Oracle #RoadtoBigData llegó a España

El evento Road to Big Data de Oracle llegó a Madrid en su recorrido por las principales capitales europeas, en concreto al piso 31 de la Torre Cristal. Un encuentro en el que Oracle quería ofrecer a los presentes una perspectiva “de altura” y explicar cómo encontrar la estrategia para sacar el mayor partido a sus datos, reduciendo costes, generando más beneficios e innovando en productos y servicios.

Contamos con la presencia de Michael Connaughton, director de Big Data y Analytics en EMEA, recién llegado de Londres tras el ataque del 22 de marzo en el puente de Westminster, y nos habló del Big Data aplicado a negocio, con experiencias concretas en clientes en el Reino Unido sobre cómo obtener ingresos del Big Data, aprovecharlo para mejorar la detección de fraude, realizar mantenimiento predictivo, mejorar el conocimiento de clientes y empleados o mejorar campañas de marketing.

“¿Quién se esperaba en base a la experiencia y a las encuestas que habría Brexit, habría Donald Trump o habría remontada del Barça? Muchas veces los datos no son lo que parecen y no muestran todo lo que pueden predecir, da igual el ámbito sea político, social, económico, deportivo…”, comenzó Mike Connaughton. “Dependiendo del caso de negocio que se quiera solucionar, el problema puede ser mayor o mayúsculo. Hay que identificar fuentes convencionales y no convencionales, realizar una ingesta masiva de datos, mirar analíticas, meterlo todo en un único ‘datalake’ y todo ello con el reto de hacerlo rápido”. No se puede tardar tres meses en darle una comparativa que ha pedido el director financiero o el de marketing porque ya no le servirá de mucho para esa decisión.

Sin embargo, cuando se trata de un asunto de seguridad pública –a raíz del atentado de Londres último del 22M–, el caso es diferente. “Primero, porque los datos pertinentes suelen estar muy escondidos en fuentes abiertas y externas no estructuradas, no en el ERP o el CRM controlado de la empresa. Y segundo, porque llegado el caso, se necesita actuar prácticamente en tiempo real, y es muy difícil cuando lo que se emplea para atentar es un coche alquilado y un cuchillo de cocina. Lo único que queda es incrementar la inteligencia, crear analíticas gráficas más potentes para poder contemplar todo tipo de eventos y poder detectar conductas anómalas dentro de unos patrones bien perfilados… incluso que te muestren cosas que no estabas buscando”, explica el director de Big Data y Analytics en Oracle EMEA. “Y después de todo eso, contar con que los humanos pueden ser hasta espontáneos e impredecibles y hacer fallar todo lo demás”.

Analizando la realidad en muy diversos ámbitos, se constata que son ecosistemas conformados por tres elementos: gente, datos y máquinas. Y que cada vez están más conectados y son más inteligentes. “De la gente se puede decir que se está situando en el centro de todo, que cada vez está más empoderada por las tecnologías, pero que tienen que demostrar su adaptación al cambio. Por su parte, los datos están evolucionando del “tener” al “ser”, del poseer al manejar, del guardar al impulsar”, dice Connaughton.

En esta nueva ola tecnológica de la tercera plataforma, hay un cambio de foco: la información está reemplazando a las máquinas como el recurso más crítico de los negocios. Se dice que los datos es el nuevo combustible de la economía digital. Y según Connaughton, “tienen tres características muy particulares: cada vez se genera más volumen de datos; los datos incrementan su valor si son combinados con otros datos; y el acceso a los datos de personas, lugares y cosas se hace cada vez más de manera concurrente y simultánea”.

Un recurso intangible

Para el 84% de las empresas de la lista S&P 500 los datos significan su principal recurso, un activo intangible. Sin embargo, solo en el 5% de ellas conocen el valor real de sus datos. Son las empresas nacidas en Internet las que mejor demuestran la ventaja económica que supone el conocimiento y análisis de los datos que manejan: Uber, Facebook, Netflix, Whatsapp, Amazon, Spotify, Airbnb, Tesla, Google… Las empresas tradicionales deben moverse en su nuevo enfoque hacia el dato: del ir detrás, del tener, al ser, al conducir.

También puso varios ejemplos del mundo real del uso del big data: Dunnbury para construir fidelización de sus clientes, Vinci para el mantenimiento y gestión de activos en el IoT, Randstadpara predecir cambios en el mercado del recruitment o el sistema de salud británico NHS para detección del fraude.

