¿Es o no es negocio? Big Data son técnicas y herramientas que permiten procesar y analizar de forma única grandes volúmenes de datos, de diversas fuentes y cuya complejidad involucra su almacenamiento y uso.
Negocio sí es. En contraste con 4% de crecimiento esperado para el mercado de TI este año, el segmento de soluciones de Big Data y analíticos tiene un pronóstico de alcanzar tasas de 17% al final de 2018.
Jorge Gómez, director de Soluciones Empresariales en IDC México, explicó que estas cifras se deben a que cíclicamente, 2018 – 2019 serán periodos de elecciones y primer año de una administración, lo cual implica una desaceleración en el mercado de TI.
“En este entorno, las compañías no quieren tener el crecimiento orgánico de la economía -no quieren crecer 2%, sino 20 o 25%-, y si para lograrlo hay que quitarle clientes a otro, esto implica ser mejor que ese ‘otro’”, señaló Gómez.
Desde su perspectiva, la opción es “ser diferente, dar una mejor experiencia al cliente, facilitando la adquisición de tus productos y servicios. Aquí entendemos la razón del crecimiento proyectado de Big Data: muchas de las tecnologías que te permiten aumentar tu ticket promedio de dicha venta están ligadas con analítica”.
De acuerdo con el ejecutivo, las industrias en las que se observa mayor interés por soluciones Big Data en el país son el sector financiero (“que es pionero y de los que más invierte en tecnología, desde el cajero automático hasta poder hacer operaciones vía teléfono con voz; sin embargo, tener tantas tecnologías puede volver complicada la interacción con el cliente”, indicó Gómez), la manufactura (segmento que además de ver las necesidades del usuario final, no nada más de las empresas que venden automóviles, ya empieza a adelantarse para saber cómo piensa el cliente, con una mentalidad B2B + B2C; o bien, utiliza la analítica para hacer mantenimiento preventivo, para reducir costos y así evitar quedar mal con los clientes, por fallar en las entregas pactadas), así como la de retail, donde muchas empresas ya están haciendo comercio electrónico.
Gómez señaló que el área de servicios es la que está creciendo más en las ventas de soluciones de Big Data y analítica: “En términos de hardware, este mercado vale alrededor de $200 millones de dólares, pero cuando hablas de la oportunidad que hay para servicios -tanto de consultoría, como de armado de soluciones que principalmente corren en la nube-, la cantidad gira alrededor de mil millones de dólares”.
A propósito de esto, IDC realizó un estudio el año pasado en el que destacó que, al interior de las empresas, quienes más solicitan proyectos de este tipo son los responsables de las líneas de negocio: los directores de mercadotecnia, comercial y de operaciones.
40% de los entrevistados por la consultora respondió que no tenía el talento en su organización para ejecutar este tipo de proyectos. “Lo cual marca que hay una gran oportunidad para que los integradores ofrezcan este talento para construir soluciones de analítica y Big Data”, afirmó Gómez.
Para él, los integradores especializados por industria que sepan entablar un diálogo con la persona que requiere estos proyectos serán quienes mayor perspectiva tengan: “Habrá que crear soluciones para que la gente de mercadotecnia conozca mejor a sus clientes, o para que los del área comercial puedan hacer ventas cruzadas, o para que las máquinas siempre estén funcionando, mediante modelos de mantenimiento predictivo. Es decir, hay que articular un nuevo mensaje de valor para públicos diferentes a los del área de TI, que era donde solían venderse los proyectos”.
De manera que, aunque no se conviertan en consultores de manufactura o de otra industria, los integradores deberán ser capaces de entender el problema que les expone la persona de negocio, a fin de construir una solución adecuada.
¿Cómo ‘entrarle al toro’?
Para Sonda México, Big Data tiene asociadas diversas oportunidades de negocio, que van desde el equipamiento para almacenar la información, comunicaciones y redes, integración de sistemas y virtualización.
