El sólido camino hacia el Big Data en los negocios

LA INFORMACIÓN HA IDO EN AUMENTO CONFORME LA TECNOLOGÍA, RELACIONADA A LA CONECTIVIDAD, ES ADOPTADA. LOS NEGOCIOS CRECEN ALREDEDOR DE ELLO Y LOS ASOCIADOS ENCUENTRAN MÁS OPCIONES PARA INTEGRARSE A ESTE MUNDO.

Tendencias como el Internet de las Cosas (IoT) o el Internet de Todo (IoE), han contribuido cada vez más a la necesidad de administrar y utilizar de mejor manera los datos que se generan, ya no sólo en dispositivos inteligentes o bases de datos tradicionales, sino en aparatos, dispositivos y artículos que integran múltiples sensores, mismos que generan una enorme cantidad de información. loT hace posible examinar los patrones concretos que permiten conseguir resultados específicos del negocio, y esto tiene que ser hecho en tiempo real, lo que abre un panorama muy amplio de posibilidades de negocio para toda la cadena de TI en México.

Según IBM, las organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender, más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, al mismo tiempo que, durante los últimos años, el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet (geo-referenciamiento, redes sociales, etcétera), han sido parte importante en las decisiones de negocio de las empresas.

Cabe recordar, que el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Aunque esta tecnología no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de Petabytes y Exabytes de datos.

Actualidad
Para Alejandro Lomelin, director de Data Center Hewlett Packard Enterprise en México, algunos clientes están migrando a nuevas tecnologías en sus sistemas de gestión empresarial y esto ha llevado a utilizar la información para cruzarla con los llamados datos no estructurados, los cuales se refieren a la información que generamos todos en redes sociales y a través de diferentes formatos. “Es una de las aristas en la transformación digital, camino en el que están ya muchas empresas y que el mercado está demandando”, dijo.

A decir de Zuney Rojas, Regional Territory Manager Dell EMC/Isilon & ECS platforms, es un mercado en constante crecimiento. La inteligencia artificial, el aprendizaje de las máquinas, la adopción de la nube, la demanda de científicos de datos y la creciente importancia del IoT, marcarán las tendencias del Big Data en 2017 y para ellos, como compañía de tecnología, la consideran ampliamente como un área con grandes oportunidades.

Para IBM, Big Data es uno de los mercados más relevantes en su modelo de negocio, ya sea por ser de alto crecimiento y porque representa la plataforma sobre la cual se basa toda la estrategia de analítica avanzada y negocios cognitivos.

Las organizaciones que hoy se encuentran en un proceso de transformación digital, se han dado cuenta que el paso inmediato a esto es cómo monetizar el gran caudal de información que generan las transacciones, así como la interacción con clientes, proveedores, empleados, entidades regulatorias y redes sociales, entre otros, por lo que contar con una estrategia adecuada de Big Data, se vuelve imperativo.

“Identificamos estas necesidades hace varios años y hemos redireccionado la estrategia, convirtiéndonos en una compañía de soluciones cognitivas y plataformas cloud, que requiere de un uso eficiente y a gran escala de Big Data y analítica avanzada”, mencionó Cuauhtémoc Vallejo, ejecutivo de analytics IBM de México. Subrayó que la evolución hacia negocios digitales ya permea en prácticamente todas las industrias.

Continuamente somos testigos de la evolución del mercado conforme vemos sus fusiones, el nacimiento de nuevos segmentos, y cómo el nicho competitivo de industrias enteras se vuelca al mundo digital.

“No obstante, la digitalización por sí sola no es suficiente para tener una ventaja competitiva sustentable. Vemos la utilización de la inteligencia digital, alimentada por la monetización de los datos e información, como una forma para navegar en estos tiempos de cambio. Hoy en día, las organizaciones sacan cada vez más provecho de sus datos y aplican el uso de la analítica para crear modelos y procesos de negocio más ágiles para mantenerse al frente de la competencia”, abundó el entrevistado.

