Nuestra sociedad vive inmersa en datos, una inagotable materia prima de información, pero los datos o números, por sí solos, no sirven, requieren normalizarse y analizarse para que adquieran un valor económico y social. En este sentido, “el ROI se ha vuelto vital para las empresas, que encuentran en el Big Data el modo de explotar tantos años de datos recaudados”, afirma Enán López de Freitas, CMO de White Rabbit. “En el ‘funnel’ de conversión, el Big Data ayuda a las organizaciones a predecir el futuro. De este modo, los equipos internos pueden optimizar los planes, planificar los resultados y lograr el éxito”, agrega.
La pandemia ha demostrado que la velocidad con la que una empresa responde a los desafíos puede determinar su éxito. En este contexto, el Big Data se convierte en una de las claves para ayudar a las organizaciones en la toma de decisiones.
“El Big Data viene a revoluciona todos los sistemas productivos a nivel mundial”, comenta López de Freitas. “Hoy incluye aspectos relacionados con la seguridad, la movilidad, el medioambiente, la agricultura, el retail, las finanzas. Y las cifras irán en aumento porque se dispone de mayores herramientas para gestionar y analizar la información que nos proporcionan los clientes”, añade. Una causa en la que, sin duda, el objetivo es mejorar los procesos, productos o soluciones de las organizaciones.
Actualmente es más fácil sacar mejores conclusiones a partir de los datos y también tiene un coste mucho menor que a principios de 2020. Así lo afirma la consultora Prenomics, especializada en analítica de datos aplicada a negocio, que asegura que la pandemia ha repercutido positivamente en la transformación digital de las empresas.
Ahora las compañías pueden sacar mucho más valor a los proyectos centrados en datos. Esto se debe principalmente a tres razones: “Primero, a que existen más datos debido al incremento de la actividad online; segundo, a que en el último año las empresas han invertido en tecnologías de uso corporativo que han facilitado el acceso, uso y análisis de los datos; y, tercero, a que la población se ha acostumbrado al uso de nuevas herramientas digitales, cosa que ha reducido la resistencia al cambio dentro de las organizaciones”, explica Roger Agustín, CEO y co-fundador de Prenomics.
2020 marca un “antes y un después”
“Durante 2020 hemos vivido una situación excepcional que aún continúa y que ha creado una enorme incertidumbre entre las empresas pero que, también, ha impulsado las iniciativas de transformación digital en todo el mundo”, afirma Jordi Calvera, Regional Managing Director Iberia, Israel, Greece, Turkey & LATAM de InterSystems. Y es que, según indicó Gartner en su cumbre mundial, la pandemia ha contribuido a la adopción generalizada de datos y análisis, y tecnologías como los digital twins, análisis de gráficos, analítica aumentada e inteligencia artificial se han utilizado más ampliamente.
Para Jordi Calvera, es fundamental que, mientras nos esforzamos por transformar digitalmente la empresa, nos centremos, también, en construir resiliencia que garantice una continuidad de los sistemas y nos prepare para las crisis futuras, que aparecerán tarde o temprano. “Si nuestros sistemas son resistentes podremos centrarnos en gestionar nuestro negocio sin tener que pensar en qué sistemas nos ayudarán a resistir la próxima disrupción”.
“Otro factor esencial es automatizar todos los procesos. Los procesos manuales basados en hojas de cálculo no son escalables y en un período disruptivo del mercado pueden ser el eslabón débil del sistema. Es importante asegurarse de optimizar y automatizar todo lo que sea crítico para el negocio”, declara el responsable de InterSystems.
Por su parte, para Marc Canela, Product Marketing Manager de Ekon, podemos afirmar que las empresas en este 2020, un año atípico, han iniciado nuevas actividades, desde la mejora de la excelencia empresarial, a la búsqueda de nuevas fuentes de negocio. “Enfrentarse a este reto sin la información correcta es un gran riesgo. Las empresas tienen información, mucha, pero desestructurada y desactualizada la mayoría de las veces. Es típico en una reunión que cada asistente aporte su información, a modo de silo, sin estar relacionada con otros departamentos”.
