Big data un infinito de posibilidades

Ésta es una de las grandes tendencias más destacadas que escuchamos una y otra vez en el discurso de la industria IT y en el que se enfocan las soluciones y desarrollos tecnológicos actuales. Pero todavía hay quienes no saben realmente qué es ni cuáles son los usos en los que actualmente se están empleando los grandes volumenes de datos

“Big data es un concepto que todos conocemos, pero hasta hace poco cada quien entendía lo que quería que fuera. Nosotros definimos el término como la posibilidad de ayudar a los clientes a manipular grandes volúmenes de datos y tomar esa información que nunca había utilizado, para mejorar su toma de decisiones”, explicó, José Carlos Huesca, especialista de datos en Lenovo.

Para hacer uso de estas soluciones, los clientes deben ser muy audaces para identificar el infinito de posibilidades que pueden obtener con un alto volumen de información, o bien contar con un consultor que conozca de sus necesidades y tenga la capacidad de realizar una estrategia que corresponda a la resolución o alcance de objetivos específicos. Sin esta visión, la alta cantidad de información no será de ayuda ya que no está valorizada.

A decir de Arturo Benavides, responsable de la unidad de negocio de Storage Business en EMC: “el precedente del big data es el business intelligence (BI); antes los análisis se basaban en históricos y con base en esto se realizaban las iniciativas; actualmente en el big data el análisis tiene que ser en tiempo real”, explicó. Por su parte Ángel Morfin, vicepresidente de business analytics en SAP México, agregó “no solo se habla de grandes volúmenes de datos, sino del habilitamiento de la transformación digital, lo anterior significa también nuevas formas de negocio que no existen y nuevas fuentes de ingreso de modos inimaginables”. El tiempo real es la característica más importante cuando hablamos de big data, debemos de recordar que la recopilación de información es proveniente de distintas fuentes. Podemos dividirla en estructurada, por ejemplo, información de los CRM de los corporativos, bases de datos, sistemas administrativos que arrojan información contable, financiera, etcétera. En segundo lugar podemos hablar de información no estructurada que es aquella que no se encuentra fuera de los sistemas de las empresas que se generan en espacios no controlados como las redes sociales, o portales de opinión, correo electrónico, etcétera,   y estos se están generando constantemente, y por último  semiestructurada, como es el caso de HTML o XML. Y a su vez estos pueden producirse por distintas fuentes, humanas, de máquinas y dispositivos, información de la red, biométrica o la que es arrojada por los sensores conectados del IoT.

Cuando hablamos de la cantidad de datos que se espera con la creciente implementación de proyectos del Internet de las cosas y sus sensores conectados todo el tiempo arrojado información, estamos ya hablando en terreno de petabytes y zetabytes de datos. Para tener una imagen de lo que esto significa necesitaríamos ilustrarla con lo toda la producción de información de la humanidad, desde sus primeros registros hasta la fecha.

Para poder darle sentido a esta información debe ser primero recopilada, almacenada, procesada para luego ser analizada,  visualizada y así  facilitar el entendimiento de la misma y de sus posibles aplicaciones, para ello se requiere una infraestructura ya sea dentro de las nubes públicas, privadas o híbridas.

“LA INFORMACIÓN ES EL NÚCLEO VITAL DE LOS NEGOCIOS Y PARA HACER USO DE ELLA DE MODO ADECUADO CON SOLUCIONES DE BIG DATA SE REQUIERE TECNOLOGÍA DE PUNTA”: DAVID LIRA, GERENTE DE DESARROLLO DE NEGOCIOS EN QNAP.

Almacenamiento
Luego de la generación de la información la pregunta es ¿qué hacemos con ella? ¿Es información valiosa? y si es así ¿Dónde guardarla?
En el mercado existen marcas especializadas en el desarrollo de soluciones de almacenaje, tal es el caso de Qnap, que habló sobre los desarrollos más innovadores en el tema. David Lira, gerente de desarrollo de negocios en la firma, indicó que una de las principales tendencias se ubica en la posibilidad de virtualizar y almacenar grandes cantidades de datos con máquinas que sean capaces de trabajar en ambientes de VMWare o Windows y administrar la información con un sistema de ancho de banda de hasta 100 mil veces más rapidez, con equipos de memoria RAM de hasta un Tera y tarjetas de 1000 megas y 60 GB de ancho de banda.

