Francisco Molero es un profesional bregado en el sector TI con más de 25 años de experiencia en servicios profesionales (Oracle Consulting, Deloitte y Qlik). Luego pasó a Mongo DB, cuando salió a bolsa y arrancaba la operación en España, y posteriormente a Splunk, también a su llegada al mercado nacional. Después pasó brevemente por Slastic y finalmente recaló en Confluent, siguiendo su estela de directivo con empuje para proyectos jóvenes.
Confluent es una empresa californiana de Montain View fundada en 2014 por tres emprendedores con gran visión de futuro que estando en Linkedin crean un proyecto open source de los más exitosos de la historia (Apache Kafka), tres años después montan Confluent donde “básicamente cogen toda la funcionalidad de Apache Kafka, lo reingenierizan todo y lo reconvierten a cloud native. A partir de ahí lo complementan con todo tipo de conectores de aplicaciones, con gestión del dato, gobierno del dato out of the box, con ciberseguridad y desplegable en entornos híbridos”, explica Molero. Con una facturación mundial de 586 millones de dólares desembarcó en España en 2019 abanderando el concepto de streaming de datos.
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Qué hace el data streaming
Streaming de datos es la característica principal de Confluent, (¿estamos hablando de Netflix dentro la empresa?). El directivo nos saca de dudas: “En torno a 2011 se inicia una tendencia muy clara de que las organizaciones van a estar dirigidas por el software, con la necesidad de captar cualquier dato que se genere en un punto, aunque este sea interno, y capaz de su streaming o generación constante, procesarlo, limpiarlo, cocinarlo… y hacerlo disponible a cualquiera que lo quiera consumir en el momento que lo precise”. Es el fin de las conexiones punto a punto, se necesita disponibilidad total porque todo ha de ser “tiempo real, que ha dejado de ser un lujo, es ya una exigencia”, y de forma lapidaria sentencia: “La empresa que no tenga información en tiempo real, si no está fuera del mercado, le falta poco”.
Con una facturación mundial de 586 millones de dólares, Confluent desembarcó en España en 2019 abanderando el concepto de streaming de datos
Apache Kafka propone una infraestructura de datos diferente, ya que, afirma, no se puede estar dependiendo solo de las bases de datos tradicionales, el dato estático ya no está alineado con los requisitos actuales de las organizaciones. Por tanto, estos tres audaces programadores se inventan una plataforma ‘data in motion’ que permite la interacción de los datos entre los generadores de información y sus consumidores, en una especie de “canuto en tiempo real que se encarga de formatear los datos sin importar su origen o su diseño original”.
“El streaming de Netflix es una parte importante del procesamiento de una película, pero lo que es importante también es cómo te hacen oferta también a ti en función de los vídeos que ves o las tendencias en el mercado. Otra cosa es la plataforma de reproducción, ahí no tenemos nada que ver”. Así resume Francisco Molero el proyecto Apache Kafka, cuyo relevo toma Confluent para elevarlo a una categoría superior.
Confluent entra en acción
¿Qué es lo que aporta Confluent? “Tenemos una plataforma con una funcionalidad espectacular, las diferentes empresas trabajan sobre ella y la adaptan a sus necesidades, conectan sus orígenes y destinos, la securizan… pero esto no es cloud native y esta es otra tendencia determinante”. Confluent hizo una reingeniería del proyecto Apache Kafka para que fuera nativo cloud y lo complementa con aquello que es necesario para elevarlo a una plataforma Enterprise, “pues resuelve toda la conectividad con tu Salesforce, tu Oracle, tu Mongo, que ya te la doy yo o mis partners, también te aporto el gobierno de esa plataforma, el compliance y la seguridad, y no te preocupes donde desplegarlo, si en un CPD, en un entorno híbrido o en la nube”.
Confluent hizo una reingeniería del proyecto Apache Kafka para que fuera nativo cloud y lo complementa con aquello que es necesario para elevarlo a una plataforma Enterprise
Confluent comunica de una forma integrada todos los generadores y consumidores de datos de una empresa, “somos el sistema nervioso central del cuerpo humano. No somos el ERP que podría ser una mano, ni una herramienta analítica, que pueden ser los ojos, ni el CRM que pudiera ser un pie, pero somos los que permitimos que nuestros sistemas que interactúan tomen decisiones inteligentes en tiempo real en función de los impulsos y los datos que se comunican entre sí”.
Perfil de clientes
Cualquier empresa ya sea para su producción o por su backend necesita el tiempo real, si bien las industrias que han sido más innovadoras a la hora de acoger esta plataforma de Confluent han sido el retail, servicios financieros, telecomunicaciones y sector público (en Estados Unidos), para no quedar fuera del mercado o dar un servicio mejorado a sus clientes o ciudadanos. Especialmente en el retail es recomendado Confluent porque permite establecer la mejor oferta, la gestión online del almacén con independencia del canal donde se esté realizando la transacción y todo ello sincronizado. Cabe destacar el reciente proyecto de Confluent con Michelin. Gracias a Confluent Cloud, Michelin ha podido escalar rápidamente su sistema de inventario en tiempo real para satisfacer la demanda a nivel internacional y reducir, al mismo tiempo, sus costes operativos en un 35%.
Con esto, la firma francesa ha dado un gran paso en su evolución: de ser uno de los mayores fabricantes que produce y vende neumáticos a, además, convertirse en un líder de los servicios y experiencias de cliente data-driven. “Confluent desempeña un papel fundamental en la aceleración de nuestro proceso para convertirnos en una empresa digital que apuesta por los datos”, declaró Yves Caseau, Group Chief Digital and Information Officer de Michelin. “Los clientes de hoy en día quieren disfrutar de experiencias ricas y personalizadas, y hay que optimizar las operaciones del negocio para mantenerse un paso por delante de la competencia. Confluent Cloud se ha convertido en una pieza esencial para nuestra infraestructura de datos; nos ha permitido liberarlos y poner en marcha streams de datos en tiempo real que hemos podido aplicar a múltiples casos de uso: customer 360, e-commerce y microservicios, entre otros”.