“Está claro que el año 2020 ha supuesto un antes y un después en todo y en especial en Big Data. Debido a la pandemia ha crecido la importancia del online y con ello la importancia de los datos para la toma de las decisiones, se convierte en el gran aliado de las empresas. Por fin vemos que cada vez son más las empresas quieren ser Data Driven y que cualquier decisión sea basada en datos y no en suposiciones, esto es un gran cambio que lleva a la necesidad de trabajar bien en la recolección, integración, análisis y activación de datos”, comenta Paula Gómez Anaya, Head of Data & Adtech de Making Science.
Compañías “impulsada por datos”
Para dar los primeros pasos para convertirse en empresa Data-Driven, Prenomics recomienda explorar cómo construir una buena base informacional que permita automatizar y hacer accesibles los datos con herramientas optimizadas para el análisis, para ganar eficiencia interna. En cambio, en empresas con un elevado grado de desarrollo analítico, es más eficiente llevar a cabo proyectos con impacto directo en la cuenta de explotación. “Cada sector tiene sus particularidades, pero, ahora mismo y de forma transversal, es muy interesante desarrollar proyectos en el ámbito de la activación de clientes “dormidos”, de establecer precios dinámicos en función de la oferta disponible y de la optimización del aprovisionamiento”, según Agustín.
“Incorporar Business Intelligence a la estrategia de negocio dota de significado los datos en bruto que recoge la empresa y los convierte en información relevante y con valor añadido. Esto permite responder a preguntas clave de negocio y extraer conocimientos valiosos aplicables directamente en la dirección y en la gestión de toda la empresa, con un impacto directo en los resultados de la compañía”, concluye Agustín.
Para Paula Gómez la clave no es tanto la adopción de nuevos equipos o nuevas tecnologías, como sí lo es la asimilación de una nueva filosofía, la del dato, y por supuesto, su activación. Es un camino continuo de transformación, ya no hablamos de compañías digitales, sino de compañías inteligentes, pues usan mejor que nadie sus datos. “Una cosa que muchas empresas pasan por alto es que ellas son dueñas de sus datos propios, datos que pueden utilizar desde el momento de su recogida para personalizar sus campañas en marketing, por ejemplo, o cualquier otra acción que vaya a impactar en la relación que tienen con su cliente”, comenta la portavoz de Making Science. “Por lo tanto, si una empresa quiere comenzar a pivotar su modelo de negocio sobre el dato, no necesitaría, en un primer momento, una gran inversión, simplemente debería poner sus datos a trabajar para ella misma. Una vez asimilan ese proceso, muchas veces necesitará ayuda, externa o interna, para poner orden en esos datos, para poder agruparlos, para poder volcarlos y, por supuesto, activarlos”.
Por su lado, Jordi Calvera, InterSystems, considera que el primer paso es lograr el ‘Healthy Data’, es decir, datos limpios, etiquetados, normalizados y organizados para su uso analítico. “Este proceso supone que existe una integración perfecta entre las fuentes de datos y que esos datos han sido extractados siguiendo unos pasos concretos de recopilación, elaboración de perfiles, limpieza y transformación”. Igualmente, “hemos detectado una tendencia del mercado, en todo el mundo, respecto a cómo afrontan las empresas el reto del big data y el análisis, y es que se está dando una convergencia. Los clientes y las aplicaciones, éstas últimas obviamente debido a la evolución de si desarrollo, ya no parecen dispuestos a depender de una base de datos separada para transacciones y otra para análisis. Realmente, es necesaria una base de datos única donde puedan ejecutar todas las cargas de trabajo”.
El dato como servicio
La creciente importancia de los datos y el análisis está impulsando la importancia de los datos como servicio (DaaS). Se trata de una estrategia de gestión de datos y un modelo de implementación que se centra en la nube para ofrecer una variedad de servicios relacionados con los datos, como almacenamiento, procesamiento y análisis. DaaS aprovecha el popular paradigma de software como servicio (SaaS), a través del cual los clientes pueden usar aplicaciones de software basadas en la nube entregadas a través de la red en lugar de implementar servidores de hardware dedicados para un conjunto específico de tareas en un conjunto específico de datos.
