos. Interpretar y analizar distintos tipos de datos a la vez puede generar grandes ventajas. Por ejemplo, la red social Facebook almacena una enorme cantidad de información sobre sus usuarios, como por ejemplo: sexo, edad, domicilio, estado civil, película o libros favoritos e incluso en qué marcas sus usuarios han pulsado en el botón “Me gusta”.

Las empresas pueden saber a quién “le gusta” su marca, el grupo de edad al que pertenece esa persona y si tiene más probabilidades de ser hombre o mujer. Así, pueden enfocarse de forma selectiva en este segmento con campañas de marketing personalizadas.

Velocidad

Se refiere a la vida útil de los datos, ya que no tiene mucho sentido tener almacenados datos desactualizados. Por ejemplo, en EE.UU. las empresas de atención sanitaria descarta hasta el 90% de los datos que generan, gran parte de los cuales procede de las emisiones de vídeo en tiempo real durante las intervenciones quirúrgicas. Del mismo modo, las tiendas a menudo borran las grabaciones de sus cámaras de seguridad cuando ha transcurrido cierto tiempo.

El fenómeno big data va a crecer con fuerza

Se espera que el fenómeno big data impulse las rentabilidades de toda una generación de nuevas empresas informáticas con capitalizaciones de varios miles de millones de dólares. Es el segmento del mercado de los sistemas de información que más crece en todo el mundo. Los analistas creen que el mercado potencial total está valorado en 100.000 millones de dólares.

Empresas como General Electric, IBM, Oracle, Microsoft, SAP y Symantec han invertido mucho en centros de procesamiento de datos diseñados para interpretar big data. Estas compañías están dispuestas a pagar una prima para contratar a los profesionales más brillantes.

Oracle, Microsoft, IBM y SAP han gastado conjuntamente más de 15.000 millones de dólares en adquisiciones de firmas tecnológicas especializadas en herramientas de inteligencia de negocio. Hay puestos para programadores, estadísticos, analistas cuantitativos, econometristas y analistas de extracción de datos.

El mercado de los grandes conjuntos de datos tiene su propia cadena de suministro y permite beneficiarse a sus integrantes, tanto si están especializadas en hardware o infraestructuras como en software o servicios.

La capacidad tecnológica con que cuentan estas compañías es impresionante y ya son capaces de generar resultados beneficiosos para los clientes que contratan sus servicios.
Los datos de los sensores colocados en los motores aeronáuticos podrían estudiarse, por ejemplo, para mejorar el consumo de combustible de un avión de pasajeros. El análisis de datos también puede ser ventajoso para el sector del petróleo y el gas, ya que puede contribuir a encontrar formas de prolongar la vida útil de los campos petroleros y gasistas y la recuperación de los recursos naturales.

Las empresas de estudios de mercado también están intentando penetrar en esta área. Internet ha incrementado espectacularmente el número de métodos para llegar hasta una audiencia y comercializar productos, ya que cada página que se ve y cada clic que se hace quedan grabados. Muchas empresas de marketing están aprovechando las ingentes cantidades de datos disponibles a través de líderes de las búsquedas en Internet y las redes sociales como Google y Facebook.

Las empresas pequeñas encierran un gran potencial

Aunque algunas de las compañías mencionadas, como SAP y Oracle, ya se consideran gigantes informáticos, muchas empresas más pequeñas y de reciente creación podrían entrar en este grupo.
El potencial de crecimiento del mercado de big data es inmenso y hay espacio para nuevos operadores con soluciones innovadoras. Algunas populares herramientas de bases de datos de código abierto como Hadoop están al alcance de las nuevas empresas.

También hemos visto ejemplos de nuevas empresas especializadas en big data que se han convertido en multinacionales. De hecho, la amenaza de los nuevos jugadores plantea un problema a las grandes empresas informáticas que intentan entrar en este campo. Como resultado de ello, han aumentado las adquisiciones protagonizadas por grandes empresas tecnológicas. Un buen ejemplo es Autonomy, una empresa informática británica fundada en 1996 en Cambridge. Fue comprada por Hewlett-Packard en 2011 por 11.000 millones de dólares. Poco después de la operación, HP anunció una nueva plataforma de análisis de grandes conjuntos de datos llamada HP Next Generation Information Platform.

