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Adopción de big data en AL: ¿Irá paso a paso o explotará en 2014?

Después de la fase de educación sobre el concepto y beneficios de big data en 2013, se espera que el mercado regional encuentre su masa crítica.

La emoción por big data en América Latina parece haberse estabilizado. De acuerdo a la Encuesta de Prioridades de TI en América Latina 2014 de TechTarget, si bien los planes de realizar implementaciones de big data disminuyeron ligeramente este año –18% de las empresas en la región planean implementar big data en 2014, en comparación con el 19% del 2013–, cerca de la mitad de las organizaciones (40%)  empezarán, continuarán o expandirán sus programas de big data este año.

Arturo LiconaArturo Licona

Víctor Pichardo, vicepresidente para América Latina de Excelerate Systems, dijo que el avance de big data en 2013 fue realmente lento, pues las empresas aún estaban en la etapa de conocimiento. “Fue un año de mucho hablar y poco hacer, de entendimiento. Las empresas preguntaban qué es y para qué invertir en esta tecnología”, dijo.

Debido a que se trata de un concepto nuevo, y existen muchos puntos de vista al respecto, las empresas hablan de ella y a todas les interesa, pero no saben a ciencia cierta qué es, o cómo sacarle provecho, complementó Arturo Licona especialista de Deloitte Consulting Group. Por eso, muchos proveedores enfocaron gran parte de sus esfuerzos a generar un mayor conocimiento sobre los beneficios de la tecnología.

En el sector público o de gobierno, la situación fue similar. Licona dijo que en diferentes países de la región –como Chile, Brasil, Argentina y México– la adopción de las soluciones de big data ha sido incipiente, debido al desconocimiento, la falta de visión para resolver problemas de fondo, la falta de automatización de tareas, y las muy diversas necesidades de consumo de información en el sector. 

“Los factores que han contribuido en gran medida a que big data no haya prosperado de una manera importante dentro de Latinoamérica han sido la falta del nivel adecuado de madurez en la administración de la información en la mayoría de las organizaciones; y la desinformación existente sobre el concepto de big data, y cómo puede ser aplicado en beneficio de las distintas áreas de la organización”, explicó Licona.

Cómo implementar big data exitosamente

¿Y para qué sirve big data? Principalmente para generar ideas, mejorar procesos, mejorar la toma de decisiones, modificar las cadenas de valor tradicionales y conducir nuevos negocios de datos, de acuerdo con la consultora The Boston Consulting Group. Todo ello hace que la tecnología valga la pena, en teoría.

V�ctor PichardoVíctor Pichardo

En la práctica, un caso sobresaliente es el de Río de Janeiro, donde el Centro de Operaciones de la ciudad vigila el clima, el tráfico, la fuerza policíaca y los servicios de emergencia, utilizando la analítica para mejorar el diario acontecer de la ciudad.

La mejor recomendación para empezar un proyecto de big data, ya sea en las empresas o en gobierno, es iniciar con pasos pequeños y con un alcance bien definido y acotado, de acuerdo con Arturo Benavides, gerente de negocios mid-tier en EMC Latin America. “Esto permitirá que los tiempos de implementación sean los adecuados, y por lo general cortos. El principal requisito es que debe existir una necesidad real de la organización y un retorno de inversión (ROI) claro que fundamente el proyecto”, subrayó.

Por supuesto, antes de empezar es fundamental tener claro el objetivo del proyecto, y conocer qué datos se tiene, dónde están, cuántos son y cuáles son útiles para el objetivo buscado, recomendó Pichardo. El ejecutivo dijo que una vez identificados estos temas, hay que evaluar las tecnologías que existen para tener una idea clara del tiempo y el capital que será necesario invertir.

Con los pasos previos listos, Licona esbozó un plan de acción por áreas, que se resume así:

  • TI: Realizar un análisis de brechas respecto a la administración de la información, y establecer cursos de acción para mitigarlas.
  • Negocio: Establecer la estrategia de aproximación, que incluye identificar las áreas estratégicas del negocio y cómo pueden ser éstas beneficiadas por big data; así como contar con profesionales capaces de analizar, interpretar y detectar comportamientos con base en la presente información.
  • Información interna útil al negocio: Identificar/contar con las fuentes estructuradas de datos, como data warehouses y bases de datos operacionales del negocio, al igual que las fuentes de información no estructuradas.
  • Información externa útil al negocio: Reconocer qué información es necesario analizar, como datos económicos, análisis de percepción o sentimientos, o de marketing.
  • Infraestructura: Contar con la infraestructura necesaria de almacenamiento, procesamiento y niveles de servicio.

“Por lo general, los tiempos de implementación van ligados con los alcances solicitados. Para este tipo de iniciativas se sugiere que se identifiquen ‘quick hits’, y evolucionar el requerimiento con base en lo obtenido; inclusive en algunos prototipos los clientes se sorprenden de los resultados arrojados, y por ende necesitan ajustar las prioridades y la estrategia en ese momento”, declaró el especialista.

