Analizamos el mundo a través de un rompecabezas, conformado por piezas de conocimientos que se agrupan en categorizaciones, grupos, familias y etiquetas. Así es como la ciencia ha podido “saber más“ en detalle sobre los diferentes aspectos de la realidad. Pero, ¿qué pasaría si quisiéramos tener un entendimiento completo de una situación “x”? Deberíamos comenzar a descubrir el cuadro completo “big data, big picture” que se esconde detrás de toda pieza analizada.

1.
Big Data, Big Picture
Analizamos el mundo a través de un rompecabezas, conformado por
piezas de conocimientos que se agrupan en categorizaciones, grupos,
familias y etiquetas. Así es como la ciencia ha podido “saber más“ en
detalle sobre los diferentes aspectos de la realidad. Pero, ¿qué pasaría si
quisiéramos tener un entendimiento completo de una situación “x”?
Deberíamos comenzar a descubrir el cuadro completo “big data, big
picture” que se esconde detrás de toda pieza analizada.

2.
Hoy, la digitalización frente a los grandes volúmenes de datos (​Big
Data​)nos brinda la oportunidad de descubrir el cuadro completo – o por lo
menos, capturar la mayor cantidad de piezas de información, a través de
millones de conversaciones interconectadas unas con otras que permiten
el entendimiento digital compartido y así una fuente única de
conocimiento mundial en todos los niveles de sabiduría del ser humano:
ciencia, negocio, arte y religión.
Ya no es sorpresa que vivimos bajo una lluvia de ​datos digitales​, el activo
principal que alimenta la nueva economía mundial de conocimiento.
Durante el 2016, se espera menos teorización de ​Big Data y mayor
implementación de proyectos que involucren tecnologías, análisis y datos.
Los aspectos principales a considerar:
● Captura e integración de datos
● Gobernabilidad de datos
● Visualización
● Capitalización y uso de datos
Mediciones de crecimiento de datos
Los datos provienen de fuentes diversas:
● Externas: redes sociales y portales tradicionales.
● Grandes transacciones de datos: registro de la facturación en
telecomunicaciones y el registro detallado de las llamadas (CDR).
● Datos biométricos: huellas digitales, escaneo de la retina,
reconocimiento facial y genética.
Pero el gran acelerador es la ​Internet de las Cosas (IoT)​. Algunas
estimaciones indican que se espera llegar durante este año a
aproximadamente 23.000 millones de dispositivos conectados a Internet
a nivel mundial, en camino a los 50.000 millones que se pronostican para
2020.
A destacar
● Hoy se genera según IBM 2,5 quintillones de bytes a diario.
● Más de la mitad de la población poseen un dispositivo móvil: 5.100
millones según Gartner.
● Cerca de la mitad de la población tienen acceso a internet pero no
es proporcional: el 75% de la población es europea, el 41% de la
audiencia proviene de Asia y solo el 16% lo tienen en Africa.
● De aquí al 2020 el 90% del crecimiento IT será en la nube. Se
espera que para el 2020, este volumen haya alcanzado los 40
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zettabytes. Más de 20 veces más de información, en menos de 10
años.
Tecnologías y tendencias
La explosión de los datos es facilitada por arquitecturas informáticas cada
vez más robustas tanto en almacenamiento como en nuevos modelos de
bases de datos lógicos que facilitan la gobernabilidad e integración de los
datos.
Según Ing. Pablo F. Sciolla, analista de ​Big Data​, de Pistrelli Henry Marrtín
& Asociados, los aspectos técnicos a considerar son:
“Desde el punto de vista de las plataformas de almacenamiento y
procesamiento de datos, se observa una tendencia en el incremento en la
adopción de tecnologías de bases de datos ​NoSQL (No Sólo Lenguaje de
Consulta Estructurado), apoyado en los beneficios que proporcionan no
contar con esquemas rígidos. Las tecnologías de bases de datos orientadas
a documentos, basadas en columnas y clave-valor, están creciendo
sostenidamente en todos los informes de uso. Por este motivo, es
esperable observar una mayor adopción de la filosofía de persistencia
políglota: diferentes tecnologías de bases de datos conviviendo en una
misma solución, cada una en lo que mejor hace.
