Por Analía Sanchez en Big Data & Business Intelligence Business Discovery QlikView Tendencias BI

No hay un día en el que no estemos buscando información de relevancia. Que se trate del ámbito profesional o laboral, convivimos con datos de amplitud diversa, formato variado y de procedencia mucha veces muy heterogénea: lo que llamamos en el jargon tecnológico los Big Datas. Internet por supuesto potenció este efecto, haciéndonos sentir presos de la tabla de los Bytes.

Gigabyte 10ˆ9, Terabyte 10ˆ12, Petabyte 10ˆ15……
¡Mozo, Un Big Data por favor !

¿Cómo descifrar estos datos, ponerlos en acciones entre ellos y hacerlos cobrar sentido ?

¿Usted está sumergido por la afluencia de contenidos en su empresa? ¿Siente que la información disponible, a pesar de todos los esfuerzos realizados, no aporta suficiente valor a la comprensión de su negocio?

Entonces es el momento de visitar el concepto del Big Data.

Big Data: Un Concepto con Peso Actual y Futuro

¿De qué hablamos cuando hablamos de Big Data?

Antes de entrar de lleno en el tema, retomemos la propuesta de definición de Anthony Deighton, CTO en QlikTech ( Editor de la solución BI QlikView) en su nota “Llegó Big Data para Todos”:

Anthony Deighton CTO QlikTech“Se trata de conjuntos de datos cuyo tamaño sobrepasa al de las bases de datos tradicionales para capturar información, administrarla y procesarla en un tiempo tolerable (…) Resumiendo : si es muy grande para manejar, entonces es Big Data.”

La filosofía de Big Data es de integrar capacidad de almacenamiento y capacidad de tratamiento de los datos con la firme meta de mejorar la performance de cualquier organización.

Big Data, Una Terminología Reciente

El concepto de Big Data nació en 2010 de la mano de las consultoras del mercado de los TIC´s Gartner e IDC.

Se desarrolló primero en Estados Unidos antes de llegar al mercado europeo.

Desde 2011, Big Data se popularizó y en la actualidad su tendencia marcada hace de él el hit del mercado del Business Intelligence.
De hecho un reciente estudio de Gartner publicado en marzo 2013 demuestra que el 42% de los líderes de IT ya han invertido en Big Data o piensan hacerlo en los próximos 12 meses.

Big Data Como Tendencia de Fondo

Las perspectivas de crecimiento de las inversiones en Big Data son entonces reales y tangibles. IDC complementa esta reflexión sobre el peso actual y futuro que está adquiriendo el Big Data, afirmando en una de sus publicaciones de diciembre pasado que las empresas llegan por ahora a analizar solo el 1% de sus datos.

En 2012, Big Data género 28 mil millones de dólares de inversiones en el mundo. Una cifra que alcanzará en 2013 los 34 mil millones de dólares según Gartner.

Las Ventajas de una Visión en 3V

Big Data parte de la consideración de que detrás de numerosas fuentes de informaciones se esconde un value business considerable pero muy poco explotado: e-mails, imágenes, documentos multimedia (audio y video), textos…

El desarrollo del Business Intelligence permitió hasta ahora poner en relación estos datos entre ellos, y hacerlos disponibles a los usuarios para su posterior análisis y toma de decisión.

Big Data le agregó las ventajas de alcanzar una visión más completa, elevando el valor de la información almacenada en las áreas de una empresa.

Por eso mismo, potencia las plataformas de Business Intelligence gracias a su reconocida visión en 3 V.

1- Volumetría :

Big Data trabaja en base a una masa importante de datos, en pleno crecimiento y actualización constante, que va de más de 100 terabytes hacía varios petabytes.

2- Velocidad:

Acorta los tiempos de puesta a disposición de los datos. Entrega a los usuarios de negocio informaciones claves en tiempo real, ayudándolos a tomar decisiones rápidas y a ganar en ventaja competitiva.