Por su parte, Isaac Hernández, arquitecto de soluciones América Latina en Hitachi Data Systems, resaltó que Latinoamerica suele ir un paso atrás, en ámbitos de tecnología, frente a otros mercados. En Big Data, desde su perspectiva, desde el 2015 y durante 2016, muchas organizaciones estaban en una fase exploratoria, pero son de nicho las que están explotando soluciones más complejas alrededor del tema y en general, todavía están determinando qué hacer con las diferentes fuentes de datos que pueden tener, cuáles son valiosos y cuáles no. El mayor reto es descifrar esas aristas, en qué información la quieren convertir y qué conocimiento quieren sacar de ellas.

“En términos de tecnología, siguen explorando las que soporten en infraestructura y software a las iniciativas de Big Data, los centros de datos que soportan ello, el desafío es proveer estructura y soluciones que impliquen una nueva iniciativa de negocio, y que para muchas organizaciones no están claros los beneficios económicos que esto puede representar. Por ello suele ser complicado justificar la nueva infraestructura dedicada a Big Data, lo cual se requiere, a diferencia de la tradicional que suele usarse para otras propuestas tecnológicas”, explicó Hernández.

En México

 

Para David Lira, business development manager Qnap México y Centro América, es claro que la necesidad de guardar información sigue creciendo cada día, pues los usuarios reclaman más espacio. Para la firma, el panorama es muy alentador, posicionándose como la opción en almacenamiento con soluciones para diferentes verticales. “Hay muchos nichos donde se requiere Big Data, en verticales como broadcast, sistemas de seguridad, gamers y audio profesional”, dijo.

Según IBM, se trata de un segmento en franco crecimiento en el país, sobre todo en industrias como: banca, seguros, retail y telecomunicaciones. Un poco menos extendido pero ya evaluando soluciones de gran escala, están las dependencias de gobierno. “En México ha ido madurando. Este año, los analistas hablan de la transición de la industria, incluyendo el paso de la analítica pura a escenarios más aplicados, especialmente con respecto al IoT, la inteligencia artificial y los casos de uso del aprendizaje automático. 2016 ha sido un gran año para la analítica de datos de autoservicio y esta tendencia continuará expandiéndose en el nuevo año”, argumentó Rojas.

A decir de Lomelin, la marca ha notado una tendencia de uso en la industria de manufactura, quienes están incorporando  sistemas de Big Data para llevar su negocio más allá de la operación, mejorar sus productos y entender las necesidades del mercado. “Esto incluye su uso combinado con el Internet de las Cosas, por ejemplo, para la obtención de datos en tiempo real que puedan ser almacenados y procesados a través de modelos matemáticos que forman parte de un sistema de esta tecnología. También lo están adoptando los gobiernos para mejorar sus servicios a la población y manejar grandes volúmenes de datos. Tendencia que también se ve en el transporte y empresas de servicios”, compartió.

Aplicaciones
En cuanto a las soluciones, existen diferentes propuestas por parte de fabricantes y desarrolladores, para Vallejo, los más representativos tienen que ver con gestión de información relevante para el negocio, pero que no requiere de un manejo intensivo interactivo o un tiempo de respuesta de sub-segundos. Otras aplicaciones tienen como objetivo explotar información no estructurada, como la proveniente de documentos, aplicaciones de call centers y redes sociales, para mejorar la experiencia de los clientes. Otro punto importante a resaltar, es que estamos viendo una convivencia entre software de código abierto (Hadoop, por ejemplo) y especializado como IBM SPSS y herramientas de visualización y Business Intelligence (BI).

Por parte de Hitachi, hay una convergencia de tecnología, sobre todo en infraestructura. Los sectores que van más avanzados en la adopción, tienen armadas arquitecturas con análisis, reportes, revisión de información, bases de datos en memoria, infraestructura y almacenamiento especializado, que responde a sus escalas de datos. Las nuevas tendencias de consolidación, de “comoditizar” la infraestructura están ayudando bastante a la adopción de tendencias como el Big Data, porque les permite probar e ir creciendo.

“La ciberseguridad será el caso de uso de datos más destacado. La dirección también apunta al aprendizaje de las máquinas, resaltando que las primeras empresas que adopten en 2017 la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la analítica, obtendrán una ventaja enorme en la digitalización del negocio”, resaltó la representante de Dell EMC.

Canal

Para Lira, cada vertical genera sus propios canales o integradores, los cuales son ingenieros expertos en el tema, donde lo ideal es sumarse a esa experiencia, entendiendo sus necesidades y adaptando las soluciones a éstos y otros nichos de mercado.

