¡Quiero un Big Data!

- ¡Claro señor! ¿Y cómo lo quiere?

- Pues grande… ¿eso es lo que significa “big”, no?

- Sí señor. ¿Dónde se lo pongo?

- Pues aquí mismo…

- Eso no puede ser señor. El Big Data necesita una habitación para vivir, acondicionada y con todos los lujos. Así son los Big Data de ahora.

- Y también caros.

- Sí señor, también.

- Bueno, pero luego podré averiguar todo lo que se esconde en mis datos, ¿verdad?

- Sí señor, todo, todo.

¡Magnífico! Pues ponga la habitación a gusto del Big Data y móntelo. Yo le voy escribiendo el cheque, que me va a llevar un rato con tantos ceros.

…

- Señor, el Big Data está listo y ya se ha comido todos los datos de sus sistemas.

- ¡Estupendo! ¿Y ahora qué le pregunto?

- Todo lo que quiera.

- Ya, pero… ¿qué exactamente…? ¿Y cómo?

- Pues, para eso necesita un científico de datos. Son los únicos que hablan bigdatiano.

- Ah. ¿Y dónde puedo encontrar uno?

- ¡Huy! Eso está difícil. Encontrar un buen científico de datos sin trabajo es casi imposible. De hecho es más fácil cruzarse con un elefante rosa…

- ¿Pero entonces para qué quiero el Big Data?

Me alegro de que me haga esa pregunta…

De acuerdo. Admito que lo he simplificado en exceso. Pero el hilo conductor de la historia sigue siendo cierto. Hace poco escuché a un entendido en la materia decir que el 96% de todos los proyectos de Big Data que se han iniciado hasta ahora, fallarán antes de 2018. Y cuando digo “fallarán” no quiero decir que las máquinas no funcionen correctamente, sino que no saben sacarles el partido que realmente le pueden ofrecer al negocio. En otras palabras: es dinero prácticamente tirado.

¿Y por qué? Los motivos son tan variados como las necesidades y expectativas de las empresas que los quieren. Pero el principal es que, en la mayoría de los casos, no se aprovecha el verdadero potencial de Big Data. El primer error es pensar que Big Data es una tecnología “mágica” que, de pronto, nos va a desvelar todos los secretos de los datos que hemos ido acumulando en los últimos años.

¿Qué es eso de Big Data?

Big Data no es una tecnología

Es un conjunto de tecnologías existentes, que se combinan para analizar enormes cantidades de datos en tiempo real o casi. Así se obtienen respuestas en cuestión de segundos o minutos, cuando antes se tardaban horas o días. Esta potencia se emplea para localizar tendencias o comportamientos escondidos en los datos, que nos permitan analizar el pasado o realizar predicciones para el futuro. Y cuantos más datos tengamos, mejor y más fiables son esas predicciones. Ayudan a encontrar nuevas líneas de negocio, mejorar el rendimiento de las existentes, estar preparados para eventualidades, conocer mejor a los clientes y sus necesidades…todo lo que seamos capaces de imaginar, siempre que sepamos hacer las preguntas adecuadas y tengamos suficientes datos.

¿Y de dónde saco los datos?

Aquí llegamos al quid de la cuestión. Muchas veces se cargan todos los datos históricos disponibles en el Big Data y se esperan respuestas. Pero en realidad estamos desperdiciando una de las principales características de los sistemas Big Data: el análisis de datos no estructurados. Las redes sociales y la web en general, son una enorme fuente de información, en constante crecimiento. Una fuente interminable de datos sin estructura que nos informa de tendencias del momento, nos ofrece datos personales de los clientes, completamente públicos, de su Facebook, Twitter, LinkedIn, Pinterest, etc., etc.

Sólo la combinación de todas las fuentes disponibles de datos y tener a alguien que conozca bien el negocio y sepa hacer las preguntas adecuadas, garantiza que un sistema Big Data sea rentable. Muchas veces hay pasos anteriores que podemos dar para sacar más información de nuestros datos, sin tener que invertir en Big Data. Es más importante saber de qué disponemos y qué nos gustaría saber en realidad. Esto es lo que va a definir qué necesitamos, sea un Hadoop, un HANA o una base de datos convencional con un poco de software adicional, capaz de darnos las respuestas que deseamos. No demos pasos en falso (normalmente caros), llevados por el glamour de Big Data. No son necesarios.

(Vía Fernando Escudero - Imagen Social)