“Una solución de Big Data integra diversas fuentes de datos, que deben comparar, analizar y utilizarse como base para plantear posibles escenarios, hacer recomendaciones al cliente y entre otras cosas, permitir búsquedas complejas, analizar estados de ánimo, realizar simulaciones que permitan crear estrategias que traigan beneficios al negocio”, señaló Óscar Rojo, director de Sonda en México.
De acuerdo con el directivo, cuando enfrentan un proyecto de Big Data se cuenta con herramientas, los datos que genera el cliente y un equipo de expertos, la cuestión es encontrar alternativas para hacer algo con todo esto antes que la competencia del cliente lo haga primero.
Para este ejecutivo, entre los principales beneficios tecnológicos que trae Big Data está la automatización de procesos, la posibilidad de hacer consultas ágiles, contar con información disponible sólo para personas autorizadas, mitigar pérdidas, evaluar riesgos, transformar procesos de negocio, así como dar claridad y mejorar la visión en la toma de decisiones estratégicas del cliente.
Mientras que, para Adolfo Espinosa, director de la Unidad de Negocio de Microsoft y algunas otras marcas de software en Datavision, Big Data es el nuevo buzzword: “Hoy todo mundo dice que hace, que conoce Big Data y que de alguna manera está desarrollando soluciones. No todo es cierto”.
El ejecutivo considera que entre los grandes retos que hay al empezar a desarrollar una práctica de Big Data es “primero entender de qué va el negocio, de qué manera puedes realmente hacer un análisis, explotar esa información y utilizarla. Cuando tienes esas grandes cantidades de datos, tienes que encontrar una manera de homologarlos, que puedas leerlos, porque no todos están estandarizados, tienes fuentes dispares, información no estructurada: textos, registros, números, además de imágenes, interpretaciones, metadatos…”.
“Prácticamente cualquiera de los aparatos con los que la gente vive, con los que juega, opera, se entretiene, compra, vende, está generando información. La capacidad que tenga una empresa de reunir esos datos, entenderlos, hacerlos interactuar o que puedan dar respuestas es una gran ventaja de Big Data”.
Big Data sí, pero no para todos
Sin embargo, un reto enorme que enfrenta el integrador es cuando su cliente no sabe lo que quiere. Héctor Padilla, director general de Qarta Sistema (empresa de Grupo Scanda), indicó que un proyecto fallido empieza cuando el prospecto que está “interesado” en contar con una solución de Big Data dice “Ahí tengo los datos, dime qué puedes hacer con ellos”, porque se gastará presupuesto sin saber a dónde quiere llegar. “El resultado puede ser pobre y el cliente se genera expectativas falsas al creer que va a llegar a un resultado que no se puede alcanzar, porque no tiene los datos”.
Padilla considera que las industrias que deberían estar consumiendo este tipo de proyectos en el país, porque son los que más dependen de la importancia de los datos son las del sector financiero, Gobierno y retail, donde se tiene un doble reto: la importancia del dato y el volumen que maneja.
“Todas las actividades que son sujetas a automatizar por inteligencia artificial van a ser grandes candidatos. Para mí, los call centers van a hacer uso de este tipo de soluciones. Todo lo que tiene que ver con atención a usuario final, a través de medios digitales, páginas web, chats, etcétera, son grandes consumidores de estas tecnologías”, indicó el directivo.
Entonces, ¿cómo hacer para llevar al mercado este tipo de soluciones?
En Datavision están apostando fuerte por Big Data, tienen un equipo especial de gente dedicado a esta tecnología, que trabaja con la Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), Machine Learning e inteligencia artificial.
“Con base en la información que empiezas a recuperar puedes crear respuestas mediante algoritmos. Esta es la parte avanzada de explotación de la información que existe el día de hoy como Big Data”, indicó Espinosa, para quien este es un negocio de grandes inversiones, “de grandes apuestas en cuanto a la innovación, si entras y te equivocas, pero hacerlo rápido, levantarte y ver cuál es el rumbo que está empezando a dejarte resultados. Para nosotros, como desarrolladores de soluciones que exploten el Big Data es como tener grandes mares de información, de datos que puedes convertir en información y después, traducirla al conocimiento”.