Por su parte, Vallejo cree que los perfiles que están resaltando en la materia, giran en torno a asociados experimentados en BI, Data Warehousing, así como en algunos startups o empresas de nicho especializadas en alguna industria a nivel local y mundial. Lo ideal es que cuenten con un conocimiento amplio de gestión de información, software de código abierto, estadística, modelos matemáticos, computación en la nube, entre otros. Pero no menos importante, conocimiento de industria. Hoy día es casi imposible tener éxito en este mercado, si no se entiende el negocio de los clientes finales.

“Big Data demanda alta especialización y continua actualización, así que además de continuar estudiando y desarrollando conocimiento en las soluciones de IBM Analytics, los socios deben conocer muy bien los problemas y tendencias de cada industria donde quieran especializarse. También deben incorporar conocimiento de bases de datos NOSQL, Pyhton, R y dominar la computación en la nube, pues junto con el software de código abierto, es lo que potenciará el crecimiento de este mercado”, compartió el vocero de IBM.

En el caso de Dell EMC, es coincidente en que se pueden generar mejores oportunidades mediante esa capacitación continua por parte de los aliados de negocio para que puedan distinguir las posibilidades y cuáles son las mejores opciones de soluciones para ofrecer a los usuarios una propuesta de valor en tema de analíticos.

Incluso, y como lo señaló Hernández, es tan representativa esta tecnología dentro de las compañías, que ya existe el puesto laboral de científico de datos, el cual debe tener conocimiento de tecnología, pero que en realidad su labor es más de saber cómo encontrar más valor en la información que se genera por lo múltiples medios, personaje que debería ser el foco para los integradores de Big Data, con personal dentro de esos canales que se especialice en este perfil para que el lenguaje sea el mismo en la venta, al desarrollarlo se podrán abrir más oportunidades.

Desafíos

 

“Tenemos retos de ambos lados de la ecuación: por un lado las empresas, quienes deben definir una estrategia clara de Big Data, siempre con el objetivo de monetizar su información; así como estar conscientes que se requiere una inversión en talento y casos de uso que apunten a un retorno de lo invertido. Por el lado de la oferta, reitero que cobra importancia el conocimiento de industria, software de código abierto, computación de nube y una continua actualización en las soluciones de los fabricantes como IBM”, dijo Vallejo.
En su comentario final, Hernández comentó que en el mercado mexicano se buscan las referencias de lo que están haciendo otras compañías en otros países y ver si aplican para este mercado, a diferencia de sectores que ya van avanzados como el financiero, el de consumo y distribución, porque en ellos, muchos de los servicios dependen del comportamiento humano y se requiere analizar tendencias de compra, preferencias de los clientes, tendencias de movimientos específicos y generales, datos zonales, etcétera.
“Tener ese nivel de detalle derivado de los comportamientos es muy relevante para la velocidad en la que se desenvuelven ciertos sectores, pero dónde esos factores no son primordiales a analizar, y entre otras razones quizás porque no están dinámico su devenir, es donde está la brecha de desconocimiento, la duda de para qué les va a servir el Big Data. Sin embargo, éste se va a estabilizar como una evolución natural y comienzan a resaltar a los socios que verdaderamente aportan un valor a las empresas. Recordar que este concepto nació hace años y hoy, hay tecnologías como el IoT que incluyen al Big Data, razón por la que se necesitan micro-especializaciones para cada respuesta”, aseguró.
Por su parte, Rojas señaló que la calidad de los datos y la preparación de los mismos son dos funciones separadas y distintas, pero en 2017 convergerán y las organizaciones entenderán mejor cómo implementar las capacidades de ambos para obtener los mejores resultados analíticos, sobre todo porque México es el mercado donde habrá un gran foco al respecto, y la meta es entender las necesidades inmediatas de las organizaciones para que con temas de analíticos se apoye a incrementar sus negocios.

“Centraría el tema en las legislaciones de protección de datos y en generar cultura de análisis de información, con científicos de datos que se formen en las universidades, especialmente para casar los conocimientos técnicos con las decisiones de negocio. Falta mucha cultura y aprecio hacia este perfil y su verdadero valor”, concluyó el representante de HPE.