Big Data y Business Intelligence. 4 preguntas clave para distinguirlos.

tabletchartBig Data es uno de esos términos de moda, relacionado con Business Intelligence (BI), pero algo diferente. Quiero dar mi opinión al respecto, huyendo de tecnicismos en lo posible, para aclarar qué novedades supone, qué lo diferencia de BI, y qué aplicaciones de negocio tiene. Lo he planteado en un formato de preguntas y respuestas, e inicio una serie de artículos sobre Big Data, que me llevarán a hablar sobre la gestión de este tipo de proyectos y las tecnologías utilizadas. Si te parece un tema interesante, no dudes en hacer algún comentario y compartirlo entre tus contactos. Te invito también a visitar mi perfil LinkedIn.

¿Qué caracteriza a Big Data?

Yo concibo Big Data como un escenario que involucra tecnología, personas, procesos y negocio, para resolver un problema de (falta de) información, a partir de un tratamiento de los datos. En un escenario Big Data, se tienen que dar una o varias de las siguientes características, que se corresponden con las 4 uves que se han consolidado como modelo:

  • Gran Volumen de datos, y que no para de crecer. He visto una referencia de Google en 2.013 que procesaba 20 Petabytes al día, esto es, 20 x 1.024 Terabytes = 20.480 Terabytes.
  • Datos a veces efímeros. Corresponde con la Velocidad, pero yo creo que hay que concretar más. Hay casos donde los datos tienen interés histórico, pero hay otros donde el interés es puntual y en tiempo real, y esto va a marcar la solución.
  • Datos heterogéneos y menos estructurados: Es la Variedad, que se percibe sobre todo en los formatos: Video, voz, texto libre, localización, frente a datos más tradicionales estructurados en campos y registros. Pero también hablamos del origen, que era tradicionalmente de sistemas internos, y ahora es incluso difícil de determinar con la llegada de internet y la nube.
  • Los datos contienen Valor: El punto más crítico, porque hay que saber cómo extraerlo de manera efectiva. La tecnología es imprescindible (capacidad de proceso, de almacenaje y de análisis), pero no es suficiente. Siempre hay que tener claro qué información necesito y no tengo, y cómo es valiosa para el negocio. Como suelo decir, la tecnología por sí misma no nos va a dar una ventaja diferencial. El uso que se haga de ella sí que marca la diferencia.

¿Qué ha propiciado la aparición de Big Data?

Se han dado varias circunstancias en el mercado que han requerido un nuevo enfoque frente al tradicional Business Intelligence (BI), para lo que no estaba especialmente pensado. Las más destacadas, al margen del mencionado gran volumen de datos disponible:

  • Aparecen los servicios en la nube, que permiten a los clientes aislarse de restricciones físicas, normalmente muy escalables y de alta disponibilidad, y con precios competitivos muy a medida del cliente. Google y Amazon, por mencionar los dos casos más destacados, introducen nuevas posibilidades tecnológicas capaces de manejar mejor grandes cantidades de información, ya que sus negocios originales lo requerían, y que luego han puesto a disposición del mercado.
  • Las redes sociales se popularizan, sobre todo con el éxito del Smartphone, y se abre una vía bidireccional entre empresas y clientes, y en general para la colaboración virtual.
  • Aumentan las posibilidades de interconexión, y cada vez más dispositivos son capaces de enviar y recibir datos: GPS, Smartphones, televisiones, automóviles, muñequeras, gafas, contadores, etc. Estos datos tienen interés tanto a nivel operativo como para mejorar el conocimiento de ciertos hechos, normalmente de consumo.

gpscoche

La interconexión de serie abre el debate privacidad vs. servicios

¿Va a quedar Business Intelligence (BI) obsoleto?

Originalmente BI estaba pensado para la toma de decisiones directivas, asumiendo un conocimiento tecnológico muy limitado por parte del usuario, y orientado al análisis de datos históricos. Hace ya bastantes años que esto quedó superado, con información en tiempo real, información operacional, un crecimiento sostenido de las aplicaciones de minería de datos (datamining), y para perfiles de usuario muy diversos. También ha ido creciendo la capacidad de almacenamiento y proceso, de tal manera que BI se solapa bastante con Big Data, y como veremos se pueden complementar. Muchos fabricantes y profesionales defendemos, con razón, que ya llevábamos tiempo haciendo Big Data antes de acuñarse el término. Sin embargo hay que reconocer que lo comentado en la pregunta anterior incluye cambios tecnológicos y de negocio, a los que BI se tiene que ir adaptando.