¿Le interesa? De una vez, que ya va tarde
La empresa que desee entrar a este segmento debe estar preparada para invertir y considerar en su plan de negocios que el retorno de inversión llegará en promedio luego de un año de trabajo.
Espinosa señaló que cuando la empresa carece del suficiente capital como para invertir en un negocio que dará resultados en 12 o 18 meses “le puede ganar la ansiedad de irse con la ola, ¿por cuánto tiempo vas a aguantar el error de querer hacer con los mismos recursos un negocio que es completamente diferente? ¿Cómo haces para aguantar las nóminas, tener los proyectos, tener la cartera de clientes que confíen en ti?”
Escoger y segmentar el tipo de clientes a los que se dedicará entre los que puedan adoptar más rápido este tipo de soluciones, agregándoles valor que permita monetizar la inversión hecha en TI, en conjunto con los sistemas de dispositivos y el IoT.
Para Padilla, el tema de Big Data se parte en dos grandes esferas: el que tiene que ver con grandes volúmenes de información, donde se buscan grandes capacidades de procesamiento y ahí, por lo general, se trabaja con proveedores que manejan modelos de servicio en la nube, como Google, Azure, IBM y Amazon Web Services, jugadores que facilitan grandes procesamientos de información y cobran por consumo.
“El otro gran mercado es el de analíticos, que una vez que ya tienes los datos puedes tenerlo en tus instalaciones o en la nube, lo que quieres es analizar la información para detectar tendencias de información, comportamientos, para hacer descubrimientos de información, eso es otro segmento. Aquí, los jugadores que señala Padilla son SAS, Microsoft, Qlick View, Tableau, Programación R y, para el procesamiento están todos los que manejan tecnología de Hadoop.
El directivo considera que ahora es un buen momento para entrar al segmento: “No se trata de hacer una mega inversión, porque la demanda no sobre pasa la oferta, pero sí pueden invertir en dos ingenieros, en un par de certificaciones, empezar a ver cómo se aplica”.
Sonda empezó a ofrecer este tipo de soluciones hace unos 15 años, dentro de la práctica de centro de datos. Para Rojo, el gran reto de Big Data está en la analítica, “en la capacidad que tienes como empresa de hacer el análisis y la correlación de la información, pero, lo más importante es cómo le ayudas al cliente a aprovechar esos datos”.
Al describir que en la capa de analítica se requieren científicos de datos, Rojo reconoció que desarrollar a los expertos representa una inversión fuerte y señaló que, si el integrador no tiene esta capa habilitada, ya va tarde. “Aquí, la recomendación sería asociarse con alguien como Sonda que ya tiene esa capa desarrollada, para formar un ecosistema con los que ya tienen esa capacidad”.
Sonda suele atender a grandes corporativos, a compañías que están en la parte alta de la pirámide; no tiene llegada directa a la mediana empresas, por lo que destacó la oportunidad de trabajar en conjunto con integradores de nicho que tienen el potencial en ese mercado.
Por otra parte, entre las marcas a las que suele recurrir Sonda para los proyectos de Big Data están compañías como Cisco, Dell/EMC, HPE, IBM, Oracle, CA, SAS, sus propios desarrollos, así como Fortinet, Symantec y Trend Micro, entre muchas otras.
Los voceros de las empresas entrevistadas hicieron algunas recomendaciones para quienes quieran trabajar con soluciones de Big Data:
DATAVISION
Una recomendación muy importante es tener al cliente en el centro. Desarrollar soluciones de Big Data, donde haya explotación de los datos para llegar a hacer analítica predictiva y analítica descriptiva tiene que ver con la capacidad que tengamos de hacer mucho más exitosos.