Análisis
Para encontrar el sentido de esta información es necesario que sea analizada, lo que significa que se pueden encontrar los patrones de comportamiento para luego arrojar informes estadísticos que se apoyan en herramientas de visualización, que facilitan el entendimiento y la toma de decisiones para los clientes, como en el caso de la marca Tableau, que es tan solo una de las propuestas que hay en el mercado de TI.

Regresando al análisis de información, también ofrece la oportunidad de crear escenarios predictivos enfocados en distintas áreas, como puede ser mercadotecnia, finanzas, industria y producción, comportamientos de consumo, etcétera.

Usos
Algunos usos con los que ejemplificó la empresa alemana SAP sus desarrollos y que ya están siendo empleados en algunos equipos de la liga de fútbol de ese país es la medición del rendimiento de los jugadores por medio de la utilización de sensores que arrogan información de la fuerza, velocidad y dirección. También en la NFL ya se usa la tecnología con otro objetivo según lo describió Morfin, el uso que le están dando es para crear un portal en Internet, el NFL Fantasy, donde se pueden crear equipos virtuales y elegir jugadores, los usuarios pueden jugar en red en tiempo real.

La ciencia es otra área, donde se ven los usos más comunes del análisis de información y ha ayudado a distintas disciplinas científicas a encontrar patrones de información, lo que ha facilitado descubrimientos, por ejemplo, Morfin destacó, su aplicación en la investigación para los tratamientos del cáncer, aseguró que el big data posibilitará que los tratamientos sean día a día más dirigidos basados en evidencia y de modo personalizado, explicó.

El especialista de SAP, dijo que los usos dependerán de la creatividad e imaginación de los desarrolladores o de aquellos quienes tienen un problema y necesiten de una solución de este tipo. El anterior, como se sabe, es uno de los retos principales del big data. En este sentido, los canales enfrentan el reto de tener la capacidad de imaginar soluciones e identificar áreas de oportunidad, ya que muchas veces un cliente no sabe que requiere una solución del estilo, o que con ella puede alcanzar sus objetivos.

Actualmente en el tema se están formando recursos humanos especializados como podría ser los científicos de datos o arquitectos de nube, al respecto, Benavides agregó que estos deben saber de algoritmos matemáticos, analíticos y al mismo tiempo de las verticales. “Los usuarios finales deben de desarrollar personal especialista del negocio y expertos en las nuevas tendencias como almacenamiento, perfiles técnicos y perfiles de negocio, para que con ello le puedan dar un giro a sus empresas”, acentuó Huesca.

Referente al trabajo que hacen los canales, Benavides aseguró que será necesario que tanto ellos como los usuarios vayan entendiendo las soluciones y comenzar paso a paso: “primero se debe identificar cuál es el caso de uso que nos interesa, luego debemos analizarlo poco a poco y comenzar a preguntarnos cuál es la infraestructura que requerimos, ya que los datos tienen que ser procesados ya sea en infraestructura privada, pública o en ambas. Lo cierto es que hoy hay solución en nube que posibilita que no solo los grandes corporativos hagan uso de este portafolio. Así que en la medida en que las empresas comiencen a imaginar aplicaciones se extenderá su uso.

El ejecutivo de Lenovo aseguró que el uso más extendido en el mercado medio es para mejorar la logística.

En ese tenor, los especialistas destacaron sectores como: retail, sector público en su área de servicios y telecomunicación, entre los que ya cuentan con aplicaciones de este tipo.

José Carlos Huesca, agregó que lo que predomina hasta ahora es la infraestructura montada en nubes privadas por cuestiones de seguridad.
Aproposito de seguridad, Huesca recalcó que el anterior es un elemento primordial, por lo que han desarrollado hardware con discos encriptados y protocolos de seguridad para proveer redes seguras, sobre los que se monta la seguridad lógica.

Elementos más importantes en el big data:
– Almacenamiento
– Redes de calidad
-Procesamiento
-Analíticos