Este respecto, en el área de negocio del Big Data Analysis, Oracle propone a sus clientes su visión resumida en cinco bloques de máximo interés:

• Revenue: monetización de los datos con foco en el ROI y la creación de nuevos negocios
• Data drive: marketing dedicado y focalizado en el conocimiento del cliente
• Mantenimiento preventivo: gestión inteligente de activos en la Industria 4.0 y recolección de sensores en IoT
• Talento: aplicar Inteligencia Artificial a la gestión de RRHH para captar y retener
• Evitar el fraude: cumplir la legalidad en especial en banca y administraciones públicas

Hay cuatro ejes en los que se mueven los datos críticos: el del big data analysis, para descubrir y predecir más rápidamente; el del big data management, para simplificar el acceso; el del big data integration, para conectar y gobernanza; y las big data apps, para acelerar el foco. De igual manera, hay tres escenarios donde se juegan los datos: en el campo de la gestión (usar, mantener, capturar), en el campo de la adquisición (compartir, comprar, poseer) y en el campo de la aplicación (apps, algoritmos, analíticas).

El Big Data en Oracle es un área estratégica, y la ventaja es que con un solo vendor se puede configurar una solución de extremo a extremo. “Eso es bueno para el cliente”, afirma Connaughton. “Con Oracle podemos contar con un único fabricante capaz de proveer una solución total. Sin embargo, en el ecosistema del Big Data es importante que las aplicaciones puedan hablar entre sí en un marco abierto, por eso trabajamos estrechamente con un ecosistema de partners en un entorno abierto basado en Java y otros”.

Acelerar el Time-to-Market

Hay dos cosas que las empresas pueden hacer con los datos: hacerlo mejor y decidir mejor. Esta eficiencia en el empleo de los datos permite a los directivos una mayor aceleración en la entrega de informes y análisis, reduciendo de meses a días la toma de decisiones y la puesta de nuevos productos y servicios en el mercado. Una empresa que se focaliza en los datos, es capaz de anticipar mejor, y de que los datos tengan una influencia positiva en sus beneficios.
Cambiando de tercio, el representante de Oracle dijo que “respecto a España, en este contexto tecnológico, creo que es un mercado TIC avanzado y fuerte, con grandes compañías que pueden ofrecer buenos ejemplos como CaixaBank o Telefónica (no puedo hablar de todos los clientes), en muchos sectores como retailers, utillities o Goverment en plena transformación digital. Incluso en nuestro portfolio se pueden encontrar soluciones para las pymes, pues tenemos oferta tanto para el on-premise, como para el cloud. Y aunque muchos casos de uso hay que programar “a mano”, también hay otra serie de cosas que se pueden manejar automáticamente”.

Y referente al mercado sudamericano, “allí tenemos nuestra propia estructura, lo que sí haremos es llevar eventos como el de hoy de RoadtoBigData. Sin embargo, es un mercado algo más inestable, aunque hay poderosos sectores como la banca que está buscando nuevos productos y recursos para acomodarse a los tiempos. Por ejemplo, basados en Hadoop para el descubrir, y basados en Spark para el tiempo real”.

Oracle propuso a las empresas interesadas focalizar su caso concreto a través de las tres w: el qué, el por qué y el cómo. También cuentan con otro tipo de recursos, como estas tres herramientas de enganche: talleres donde descubrir casos de uso; un buscador de soluciones entre el completo offering de Oracle; y la propuesta de valor que puede hacer un consultor.

Remató la jornada un bloque dedicado a sesiones técnicas sobre las últimas e innovadoras tendencias, incluyendo la integración de Big Data con Internet of Things, la construcción de aplicaciones de Machine Learning sobre Apache Spark, cómo crear un Data Lab para investigar el valor de los datos o consejos para enriquecer tu Data Warehouse con Big Data.

Despedimos a Mike Connaughton con una ventisca de nieve azotando los ventanales. “Me he traído el buen tiempo, ¡peor se estaba en Londres!”, bromea este ingeniero procedente de Sun Microsystem donde llevaba el área de seguridad, y que en 2011 entró en el rol de Oracle haciéndose con el departamento de Big data desde su origen hace cinco años. Y es que seguro que para un entusiasta del rugby como él no hay dolor en la contienda ni miedo a los retos, y sí mucho trabajo en equipo y estrategia para cada situación.