Muchas empresas llevan tiempo trabajando con grandes cantidades de información interna y estructurada. Sin embargo, cada vez hay más datos de distinto tipo, diversos orígenes, formatos, etc. Hay datos que provienen de lo que se denominan Internet of Things (IoT) o Internet de las cosas, esto es, de sensores ubicados en objetos, máquinas, medios de transporte, incluso en la ropa… Otros datos son creados y lanzados a Internet por los usuarios desde sus PC y, cada vez más, desde sus dispositivos móviles: smartphones, tablets, ordenadores portátiles… a través de las redes sociales, blogs, webs, etc.

No es de extrañar, por tanto, que la nueva expectativa en tecnologías de la información esté en Big Data, una tecnología y unos procesos con los que es posible crear valor a partir de grandes bases de datos. Algunas grandes compañías ya están promocionando su oferta en este campo, como Microsoft, que acaba de presentar lo que esta firma califica como “la plataforma más completa para la gestión de Big Data”.

Mientras tanto, los profesionales que trabajan en las organizaciones, tanto públicas como privadas, tratan de averiguar qué es y para qué sirve Big Data. Ese fue el objetivo de la última sesión del Programa de Continuidad de ESADE Alumni Madrid, que contó con la intervención de Josep Lluís Cano, profesor del departamento de Dirección de Sistemas de Información de la citada escuela de negocios, quien inició su ponencia aludiendo a que Big Data tiene su origen en una necesidad industrial.

Cano ofreció algunas cifras relevantes sobre creación de datos. Por ejemplo, Walmart soporta más de un millón de transacciones de clientes cada hora, que se almacenan en una base de datos que se estima que contiene más de 2,5 petabytes, el equivalente a 167 veces la información contenida en todos los libros de la Biblioteca del Congreso de los EEUU. Facebook gestiona 40 billones de fotos de sus usuarios. Decodificar el genoma humano originalmente precisaba 10 años de procesamiento y ahora se puede conseguir en una semana.

Internet al minuto
También facilitó Cano algunos datos de lo que ocurre en Internet en 60 segundos. Dijo que se producen unas 700.000 búsquedas en Google, se suben a YouTube 600 nuevos vídeos y se reproducen más de 25 horas de vídeo, se registran 100 nuevos usuarios en LinkedIn, se crean 320 cuentas nuevas en Twitter…

“Estos volúmenes de datos han llevado a las empresas a desarrollar tecnologías capaces de gestionar tan gran cantidad de información”, señaló el ponente. Y añadió el profesor que en Big Data se utilizan tecnologías y metodologías que ya existían, si bien el rey del Big Data es el sistema operativo de código abierto Hadoop, que facilita unas capacidades de cálculo antes inimaginables, lo que está impactando decisivamente la creación de una nueva generación de arquitectura de Business Intelligence (BI). Igualmente, resaltó Cano que si bien hoy existen problemas con la visualización de la información, con Big Data este escollo se multiplirá por “n”. “Si no se desarrollan, nos va a costar mucho interpretar esta información”, advirtió.

Seguidamente, Cano explicó algunos casos sobre cómo las empresas ya están utilizando Big Data. Recordó cuando Bank of América anunció que iba a cobrar cinco dólares por mantenimiento de las tarjetas de crédito de sus clientes. Tras comprobar -gracias a la técnica de sentiment analysis– el impacto negativo que tuvo su anuncio en las redes sociales, la entidad tuvo que dejar de cobrar esa cuota. En el mundo agrario, utilizando sensores, una empresa sabe en qué lugares es mejor cultivar determinados productos. En el ámbito de las aerolíneas, es posible fijar el precio de los vuelos en función de su frecuencia en un día. Incluso el presidente Obama aplica Big Data en sus campañas electorales.

Josep Lluis Cano recurrió a la definición de Big Data realizada por la consultora Gartner: “Big data se basa en el análisis de gran volumen, alta variedad y alta velocidad de datos mediante formas innovadoras y rentables de procesamiento para mejorar la comprensión y la toma de decisiones”. Y encuento a la variedad de los datos, Cano hizo hincapié en que la mayoría de los que analiza Big Data son estructurados, porque éstos facilitan el análisis; el segundo tipo de datos que más se utilizan son los almacenados en bases de datos jerárquicas, los semiestructurados, y por último están los datos no estructurados, que tienen su origen en los medios sociales (redes sociales, principalmente), weblogs, disparadores de eventos, emails, etc.

Señaló también el profesor de ESADE los sectores que más ventajas pueden obtener del Big Data: las compañías aseguradoras, para reducir el riesgo, detectar fraudes, etc.; los fabricantes de productos que cuenten con una cadena de distribución propia, como Zara o Mango, dado que pueden obtener información en tiempo real de las necesidades y deseos de sus clientes; las empresas de transporte de mercancías y pasajeros, que pueden mejorar la asignación de rutas; las empresas de utilities -que podrán recoger información de los consumos de los clientes y comercializar, por ejemplo, la energía por paquetes de determinadas horas-, o las empresas que diseñan juegos, que pueden saber cuándo, cómo y por qué juegan sus clientes. Y facilitó algunos datos relevantes facilitados por McKinsey en cuanto a la aplicación del Big Data, como en el sector salud de EEUU, donde se podrían ahorrar 300 millones de dólares, o en el de retail, que podría lograr unos incrementos del 60% en sus márgenes.

En cuanto el nivel de adopción del Big Data por parte de las organizaciones, Cano reseñó un estudio de IBM de 2012 destaca: un 24% de las organizaciones están pensando en adoptarlo; un 44% ya está pensando en proyectos concretos; un 22% que ya están iniciando iniciativas, y un 6% que ya tienen proyectos en marcha. Y refirió un estudio de IBM de 2013 donde se señalan los cinco casos que se están utilizando más en proyectos de Big Data: exploración para conocer el comportamiento del clientes, y entender qué está pasando para posteriormente tomar decisiones; visualización del cliente de 360º , que incorpora información de las redes sociales, call centres, sistemas internos, etc.; reducción de riesgos, detección de fraudes y monitorización de ciberseguridad en tiempo real, y optimización de operaciones, para analizar una variedad de datos internos para mejorar la eficiencia operacional y los resultados de negocio.

Científicos de datos
Este experto habló además del perfil ideal de los profesionales del Big Data: deben ser capaces de utilizar herramientas de análisis avanzado; deben conocer el negocio y ser capaces de colaborar y comunicar; deben ser creativos; tener capacidad para llevar a cabo la integración de datos y de realizar su presentación/visualización de forma inteligible; deben saber de desarrollo de software, y además administrar sistemas. Dado que en opinión de este experto todavía es difícil encontrar profesionales con este perfil es difícil, la alternativa está en  montar equipos multidisciplinares, si bien con un nivel de complejidad elevado en cada una de sus materias de especialización.

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