En el año 2015 varias compañías en Argentina han realizado POCs
(pruebas de concepto) de tecnologías de Big Data, y durante este año se
moverán hacia ambientes productivos estables. Gradualmente irán
transformando esos ambientes en empresariales, incorporando en sus
agendas temas como seguridad basada en roles, monitoreo avanzado,
continuidad del negocio, etc. Pero el 2016 será también el año donde
muchas más compañías realicen sus primeras POCs y varias lo harán con
Hadoop. No obstante, Apache Spark, un componente originalmente del
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stack de Hadoop, está tomando vuelo propio como plataforma de Big Data
siendo adoptado por varias empresas a nivel mundial. Es esperable
observar que esa adopción se manifieste de forma similar en Argentina.
Muchas de estas POCs se plantearán directamente en alguna ​Cloud​.
Desde el punto de vista de la explotación de datos, los usuarios siguen
demandando visiones equivalentes a las que tenían históricamente,
siendo transparentes las plataformas en las cuales los datos se almacenan
y procesan. Por lo tanto, es esperable que crezca la adopción de
herramientas que brinden una visión “​OLAP​” (Procesamiento Analítico en
Línea) de los datos almacenados en plataformas de Big Data. Y el
self-service continuará creciendo”.
El desafío
El ​desafío de ​Big Data es poder entender los datos y hechos en el
momento que se producen, disminuir la brecha de error, mejorar la toma
de decisiones y actuar en tiempo real.
En este punto durante el 2016 se acentuará la necesidad de gobernar con
eficacia los datos utilizados en las aplicaciones de ​BI y analítica. En
consecuencia, también aumentará la demanda de recursos humanos con
conocimientos en tecnologías de almacenamiento y gestión de la
información.
Uno de los desafíos internos es la capacidad de gobernar con eficacia los
datos utilizados en las ​aplicaciones de BI y analítica. Un consejo es unificar
la administración de los datos bajo el departamento de ​BI a fin de que la
unidad permita centralizar y administrar los datos colaborando y
asesorando en su utilización al resto de la empresa. El primer paso para el
departamento de ​BI​, es almacenar datos de manera consistente antes de
que esté a disposición para su análisis.
Hoy, gracias a la madurez tecnológica, podemos: gestionar, capturar,
procesar, clasificar, visualizar con estadísticas e integrar el conocimiento.
Frente a nuevas técnicas como machine learning (aprendizaje automático)
podemos recrear escenarios futuros. Así, capturamos los datos mientras
que la información se va produciendo “no antes y no después” generando
canales de asimilación de datos distribuidos de manera omnipresente, y
los analizamos bajo una visión que unifique el propósito de selección de
datos y permita descubrir patrones y relaciones que no son fáciles de
comprender a simple vista. Usamos Big Data en todo, así como todo
negocio es de conocimiento:
● Creando ventajas competitivas.
● Maximizando la experiencia del usuario.
● Adquiriendo de nuevos clientes.
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● Comprendiendo el comportamiento de los procesos comerciales,
tomando decisiones de negocio más inteligentes.
En otros ámbitos, podemos hacer frente a problemas mundiales como el
calentamiento mundial y optimizar las respuestas a enfermedades como el
mal de Alzheimer o el Cáncer. A través de la colaboración y datos abiertos
podemos mejorar la distribución de recursos esenciales como el agua y
alimentos, o crear ciudades inteligentes para disminuir el impacto del
consumo y crear gobiernos transparentes.
Big Data no es sólo un concepto relativo a grandes volúmenes de datos y
su tecnología, sino que representa un quiebre disruptivo en los métodos y
reglas de cómo abordar los hechos, en el enriquecimiento colectivo del
conocimiento humano, la aceleración de las innovaciones y la nueva
mirada de recrear el presente con datos integrados en un “​big picture​”.
De a poco, las piezas del rompecabezas darán paso a un gran tablero de
ajedrez en la cual cada movimiento se realizará prediciendo los diferentes
escenarios posibles de juego con información de valor y con estrategias
eficientes.
Por: Lic. Mara G. Destéfanis
Founder & CEO BigDataMachine
www.bigdatamachine.net
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