“Para las pymes DaaS es un gran avance, ya que pueden disponer de servicios en la nube, que de forma individual no podrían costearse”, comenta Marc Canela, Ekon. Como explica este portavoz, las ventajas son importantes, desde la despreocupación de mantener sus instalaciones, hardware, software de base, sistemas operativos, antivirus, software de gestión, etc., a poderse preocupar estrictamente de su negocio y de la satisfacción de sus clientes, y como no, de las relaciones con sus proveedores y empleados. Mediante portales para establecer el diálogo con ellos, y en esta época donde el teletrabajo ha tomado una gran relevancia, ir un paso más allá incorporando la movilidad. “Con ello desde cualquier lugar, feria, hotel, o el propio domicilio, pueden seguir conectados con el mundo empresarial. Este escenario, si cada pyme tuviera que llevarlo de forma individual con sus propios recursos hace su coste inasumible”, explica Canela.
Tendencias e innovaciones
Muchos expertos coinciden que 2021 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros y sin duda será un cambio de contexto económico y social.
“Desde Making Science”, declara Paula Gómez, “creemos que este año seguiremos explorando el Big Data en la nube, el Big Data en IoT (Internet of Things), pues no debemos olvidarnos de que estos dispositivos son capaces de recoger data de múltiple tipo que luego puede ser utilizada para poder impactar de nuevo al usuario, y en el procesamiento del lenguaje natural y analítica conversacional (Natural Language Processing) y con el cual podremos explotar multitud de datos valiosos escondidos en comentarios, chats y en las diversas interacciones del usuario con nuestros canales”.
Como explica Marc Canela, Ekon, estamos viendo un despliegue de nuevos players en el mercado, soluciones de “nicho” que no están mal, pero donde la mayoría de los usuarios pasan a ser un componente de la solución, descargándose en ellos parte del proceso. “Tienen que actualizar a demanda las bases de datos, revisar que los procedimientos hayan terminado correctamente, además de una serie de validaciones antes de tener la certeza de que la información y los datos obtenidos son correctos. Añadiendo la preocupación de estar manteniendo dos sistemas y revisando las integraciones cuando uno de ellos se cambia de versión, necesita un nuevo componente, etc.
Por su lado, Jordi Calvera, incide en que “el mercado de datos está convergiendo, como decía antes, y los días en que existía un mercado para bases de datos transaccionales y almacenes de datos analíticos han pasado ya. Contar la capacidad para realizar ambos procesos en una única plataforma es algo que las empresas esperan y necesitan. Es así cómo hemos desarrollado nuestra plataforma InterSystems IRIS Data Platform, atendiendo a estas y otras demandas de las empresas”.
InterSystems está integrando las tecnologías que hacen posible gestionar el Big Data, como Machine Learning, que es una de las tendencias principales actualmente. De igual forma, se mantienen como tendencias en el área de la gestión de datos el self-service para el análisis.
“En línea con esta evolución, estamos trabajando en cinco áreas estratégicas: Análisis avanzado e Inteligencia Artificial; velocidad, escalabilidad y seguridad; Cloud y DevOps; interoperabilidad e Internet of Things y, por último, Developer Experience”, afirma Calvera.
Integración con otras tecnologías
Como estamos viendo, el espectro de colaboración o simbiosis entre Big data y tecnologías como el IoT o la IA es cada vez mayor, “y cada vez más compañías apuestan por estas uniones para poder mejorar sus servicios a clientes, pero también potenciando y prediciendo comportamientos que los lleven a deducir probabilidades de actuación de sus consumidores”, aclaran desde Making Science.
“Obviamente, la capacidad de operar los datos y analizarlos en una misma plataforma, con la incorporación de la inteligencia artificial, abre nuevas posibilidades a cualquier organización”, añade Jordi Calvera.
Por su lado, desde Ekon, Marc Canela considera que “la oferta de posibilidades es amplia, ya que podemos encontrar que, según que tipo de instalaciones, estas tecnologías se complementan. Por ejemplo, en una fábrica que recolecta información vía IoT, de sus tornos, fresadoras, etc… lo que le permite proyectar sus planificaciones con mayor rigor, y replantearse sus planes de mantenimiento preventivos; o recibir sugerencias a través de IA, es decir, el empleo de la analítica aumentada como punto de convergencia”.
En definitiva, se ha visto como el Big Data no solo es una nueva tecnología, sino que se prevé que será el marco dentro del cual funcionarán la gestión de tareas, el software de gestión de flujo de trabajo, las interacciones sociales y las operaciones internas de las empresas. Por todo ello, es requisito necesario que el Big Data y la ciberseguridad avancen juntas, para beneficio y seguridad de todos.