Benavides acotó que se debe recordar que para que una solución sea considerada eficiente, debe aportar valor a la organización y debe ser incluida como parte de sus procesos, pues al ser asimilada se vuelve parte de ella, y genera un círculo virtuoso de excelencia empresarial. “Cada línea del negocio (LOB) de la organización tiene diferentes requerimientos, y la experiencia que se obtiene de los diferentes proyectos les permite un mayor grado de eficiencia”, indicó.

Los especialistas coincidieron en que el presupuesto para un proyecto de big data es difícil de estimar. Pichardo señaló que la inversión depende de cada caso de negocio y su importancia, de los requisitos técnicos y de los costos necesarios para cubrir las diferentes necesidades del caso.

“Hay muchos factores que considerar en un proyecto de big data. Por ejemplo, la complejidad de requerimientos de la línea de negocio, la calidad de la información que se tiene, el tipo de datos (estructurados y no estructurados), la cantidad de los mismos, si se cuenta con hardware correspondiente, entre otros. Mi recomendación es definir claramente el alcance del proyecto, y ejecutar un proceso de validación de la información, la disponibilidad de las fuentes y su calidad”, dijo Benavides.

Pero, finalmente, siempre hay áreas de oportunidad y desarrollo para big data. “Si ya se tiene un logro con esta tecnología, sin duda encontrará otro ámbito dentro de la empresa donde podrá explotarlo. Big data no es solo para el departamento de informática o de sistemas; sus beneficios se viven en mercadotecnia, finanzas, operaciones. Representa una oportunidad para los CIO, por primera vez, de no solo asegurarse de que la información fluya, cumpliendo con todos los lineamientos de la empresa, sino de involucrarse en la toma de decisiones”, manifestó Pichardo.

Retos y expectativas para 2014

Arturo BenavidesArturo Benavides

En el 2013, las inversiones de big data en la región, según expuso Benavides, se realizaron principalmente alrededor de seguridad y almacenamiento de grandes cantidades de datos a través de Hadoop (HDFS), y algunos casos de análisis de sentimientos, análisis de video/audio, análisis de LOG’s, calidad del servicio (QoS), y experiencia del servicio (EoS), por mencionar algunos. De acuerdo con la encuesta de TechTarget, 20% de las empresas en la región realizará iniciativas de almacenamiento para big data en 2014, en comparación con 16% del año anterior.

Para este año, las expectativas son variadas. Pichardo y Benavides pronosticaron mayores oportunidades de negocio e inversión de las empresas latinoamericanas en esta tecnología, debido a un mejor entendimiento de la tecnología, al manejo de presupuestos destinados a proyectos e infraestructura de big data, y a la convergencia entre analítica y aplicaciones.

Ambos concordaron en que la inversión estimada por IDC para 2013 en big data, unos 450 millones de dólares, se incrementará este año. Benavides también subrayó que una encuesta realizada por EMC en Brasil y México reveló que más del 60% de los profesionales encuestados cree que sus empresas dedicarán alguna parte de su presupuesto a soluciones de big data en este año.

Licona no es tan optimista. El consultor no prevé cambios en la actual tendencia de adopción de big data, ni esfuerzos importantes de implementación de esta tecnología, pues considera que la administración de información (IM) de las empresas estará enfocada en ordenar los datos (gobierno de información) y analizarlos en pasado (BI y data warehouse). Para él, muy pocas compañías están listas para dar el paso hacia el análisis productivo y de tendencias (analítica).

Sin embargo, sea cual sea el panorama, queda mucho camino por recorrer. Acelerar la velocidad de adopción y el crecimiento de big data en América Latina durante 2014 dependerá de los beneficios que perciban las empresas, y de los pasos que estén dispuestas a dar para lograr ventajas diferenciales para sus negocios, especialmente en industrias tan competitivas como la de telecomunicaciones, finanzas, hospitalidad y retail. Sin embargo, Alfredo Meneses de Pivotal consideró que hay tres acciones en general que puede realizarse para promover el crecimiento de la tecnología en la región:

  1. Fortalecer el conocimiento alrededor de big data, su alcance, las ventajas para el negocio, su implementación, etc.;
  2. Demostrar el real retorno de la inversión de este tipo de soluciones; y
  3. Vencer la barrera cultural que se genera ante cualquier cambio disruptivo, como es el caso de las nuevas tecnologías asociadas con el big data.

“Falta mucha evangelización y cultura al respecto. Hay demasiada información sobre lo que es big data y lo que puede lograr, pero parece ser muy dispersa e incluso confusa en algunas ocasiones. Debemos separar big data de data warehouse, o de business intelligence”, afirmó Pichardo. Como ejemplo, Benavides mencionó el caso de algunos clientes que intentaron resolver problemas de big data con tecnologías tradicionales, sin poder conseguir los resultados deseados.

Eso no quiere decir que hay que dejar de lado cualquier otra tecnología tradicional de análisis y minería de datos; es solo, como dijo Pichardo, que si nuestros datos están en constante evolución, también debería estarlo la forma en la que los medimos, analizamos y explotamos.

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