Todo el mundo habla de Big Data. Esta palabra suena tanto a niveles técnicos y tecnológicos como a nivel empresarial, de organizaciones gubernamentales, o de campos tan dispares como la meteorología y la mejora de las previsiones del tiempo y otros fenómenos naturales, la construcción de casas inteligentes, las ciudades inteligentes (smart cities), el deporte y los entrenadores personales, el marketing online perfectamente dirigido y personalizado, la medicina y los diagnósticos basados en datos, o diversos tipos de robots o máquinas que vayan aprendiendo de los datos.
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Y es que con la gran explosión de datos que estamos viviendo gracias a la madurez de Internet, y a la proliferación de las comunidades y redes sociales que mueven día a día grandes cantidades de datos generados por sus usuarios, la tecnología para manejar los Bigdata ha sido simplemente algo que tenía que surgir porque era necesario.
A partir de aquí, personas, empresas y organizaciones han comenzado a pensar en cómo aprovechar esta tecnología y esta gran cantidad de datos que se pueden almacenar y mover hoy en día en tiempos inimaginables hace unos años, y han ido surgiendo iniciativas y nuevas aplicaciones del Big Data en numerosos campos.
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Este es el listado de las 10 tendencias y soluciones tecnológicas de Big Data que la revista Cloud Computing adelantaba a principios de año, y que realmente podemos comprobar cómo actualmente se van consolidando:
- El Data Discovery proporcionará nuevos patrones de conducta de clientes y llegará a la Administración: Cruzar los datos internos empresariales con los datos externos de estadísticas públicas, instituciones, como el INE, Banco de España, Cámaras de Comercio, o de Asociaciones Empresariales, etc. permitirá descubrir patrones nuevos de comportamiento y conductas de los clientes. Desde el punto de vista político, por su parte, al ser un año electoral, se va a analizar en tiempo real cualquier impacto en la intención de voto; mientras que, desde la Administración, las Fuerzas de Seguridad del Estado, por ejemplo, ya están utilizando tecnologías de Data Discovery para la identificación y señalización de objetivos, especialmente en temas de terrorismo islámico.
- Crecerá la demanda de soluciones que garanticen la Calidad del dato. Las grandes empresas han empezado a sufrir el impacto negativo en sus cuentas de resultados de los fallos registrados en las bases de datos de sus clientes. Errores en los nombres o en las direcciones postales de los usuarios, unidas a los problemas derivados de la integración de la información de contacto que proviene del uso de la multicanalidad, están produciendo incidencias en el servicio errores en la facturación, etc, que tienen un impacto directo en la cuenta de resultados. Los Operadores de telecomunicaciones, las utilities y las empresas de energía, intensivas en clientes, son las que presentarán una mayor demanda de este tipo de soluciones.
- Los datos en tiempo real serán un ‘must’. El mercado exige a los directivos la toma de decisiones rápidas y con mayor grado de acierto. Ello requiere disponer de información de calidad y al momento, por lo que tanto los indicadores clave (KPI´s) como los cuadros de mando han de estar continuamente alimentados con el último dato. Sectores que dependen de la meteorología, como la agricultura, la pesca o el ocio, tienen ahora, con la tecnologia adecuada, la capacidad de anticiparse a la realidad y tomar las mejores decisiones.
- La integración de datos requerirá de soluciones de Master Data Management y Business Glossary. La crisis ha llevado a un incremento en el número de compañías que se asocian, integran, fusionan, compran o venden. Por ello, una rápida y segura integración de la información con soluciones de Master Data Management y Business Glossary hará que se aceleren estos procesos y, por tanto, las sinergias serán tangibles desde el primer momento al poder tomar decisiones como si de una sola entidad se tratara.
- La simulación y la analítica avanzada ayudará a acercarse al cliente. Se va hacia una personalización de la algorítmica en la búsqueda de “pepitas de oro” huyendo de la tradicional estadística que busca medias, muestras y segmentaciones. Ahora se pueden prever, a través de algoritmos muy complejos repletos de variables y fuentes, comportamientos individualizados de los consumidores o clientes. El límite siempre lo va a establecer la LOPD.
- La seguridad se complementará con Data Masking. Una mayor cantidad de datos y el uso y consumo de los mismos conlleva riesgos de acceso a información confidencial o personal que puede ser valiosa o delicada. Esto hace que se incremente el tráfico ilegal de la misma, por lo que las medidas de seguridad, en cuanto al acceso de la información, también se incrementarán. Técnicas de Data Masking permitirán enmascarar los datos para proporcionar un acceso público a los mismos que mantenga la confidencialidad de las partes más vulnerables. Variables biométricas asociadas al individuo permitirán securizar los accesos personalizados a la información.
- Los datos en cloud continuarán el alza. La interoperatividad entre dispositivos y la creciente necesidad de compartir datos entre los mismos hace que el almacenamiento tenga que ser compartido, y actualmente la forma más rápida y barata para conseguirloes el cloud. Los fabricantes de soluciones de business intelligence están ya migrando parte de sus antiguas tecnologías a entornos cloud donde la barrera de entrada es menor, se paga solo por uso y la dependencia de terceros e integradores se reduce.
- El Business Intelligence se hace personal. Hay una tendencia cada vez mayor a democratizar en las grandes compañías el acceso a la tecnología de business intelligence con una menor dependencia de las aéreas de tecnología. Soluciones que proporcionan Qlikview, Tableau o Microsoft, con gran sencillez y capacidad gráfica enganchan a usuarios que, incluso, comienzan a usarlas de forma privada para temas relacionados con la salud personal, los deportes, etc.
- El análisis de las variables meteorológicas será más preciso. La meteorología influye sobre manera en el comportamiento humano y en la toma de decisiones, así como en las variables asociadas tanto a la oferta como a la demanda. La mayor precisión en el análisis de las mismas permitirá gestionar aún mejor el surtido en el caso de los retailers o integrar mejor los procesos de aprovisionamiento en el caso de los alimentos perecederos.
- La gestión de la información Machine to Machine o del Internet de las Cosas será una realidad. El sector del automóvil, por ejemplo, está siendo pionero en incorporar la interconectividad entre vehículos y concesionarios para que se puedan detectar averías en tiempo real e, incluso, actualizar online el software y la navegación del vehículo. En esta misma línea, los fabricantes de electrodomésticos, de accesorios deportivos o ropa desarrollarán dispositivos que se van a conectar con el usuario a través de su teléfono móvil. Todo ello, va a suponer una revolución por parte de las compañías que se verán en la necesidad de gestionar toda esta ingente cantidad de información.
