Los datos digitales se están convirtiendo en un elemento de primer orden para cualquier empresa, ya que, gracias a las herramientas analíticas, dichos datos pueden hoy convertirse en información precisa y prospectiva sobre clientes y tendencias, reforzando y orientado sus estrategias de negocios. Sin embargo, asumir ese desafío no es una tarea sencilla, ya que existen múltiples variables complejas al desplegar este tipo de proyectos.
El Big Data se refiere a un conjunto de datos de alto volumen, el cual, además, proviene de fuentes muy diversas y dispersas, por lo que involucra retos técnicos de alto nivel así como una visión muy clara y estratégica sobre el negocio. Quienes fracasen en sus planes de Big Data no sólo no podrán aprovechar las oportunidades que brindan los datos sino que verán, tarde o temprano, amenazada su posición de mercado y competitividad.
El Big Data recién es un tema emergente a nivel latinoamericano, pese a que se trata, según Gartner e IDC, de una de las tres principales tendencias tecnológicas para el presente y futuro cercano. Son las áreas de marketing y ventas de compañías del sector retail, financiero, telecomunicaciones y minería, las que más están impulsando estos proyectos. Las soluciones Big Data permiten tomar decisiones inteligentes para el negocio desde fuentes de datos estructuradas y/o no estructuradas como páginas Web, redes sociales, bases de datos internas de la compañía, call center, entre otras.
Paso a Paso
Para iniciar un proyecto Big Data es necesario comprender que no existen los productos ‘estándar’, por lo que hay que tener cuidado a la hora de elegir un proveedor de TI. Los datos de cada empresa son únicos, por lo que no es sencillo tener un estándar de implementación desde la concepción del proyecto hasta su puesta en producción o implementación. El equipo de desarrollo del proyecto debe trabajar estrechamente junto al área de negocios de la compañía que tiene la necesidad, para elaborar y refinar constantemente sus necesidades de información.
Un segundo aspecto es estar conscientes de que no se obtendrán resultados ‘mágicos’, por lo que los objetivos del proyecto deben definirse con máxima claridad, ya que muchas variables se irán despejando en la medida que se avance, y asi podrán visualizarse mejor los beneficios. El desarrollo de aplicaciones de negocios Big Data es un proceso interactivo, que requiere paciencia. Al hablar del ROI (Retorno sobre la Inversión) del proyecto hay que pensar en el largo plazo porque acá no hay garantías de rentabilidad definida o estimada con precisión. Son proyectos que bien ejecutados y gestionados redundarán en grandes beneficios para el negocio, además de reducir costos y mejorar procesos.
De acuerdo a lo anterior, las áreas de TI de la empresa deben trabajar estrechamente con las unidades de negocios más cercanas al proyecto para iniciar las pruebas de conceptos, de manera que los desarrolladores se involucren con los usuarios.
El equipo de desarrollo debe garantizar la flexibilidad de sus sistemas, ayudando a que los usuarios puedan ir experimentando con la información y se sientan libres en esa búsqueda. Una forma de hacerlo es trabajando en entornos limitados, áreas de práctica donde los datos científicos recolectados puedan ser manejados por los usuarios con herramientas de búsqueda y selección fáciles de utilizar, que enriquezcan la experiencia de usuario, con la flexibilidad necesaria para realizar múltiples selecciones y combinaciones de datos para el cruce o búsqueda de información y a partir de ellas, tomar decisiones.
Interfaz Sencilla y Performance
Debido a lo crucial que resulta para el éxito de un proyecto Big Data el facilitar al máximo que los usuarios puedan ir, como está dicho, ‘experimentando’ con la información, debe asignarse una alta importancia al desarrollo de una interfaz sencilla. Una aplicación de Big Data debe presentar los datos de forma simple, de manera que el usuario final no necesite tener amplios conocimientos científicos o de tecnología.
Finalmente, debido a que se esperan resultados rápidos o instantáneos de estas aplicaciones Big Data, independientemente de que las consultas sean complejas y abarquen millones de registros de datos, jamás se debe descuidar el desempeño. En tal sentido, más allá de si la solución es on-premise o está basada en la nube hay que asegurarse de que la infraestructura responda adecuadamente, para prevenir latencias o cuellos de botellas.
Los sistemas de almacenamiento donde radican los datos son un factor determinante. Tecnologías como In-Memory, o discos de estado sólido o flash, pueden ser una solución. El adecuado manejo tecnológico de características como el Multi Tiering de sistemas de almacenamiento en storage de alta gama, así como adecuados enlaces de comunicaciones seguras e Internet, ayudan en gran parte a resolver esta problemática.
