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Apostar por soluciones big data: ¿realidad o moda?

Luisa Casañer Oriza, Business Developer Manager Analytics en Ibermática Digital.

Luisa Casañer Oriza, Business Developer Manager Analytics en Ibermática Digital
Luisa Casañer Oriza, Business Developer Manager Analytics en Ibermática Digital

Según un informe de la consultora Gartner, alrededor del 30% de las empresas ya ha implantado y utiliza tecnologías big data. IDC afirma que cada vez más organizaciones están incorporando tecnologías de la 3ª Plataforma como big data y movilidad para facilitar formas más productivas y significativas de interactuar con los clientes y ayudar con el cumplimiento de los ámbitos regulatorios. Dependiendo del sector, se estima que cada organización hoy en día posee entre 5 y 20 millones de gigabytes de datos. La mayoría de ellos (el 80-90%) no están estructurados o se encuentran en sistemas difíciles de gobernar: correos electrónicos, documentos en papel, redes sociales…

Se estima que cada organización hoy en día posee entre 5 y 20 millones de gigabytes de datos

En definitiva, hablamos del santo grial: el dato. Si lo manejamos de forma adecuada, obtendremos información, y con la información gestionada, podremos tomar decisiones. Un estudio de McKinsey afirma que el 64% de los ejecutivos encuestados confirmaron que big data cambió la forma en que toman decisiones.

¿Es big data una moda o ha llegado para quedarse en nuestras compañías? Son muchas las empresas que aún hoy siguen confundiendo el ‘data tradicional’ con el ‘big data’. Hace más de veinte años, sectores como el bancario ya ‘ingestaban’ millones de datos, e incluso establecían algoritmos para buscar las necesidades y conocer mejor a sus clientes, era el llamado ‘data mining’. Ahora hemos cambiado los términos: hablamos del Customer Xperience o visión 360º del cliente, de sistemas expertos que aprenden de forma cognitiva, de arquitecturas orientadas al machine learning que ayudan al cliente, paciente o ciudadano prescribiendo conductas de fraude o abandono en el sector financiero, diagnósticos o tratamientos preventivos en salud, fomentando los hábitos de consumo en ventas, o prediciendo comportamientos… Hablamos de sistemas analíticos decisivos para la Industria 4.0, capaces de corregir defectos de fabricación o parar una cadena de montaje. Todo un periplo de casos, muy cercanos al aprendizaje profundo (deep learning) de las redes neuronales, orientados a los sistemas IA (inteligencia artificial), con el ambicioso objetivo de transformar la ciencia ficción en solo ciencia.

Largo historial en analítica

En Ibermática llevamos practicando la analítica tradicional desde hace esos veinte años, evangelizando con sistemas de big data en los cinco últimos, y siendo punteros en sistemas de inteligencia artificial desde hace más de diez.

Al principio los clientes apostaban por los proyectos de big data, siguiendo la corriente de la transformación digital, más por moda que por necesidad. De hecho, muchos proyectos podrían haber sido resueltos con analítica tradicional: con sistemas de almacenamiento in memory y descubrimiento del dato. La situación ha cambiado, así como el uso práctico del big data. Nuestros dos últimos casos de éxito no han venido de la mano de negocio, el stakeholder ha sido el departamento de IT. El CIO de uno de nuestros clientes del sector bancario supo optimizar el ROI, descargando el sistema de data warehouse tradicional, basado en infraestructuras hardware y software más caras, a sistemas distribuidos más modernos, baratos, eficientes y escalables basados en Hadoop. Los llamados ‘datos fríos’ o históricos se descargan del data warehouse tradicional a big data (data warehouse off-loading), donde se explotan para el ámbito regulatorio.

Los llamados ‘datos fríos’ o históricos se descargan del data warehouse tradicional a big data (data warehouse off-loading), donde se explotan para el ámbito regulatorio

Otro cliente, imitando a los proveedores de nicho del big data en cloud, apuesta por el BDaaS, Big Data as a Service, dejando preparada infraestructura y software, en forma de servicios disponibles, para que cualquier entidad pública aloje en sus infraestructuras sus soluciones de analítica avanzada y big data.

Más de 300.000 ofertas de empleo están relacionadas con big data e IA: científicos y arquitectos del dato, CDO… Big data ya no es una moda, se ha transformado en una realidad madura

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