Yo no creo que BI quede obsoleto. Por un lado siempre vamos a necesitar este tipo de soluciones, por ejemplo un análisis dinámico de las ventas por tipo de cliente, fecha y zona geográfica, y por supuesto los informes tradicionales. Pero se nos abre la posibilidad de cruzar estos datos de ventas, que podemos considerar internos, con otros que nos hablen de tendencias de clientes, mercados, influencia de la política fiscal, competidores, etc. Como vemos en general datos más bien externos, sobre los que hay menos control sobre su formato y calidad, y donde posiblemente hay que hacer mucha labor a medida que no va a ser rápida. En este caso Big Data viene a ser una fuente de datos para BI, por el momento un tanto exótica, y donde se vislumbra claramente un reto de integración y calidad de datos. De todas formas es importante reconocer que Big Data también tiene aplicación fuera de BI, como comento en la siguiente pregunta.

Mi predicción es que ambos tipos de soluciones se acabarán integrando “de serie”, y haciéndose indistinguibles. ¿Acaso va a haber algún fabricante BI que diga que su producto no escala bien para casos Big Data? No entre los principales, y ya están adaptando sus productos para este caso, bien desarrollando nuevos, bien adquiriendo o integrándose con otros productos. Si se espera crecimiento en Big Data, también lo habrá en BI.

¿Qué aplicaciones de negocio tiene Big Data?

  • OLYMPUS DIGITAL CAMERALa aplicación más conocida es la de mejorar el conocimiento de los hábitos y preferencias de los clientes, incluso potenciales (una evolución de la segmentación). No exenta de polémica por los aspectos de privacidad, aunque eso lo dejo para otro momento. Se mejora la capacidad de predicción del comportamiento futuro, sobre todo basándose en herramientas estadísticas, que sacan partido de la computación distribuida para que su tiempo de cálculo sea aceptable.
  • Esta capacidad predictiva se extiende a otros ámbitos no comerciales, un caso sería poder predecir un fallo en las redes de comunicación con tiempo suficiente como para que no se materialice.
  • Un ejemplo distinto es el uso de balizas (beacons), que detecta eventos de proximidad, como un cliente que entra en una zona comercial con su Smartphone configurado para comunicarse con las mismas, y recibir ofertas a medida. Como vemos es un aplicación operativa en tiempo real más que analítica, y que de alguna forma toma decisiones automatizadas, puesto que las ofertas se personalizan prácticamente para cada cliente.
  • Otro caso extendido es el de evaluación de las opiniones sobre una marca o evento en redes sociales. De nuevo es en tiempo real, y a veces no hay lugar para integraciones y cruces de información con otros datos, asumiendo que la calidad de la información es limitada. Lo que prima es la reacción rápida, para datos efímeros.

Por lo tanto, podemos ver que Big Data y BI tienen sus diferencias, y que las aplicaciones son tantas como la imaginación nos permita, entendiendo que todo tiene sus límites de capacidad y de coste. Por ello no nos debe de extrañar que haya tanta confusión al respecto, porque se mezclan tecnologías y casos de negocio muy distintos dentro del mismo concepto Big Data. En próximas entradas hablaré de algunas tecnologías concretas, y sobre todo de los retos que representa para la gestión de proyectos (entrada ya disponible). Si no te las quieres perder te recomiendo que te suscribas al Blog.

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5 respuestas a Big Data y Business Intelligence. 4 preguntas clave para distinguirlos.

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  3. Pingback: Deshumanización y Big Data | El miracielos

  4. Gustavo dijo:

    Hola, buenas tardes
    No se si veas este mensaje pero por si acaso lo dejare
    Soy estudiante de tecnologia en sistemas y me esta llamando la atencion estos temas, quisiera preguntarte si hay algo de CMDB para inteligencia de negocios, algun tipo de clasificacion o algo.
    Muchas gracias, y el blog esta muy interesante

    • José Julio López dijo:

      Hola. Para entender todo lo que conlleva la construcción de una CMDB, hay una buena y completa guía gratuita (inglés) en:

      http://www.rightstar.com/wp-content/uploads/downloads/2012/01/Step-by-step.pdf

      Se puede ver que un proyecto de CMDB y su explotación es bastante similar a uno de inteligencia de negocios, ya que debemos integrar diferentes fuentes de datos, verificar su calidad, analizar tendencias, usar visualizaciones oportunas, etc. Ahora bien, la CMDB, por definición, lo mismo es válida para describir un sistema de BI como para otros de ERP o de infraestructuras de telefonía. Su valor está en reflejar relaciones entre servicios muy diversos. Yo no conozco ninguna referencia de CMDB que solo mencione BI ó Big Data, pero no descarto que haya plantillas de productos comerciales adaptadas a las soluciones más típicas, siempre teniendo en cuenta que la misma CMDB contendrá otro tipo de servicios simultáneamente.

      Un saludo,

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