3- Variedad :

Tiene la capacidad de manejar datos estructurados integrados a bases de datos y datos no estructurados de variedades distintas (como ya lo vimos en el parágrafo anterior).

Big Data aplica algoritmos matemáticos y estadísticos que estructuran, ponen en correlación y modelizan los datos para su futura explotación.

Para ser más preciso y así que lo comenta Leonardo Read, Consultor BI QlikView en Data IQ,

“Big Data se centra en el uso de sistemas distribuidos y algoritmos de cálculo en paralelo, sobre clusters de computadoras”.

La Popularidad del Big Data

Gartner predice que en 2015, el 30% de los proyectos analíticos consistirán en ofrecer hallazgos (o perlas para los business users) basados en datos estructurados y no estructurados. Sin embargo, alcanza entender el poder del Big Data solo leyendo las notas numerosas que salieron últimamente sobre él en la prensa.

Self Service BI o BI Centrado en el Usuario

¿Las más llamativas de todas? Seguramente notas de referencia sobre el tratamiento de los Big Data en la campaña hacia la reelección del Presidente Obama.

El resultado alcanzado es una prueba en vivo de la fuerza que ellos cobran cuando el concepto está usado en toda su amplitud. (ver “How President Obama’s campaign used big data to rally individual voters” dic. 2012 ).

Llegar a este nivel de resultados significa tener a su disposición un Business Intelligence centrado en el usuario (conocido también como Self Service BI).

Esto significa que usted podrá exprimir toda la potencia del BI con la posibilidad de poner en relación los datos entre sí y analizarlos bajo todas sus variables, con flexibilidad, de modo intuitivo y en tiempo real.

Este doble concepto Self Service BI y Big Data permitió al equipo de Obama, por ejemplo, descubrir tendencias electorales y actuar en tiempo y forma.

Big Data para Todo y para Todos

Big Data se posiciona como el nuevo carburante de las direcciones de Marketing, Comercial y de Servicio al Cliente entre otras áreas; un concepto reforzado del BI para Todo y para Todos.

Gracias a este nuevo enfoque, estas direcciones llegan a sacar informaciones inéditas a partir de datos heterogéneos y densos en procedencia de bases numerosas.

Información Precisa a la Persona Justa en el Momento Adecuado

Pero la fuerza del Big Data no reside sólo en el uso que le dará la empresa, sino también en el asesoramiento profesional recibido para llegar a implementar la mejor solución posible.

Por ejemplo, Leonardo Read, desde su experiencia, explica que existen algunos conceptos erróneos acerca del Big Data de parte del usuario.

Con relación a la relevancia de la información por ejemplo,

“ en algunos casos el usuario piensa que necesitará toda la información in memoria para analizarla, cuando esto no es tan así. Al usuario le conviene tener la información precisa en el momento adecuado”.

Y agrega,

“muchas veces se escucha decir también que la información más importante está en el repositorio de Big Data. Cuando esto tampoco es tan real. Si bien Big Data va a tener la información detallada de lo que está pasando, quizás a mi como usuario me conviene analizar bases de datos más pequeñas de la empresa (como por ejemplo base de satisfacción cliente). Estas bases me pueden dar un enfoque teórico para ir a buscar la información con un nivel de detalles. Por lo tanto, es importante basarse siempre en tener acceso a informaciones de otros sistemas también.”

Los datos cobran vida solo si les devolvemos a su contexto; cuando nos desvelan una tendencia, nos permiten identificar un crecimiento o decrecimiento, o proyectar una necesidad futura, entre otra…

Pero es un hecho : tenerlos a nuestra disposición no significa acceder al conocimiento.

Necesitamos analizarlos en su transversalidad, interconectarlos para mejorar la toma de decisión.

En este contexto, las soluciones de Big Data brindan a los usuarios de BI suficiente nivel de eficacia y sencillez como para permitir que no huyamos al primer aluvión de Megabyte, Terabyte o Petrabyte…

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