Algunas empresas se dedican a la gestión de datos

También están las compañías en las que el análisis de datos es la piedra angular de su modelo de negocio, por ejemplo Experian, que ayuda a otras empresas a gestionar el riesgo crediticio y a prevenir el fraude. En el terreno del consumo, ayuda a las personas a gestionar su perfil crediticio e impedir el robo de identidades. Experian usa sus herramientas de gestión y análisis de datos para vender productos a otras compañías en una amplia gama de mercados —desde negocios de distribución a proveedores de servicios financieros— en más de 80 países.

El uso de big data puede dar a la distribución ventajas competitivas

El uso de big data puede ayudar a las empresas de distribución a automatizar, optimizar y afinar inventarios basándose en la demanda actual. Las grandes cadenas de supermercados como WalMart ya han implantado técnicas de gestión de big data para optimizar su cadena de suministro. El almacén de datos de Wal-Mart es enorme y tiene capacidad para 2,5 petabytes de información, fundamentalmente de los tickets de caja; equivale a alrededor de la mitad de todas las cartas repartidas por los servicios postales de EE.UU. Lo que ha dado a Wal-Mart una ventaja sobre sus competidores es la forma en que innovó a la hora de expandir sus sistemas de intercambio de datos para conectar su cadena de suministro electrónicamente. Dio a sus proveedores un “enlace de distribución minorista” para que vieran cuando era necesario reponer existencias, en lugar de esperar a que Wal-Mart hiciera un pedido. Estas técnicas de “gestión de inventarios por parte del proveedor” no son nuevas y existen desde la década de 1980, pero Wal-Mart las ha implantado a una escala enorme.

En general, el data mining o extracción de datos es una práctica habitual en los supermercados. Les confiere la capacidad de registrar las preferencias de los clientes, analizar comportamientos de compra y fijar precios en consonancia, pero sobre todo ha permitido a los establecimientos diferenciarse, ofrecer los incentivos adecuados para atraer a los clientes y competir sobre una base segmentada de comparación de precios. Una innovación reciente ha venido de la mano de los datos almacenados por los programas de tarjetas de fidelización. Las cadenas de supermercados británicas como Tesco y Sainsbury’s utilizan regularmente los historiales de compra de las tarjetas de fidelización para adaptar las promociones a cada cliente en forma de cupones.

Otras cadenas, como las de moda, también están adentrándose en el mundo de los big data. Un ejemplo es Inditex, propietaria de las tiendas Zara, que recoge datos de sus tickets de caja para identificar la demanda de determinadas prendas. Controla la mayor parte de su cadena de suministro y utiliza una estrategia de producción ajustada (JIT) que previene la acumulación indeseada de existencias. También significa que si identifica una nueva tendencia, tarda unas pocas semanas en desarrollar un producto y tenerlo en la tienda, mientras que en el sector se considera que la media son seis meses.

Los fabricantes utilizan big data para mejorar la eficiencia y los costos

Desde los albores de la informática, los fabricantes han sido uno de los primeros y más activos usuarios de los datos para impulsar la calidad y la eficiencia de su producción. Sin embargo, dado que los datos siguen creciendo exponencialmente y la competencia internacional no deja de intensificarse, estas empresas sienten la presión de mejorar continuamente su rendimiento.
El análisis de sus big data puede acelerar considerablemente la velocidad con que desarrollan un producto. También permite a los diseñadores y fabricantes compartir datos de forma rápida y económica, así como crear simulaciones para probar diferentes diseños. Tanto el sector aeroespacial como los fabricantes de coches analizan sus big data para estos fines.

En concreto, los fabricantes de autos han invertido con fuerza para intentar optimizar los costos de su cadena de suministro usando sistemas desarrollados internamente que controlan el precio y la calidad de cada pieza suministrada. Toyota, Fiat y Nissan aseguran que han reducido los plazos de desarrollo entre un 30% y un 50%. Aunque la recompensa es ciertamente grande, se necesitan grandes cantidades de dinero para invertir en estos sistemas y no todos los fabricantes tienen presupuesto para desarrollarlos internamente.

