Estamos en la era del Big Data, en la era de recoger y almacenar datos pero, sobre todo, de analizarlos. Según un estudio de IDC, las empresas que los analicen y que trabajen con ellos tienen 5 veces más posibilidades de superar sus expectativas de negocio.
Para hablar de Big Data y de cómo sacar partido a todos los datos almacenados contamos con la presencia tres expertos: Isaac Fores, responsable de Dell Software Iberia; José Luis Noriega, responsable de ventas de BEEVA (grupo BBVA); y Manuel del Pino, director preventa de Information Builders, moderados por la periodista Rosalía Arroyo.
La primera cuestión obligada es abordar Big Data vs Business Intelligence. ¿Es lo mismo o hay alguna diferencia?
“Hay un denominador común en ambos. Big Data es la gran explosión de los datos, cómo gestionar esa información, y Business Intelligence es como tener inteligencia al final de todos esos datos”, apunta Isaac Fores.
Concretamente Big Data recoge múltiples tipos de datos, información diferente y el Business Intelligence nos obliga a hacer un procesamiento de esos datos. El objetivo es poder tener predictividad de la información que existe en los diferentes repositorios y cómo interrelacionar toda esa información de una forma rápida, efectiva y cómoda para los clientes.
Por su parte, José Luis Noriega especifica que Big Data ha permitido la democratización de tecnologías complejas. La irrupción de hadoop, por ejemplo, que funciona sobre hardware comodity permite llegar a más en menos tiempo.
“El hecho de tener más datos permite tomar mejores decisiones y el reto de tomar medidas en tiempo real. Big Data es una gran oportunidad para el Business Intelligence porque supone sacar más y mejores conocimientos”, especifica Manuel del Pino.
En este contexto, ¿están las empresas españolas explotando el Big Data?
El responsable de BEEVA advierte que desde el año pasado las empresas que tienen gran cantidad de datos y economía sí los están explotando extensivamente, empezando a capacitarse, apoyándose en partners y utilizando las tecnologías nuevas para sacar partido. “Lo vemos, por ejemplo, en empresas de retail, que ya están al nivel de la transacción desagregada; en banca; en finanzas o en utilities”.
Desde Information Builders se aclara que la tecnología es compleja y cara y que los proveedores de software han conseguido que sea más accesible a todo el mundo. Esto va escalando desde la empresa grande, que puede invertir más, a la empresa más pequeña y ahora se está apostando por soluciones más estratégicas”.
En Dell Software, como fabricante, corroboran que empezaron hace un par de años a trabajar con grandes proveedores de servicios y servicios cloud; y últimamente partners, integradores y consultoras también están adoptando este tipo de tecnología para ofrecerla a sus clientes, intentando contar con fabricantes que provean la tecnología de una forma modular y flexible para reducir costes y hacerla más accesible.
Hoy en día las pequeñas empresas ya pueden tener un ecosistema de análisis de los datos por servicios a unos precios muy reducidos.
En cuanto a los aspectos más relevantes que consigue una empresa antes y después de utilizar Big Data y Business Intelligence, Isaac Fores destaca, sobre todo, la capacidad de poder predecir que “algo va a suceder” para conocer lo que van a necesitar y dar un mejor servicio a sus clientes o a los ciudadanos.
“Se ha extendido la cultura de trabajar con los datos. Quizás antes las cosas se gestionaban con otros procesos y ahora es muy difícil justificar decisiones de negocio si no se acuñan los datos. Big Data ha hecho que todo el mundo esté más inmerso en la cultura del dato”, manifiesta por su parte José Luis Noriega.
Manuel del Pino asegura que el que se hayan entrelazado los caminos del Big Data y el Business Intelligence ha permitido que las empresas hayan consolidado sus inversiones en modelos predictivos, con más capacidad para mejorar esa predicción y tomar mejores decisiones.
El procesamiento de datos en tiempo real es una de las grandes apuestas y retos del Big Data. No se ha llegado a la inmediatez absoluta del dato, pero sí lo más próximo a tener los datos cuanto antes para poder ofrecer mejores servicios.
No obstante, no siempre esta inmediatez es un valor añadido imprescindible. Por ejemplo, en el área de la investigación y la salud el procesamiento de los datos para conocer las predicciones de futuro es la clave.
¿Cuál sería el centro de datos o la arquitectura ideal para el análisis de los datos?
“Hay una tremenda variedad de soluciones hoy en día. Realmente cuando hacemos arquitecturas de análisis de datos en Big Data son un complemento que entra en las empresas, que hay que saber encajar con las infraestructuras ya existentes”, explica el directivo de Information Builders.
“Cada corporación tiene unas necesidades concretas para la adopción del Big Data y no existe un centro de datos ideal sino la necesidad de adaptarse a las demandas de cada caso. Que la infraestructura cuente con herramientas de adaptabilidad permite encontrar el entorno ideal para cada cliente”, se matiza desde Dell Software.
“Lo que sí se está viendo como tendencia es que ya no se trata de tener un centro de datos único albergado en tu propio edificio. Desde hace años se viene hablando de cloud privado, con datos de una forma distribuida; mucha gente ha tenido outsourcing de toda la vida; y ahora con la nube los datos se han distribuido mucho más. El gran reto es gobernar todo esto”, concluye el responsable de Beeva.
Cuestiones como la escasez de profesionales especializados en la analítica de datos para interpretarlos correctamente, el hecho de si las empresas tienen un objetivo claro sobre lo que quieren conseguir con la inversión en Big Data o el impacto que tendrán el Open Data y el Internet de las Cosas son otros temas de interés abordados en esta mesa redonda que puede verse al completo aquí.
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