Hay que cambiar de paradigma, la gente que regularmente venía de áreas técnicas, de bases de datos -los viejos DBAs- no forzosamente entran en este nuevo paradigma para explotar esa información. Hay que incluir en el equipo a gente que los complemente con habilidades como científicos de datos, personal de extracción técnica, como matemáticas, matemáticas aplicadas, estadística y, de alguna manera combinas ese tipo de habilidades con TI, que vienen de explotación de datos, o manejadores de bases de datos. Un equipo así tiene nuevas maneras de pensar, de entender los negocios de los clientes para que podamos llegar de alguna forma a ayudarles a ser mejores, a encontrar nuevas opciones de vender.
Big Data es algo “que no se come solo”. La arrogancia nos puede hacer cometer grandes errores. Es mejor incluir a otros jugadores, por ejemplo, en temas de IoT, se establecen alianzas con proveedores y desarrolladores de determinados dispositivos que se utilizan en la generación de información del cliente, para sacar el máximo provecho de ella y así, hacerles sugerencias a los clientes para que eficienten sus operaciones, sus movimientos, hasta los tráficos que realizan.
1. Definir si los clientes tienen este tipo de requerimientos, o nada más están buscando algo porque es una tendencia. Uno de los fracasos más fuertes en proyectos de Big Data se presenta porque ni el mismo cliente sabe qué es lo que quiere. Solamente busca experimentar qué sale a través de sus datos.
2. Si el cliente ya tiene ese interés, habría que definir qué competencias tengo como organización que le puedan llevar a desarrollar esas nuevas habilidades.
En Big Data existen dos grandes vertientes, los que están metidos en procesamiento de grandes volúmenes de información es más recomendable para canales que vienen de vender infraestructura y ya comercializan soluciones en la nube, que tendrían que estar moviéndose con estos fabricantes para especializarse en el terreno de Big Data y en temas de Hadoop, o lo que estén manejando ellos, pero todo va basado en Hadoop.
Los que vienen de las áreas de desarrollo o de Business Intelligence, hay un terreno que es analytics, a partir de tener grandes volúmenes de información, cómo puedo extraer ciertos datos para tomar decisiones o automatizar procesos. De ahí se derivan temas de data analytics y de inteligencia artificial que utilizan todo este tipo de tecnologías.
SONDA
Para nuestros clientes, el valor de Big Data es contar con una solución que haga disponibles grandes volúmenes de datos heterogéneos provenientes de múltiples fuentes; esa información debe correlacionarse, analizarse y automatizarse para que contribuya a una mejor toma de decisiones de negocio.
En Big Data se utilizan tecnologías de almacenamiento masivo, bases de datos relacionales, sistemas de información y soluciones de inteligencia de negocios; mediante ciertas técnicas y algoritmos se obtiene información útil luego de realizar un procesamiento paralelo y distribuido en muchos servidores, para que el cliente cuente con un análisis rápido y eficiente de la información disponible.
Las soluciones de Big Data que ha desarrollado Sonda tienen cuatro etapas:
1. Recolección de información
2. Almacenamiento, estructuración de los datos
3. Analítica, correlación de la información
4. Visualización
En este esquema, las etapas tres y cuatro son los mayores retos y lo que da la característica de Big Data a los proyectos al ayudar al cliente a sacar el máximo provecho de su información, a estructurarla de manera adecuada y mostrarla como sea más útil para el objetivo de negocio de la compañía que al explotarla le genere mayores beneficios.
En cualquier proyecto de Big Data es importante considerar la seguridad. Sonda trabaja con “tres torres”: consultoría (antes de entrar al Big Data hay que comprender cómo está la seguridad del cliente); hardening (fortalecimiento o endurecimiento de un sistema informático, mediante un proceso que asegure un sistema mediante la reducción de vulnerabilidades, para ayudar al cliente a blindar su información), y la tercera es administrar la seguridad mediante un centro de operaciones de seguridad (SOC, por sus siglas en inglés).
Además, la empresa considera que los de Big Data son proyectos vivos, que van a largo plazo.