Por lo tanto, muchos fabricantes ven ventajas en externalizar el análisis de los grandes conjuntos de datos a empresas tecnológicas especializadas. En un entorno marcado por unas condiciones económicas difíciles y la cada vez mayor competencia de los mercados emergentes, los fabricantes de los países desarrollados están obligados a reducir los costes y mejorar la eficiencia. Externalizar la gestión de sus big data constituye una opción económicamente interesante.

Big data y la nube

Uno de los dilemas a los que se enfrentan las empresas es que no pueden costearse la infraestructura física para interpretar grandes volúmenes de datos desestructurados. Muchos proveedores de almacenamiento de datos ofrece ahora soluciones en la nube como parte de su gama de productos y las comercializan entre los clientes como soluciones asequibles y accesibles.

En esencia, las empresas alquilan espacio en potentes servidores a los que pueden acceder en línea. Éstos están equipados con sofisticadas aplicaciones que han sido diseñadas especialmente para manejar grandes volúmenes de datos. La ventaja para los clientes es que pueden conseguir resultados rápidos, a menudo en tiempo real, y que es una solución muy accesible.

El uso de big data puede ayudar a mejorar la gestión empresarial

El análisis de grandes conjuntos de datos no sólo ofrece un inmenso atractivo comercial a las empresas, sino que también puede ayudar a mejorar los procesos de gestión. Como hemos comentado, las empresas de distribución y los fabricantes procesan sus big data para optimizar su cadena de suministro y sus inventarios. También se pueden usar big data para potenciar los flujos de caja y reducir todo lo posible el ciclo de conversión de efectivo de una empresa, es decir, el tiempo que pasa entre que la tesorería se gasta en el proceso de producción y se recibe el dinero de los clientes. El uso de big data también puede ayudar a mejorar aspectos del gobierno corporativo creando determinados controles de riesgos. Un problema común es que las decisiones de gestión pueden estar demasiado pegadas a los acontecimientos y, a veces, estar mal fundamentadas.

El sector público

El sector público genera y almacena enormes cantidades de datos. De hecho, las instituciones llevan usando big data algún tiempo para un amplio abanico de aplicaciones, desde inteligencia militar a gestión de programas espaciales. En Europa, muchos países cuentan con sistemas nacionales de salud y a menudo estos suelen ser grandes, complejos (cuando no mastodónticos) y caros. Se pueden usar big data como herramienta de gestión para reducir las listas de espera y mejorar la forma en que se recuperan y actualizan los registros de los pacientes.

En un futuro cercano, se generalizarán las licitaciones para contratar soluciones de big data en el sector público. De hecho, es probable que haya incluso consultores de big data especializados en el sector público. Esta área aún está dando sus primeros pasos actualmente, pero ofrece unas rentabilidades potenciales tremendas.

Conclusión

Si los grandes conjuntos de datos desestructurados o big data pueden procesarse, analizarse y explotar eficazmente, podrían mejorar la productividad y la competitividad de las empresas, los sectores y, en última instancia, de economías enteras. Las compañías de distribución y los fabricantes ya están usando big data para mejorar la cadena de suministro y acelerar el desarrollo de nuevos productos. Los equipos directivos de las empresas también emplean big data para controlar el rendimiento y hacer posible la toma de decisiones efectivas en tiempo real. Las ventajas del análisis de los grandes conjuntos de datos desestructurados no se restringen al sector privado: pueden mejorar también los servicios públicos y, en especial, la atención sanitaria.

El potencial de rentabilidad para los inversores reside en identificar a los beneficiarios de lo que parece que se convertirá en un sector valorado en muchos miles de millones de dólares. La selección de valores es determinante, ya que los ganadores serán tanto gigantes tecnológicos actuales como empresas más pequeñas de rápido crecimiento. Las operaciones de adquisición probablemente sean un rasgo positivo de este sector. La gestión de grandes conjuntos de datos ofrece grandes oportunidades.

Fuente: Fidelity Worldwide Investment, In Perspective: Big data: una “revolución industrial” en la
gestión de los datos digitales

Adaptado por la división Consultoría de EvaluandoSoftware.com

 

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