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El filósofo y pensador Francis Bacon acuñó allá por el año 1597 una frase que nos ha acompañado hasta nuestros días: “Scientia potestas est”, que generalmente utilizamos como “el conocimiento (o la información) es poder”. Bacon nunca pudo imaginar la enorme cantidad de información que el ser humano sería capaz de generar.
Si se analiza la información almacenada en internet, de acuerdo con la información suministrada por el site worldwidewebsize; se puede ver que hay alrededor de 4,46 miles de millones de páginas web indexadas. La información global se mide en Zettabytes, que equivale a un uno seguido de 21 ceros en bytes. Más concretamente, se estima que en 2021 toda la información global tendrá un tamaño superior a 3.3 Zettabytes. Una película en resolución HD a 1080p que ocupara 1 ZB tendría una duración de 36 millones de años.
Como se puede apreciar, el ser humano es una “máquina” de crear información. ¿Qué hacemos con todos esos datos? Hace unos años apareció el concepto de Big Data, una forma de expresar que al almacenar grandes cantidades de información simplemente teníamos un problema. La explotación de los datos y extraer valor añadido de los mismos conlleva soluciones multidisciplinares: informática, matemática, estadística, lingüística, … todas ellas tienen que ver con el Big Data y con el manejo de la información.
Una de las grandes claves del desarrollo de Big Data es que toda la información generada por el ser humano tiene una lectura directa o indirecta. Así, se puede hacer seguimiento de propagación de epidemias de gripe mediante los mensajes de los usuarios de Twitter o bien determinar (o modificar) la intención de voto con buena exactitud a través de las redes sociales y análisis de sentimiento de los mensajes. De aquí su importancia, la extracción de información tanto de forma directa como indirecta.
El valor de los datos
No tenemos que irnos a Internet para hablar de grandes volúmenes de datos. En las empresas de hoy en día se almacena una gran cantidad de información. Información que en un principio provenía de clientes, ventas, productos, servicios… y que podemos considerar fuentes estructuradas de datos. Pero el conocimiento de los clientes y usuarios da una nueva dimensión a las posibilidades de negocio, lo que se denomina datos no estructurados.
Hasta hace años probablemente los datos de las empresas se consideraban más un “inconveniente” que una fuente de información. Mantener la cartera de clientes, la contabilidad u otra información no dan un beneficio a la empresa, salvo que dichos datos se exploten de otra manera. La no valoración de los datos como fuente de información adicional más allá del propio dato en sí también se debía a que no se contaba con herramientas ni con la competencia adecuada.
Ya no se trata de almacenar datos en bruto, ni de la estructura o repositorios a utilizar, ni del pre o post procesado de los datos…. se trata de cómo hacer una gestión integral de toda la información para obtener un valor añadido.
La información de los usuarios de un determinado servicio no se limita a los datos de contratación o activación, sino que otros elementos tales como la localización, utilización en determinados días y horarios, interacción del usuario con los servicios, actividad en redes sociales, compras efectuadas, artículos depositados en el carro de la compra en medios digitales (y no adquiridos) cobran una importancia fundamental en el mundo del Big Data.
Tendencias de Big Data
Si la utilización de los datos ha variado con el tiempo, también se pueden ver determinadas tendencias dentro del Big Data:
- Así, vemos un aumento del análisis y la presencia de datos no estructurados en la toma de decisiones, y una extensión del machine learning y la analítica avanzada a otros procesos en la empresa más allá de los relacionados con clientes y mercados.
- Mayor presencia de soluciones analíticas basadas en Big Data en otros sectores donde su presencia no era demasiado fuerte. Así, la industria pesada, agricultura y ganadería, logística, se beneficiarán de la explotación de los datos para la extracción de información y toma de decisiones de negocio.
- Mayor concienciación con las nuevas leyes de protección de datos en todos los ámbitos y sectores, mejorando el control y el manejo de la información.
- Elevada demanda de profesionales con competencia en Big Data y transformación digital. Abrazar tecnologías de Big Data no sólo se limita a la gestión y explotación de la información, sino también al cambio en procesos, herramientas y cambios culturales dentro de la empresa.
- Incremento de Inteligencia de Negocio (BI) en todas las empresas, independientemente del tamaño de las mismas. Muchas empresas han comenzado por la visualización y análisis de los datos como parte importante de su toma de decisiones, pero esto no es más que la punta del iceberg del modelo Big Data. Las soluciones de visualización y software de autoservicio incorporarán más características de Machine Learning y en general de Inteligencia Artificial.
Herramientas
El universo de aplicaciones de Big Data no para de crecer cada año. Así, se pueden encontrar aplicaciones especializadas en diversos ámbitos, como pueden ser:
- Infraestructura (almacenamiento, transformación y gestión de la información)
- Analítica (plataformas de análisis orientadas a distintos sectores, Business Intelligence, Visualización, Machine Learning, IA)
- Aplicaciones específicas para determinados sectores empresariales
- Aplicaciones transversales
- Fuerte presencia del Open Source
- Conectividad con IOT, y un largo etcétera.
Todo esto no hace más que poner en evidencia la necesidad de contar con profesionales especializados a la hora de elegir qué tipo de soluciones implementar. Aquí son claves la competencia y la experiencia de cara a tomar decisiones adecuadas y en base a una estrategia clara. Y debido a la amplitud del ecosistema, externalizar dichos servicios a empresas especializadas puede ser la clave para el éxito.
Generar beneficios con Big Data
En la actualidad sólo las grandes empresas con departamentos especializados están preparadas para afrontar tareas de transformación digital y muchas veces, dichas empresas externalizan servicios de asesoría o desarrollo debido a la complejidad que conlleva un cambio de paradigma hacia el Big Data.
No hay que menospreciar el ahorro en tiempo y costes de contar con empresas especializadas en Big Data. Es necesaria una elevada competencia para abordar con garantías la transformación de la empresa, desde la introducción de los datos estructurados en las bases de datos y captura de los no estructurados hasta la explotación y visualización de dichos datos utilizando todos los medios posibles.
Pese a que el almacenamiento de los datos es cada vez más barato, sobre todo debido a la caída de los costes del hardware y a las soluciones de almacenamiento en la nube, una buena estrategia desde el principio puede suponer desde un ahorro importante en almacenamiento hasta una ingesta y procesado de datos mucho más rápida. Así, para soluciones “casi en tiempo real”, contar únicamente con los datos necesarios y suficientes es más que una necesidad.
Herb Edelstein, uno de los gurús de la minería de datos, data warehousing y CRM, afirma: “Si tienes terabytes de datos, y confías en técnicas de minería de datos para encontrar información interesante, has perdido antes de empezar”. Mejor confiar este tipo de soluciones en expertos desde el comienzo.
