Se trata de una de las tendencias del momento y que puede marcar el futuro de muchas empresas. Y es que, el an\u00e1lisis del dato puede convertirse en uno de los elementos esenciales en el desarrollo empresarial de los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Para hablar sobre ello Byte TI organiz\u00f3 un desayuno que cont\u00f3 con la presencia de Galo Montes, Responsable de tecnolog\u00eda de Espa\u00f1a de HPE; Israel Serrano, Country Manager de Infinidat; Mar Montalvo, Directora de desarrollo de negocio de Big Data y Analytics de Oracle; Victoria Miravall, Business Development Manager de Wolters Kluwer; Rafael Arroyo, Director General Adjunto de Prosol; Luisa Casta\u00f1er, Analytics Business Development Manager de Iberm\u00e1tica y Wim Stoop Senior Product Marketing Manager de Cloudera.<\/p>\n
Ver cu\u00e1l es la situaci\u00f3n del mercado del Big Data fue el primer tema tratado durante el desayuno. Galo Montes, Responsable de tecnolog\u00eda de Espa\u00f1a de HPE fue el encargado de abrir el debate y, en este sentido, asegur\u00f3 que \u201cBig Data ha supuesto un resurgir de la inform\u00e1tica. En el caso de HPE, Big Data ha hecho que las ventas en lo que respecta al hardware haya sido excelente. Lo que s\u00ed ha cambiado es la tipolog\u00eda de soluciones que se venden pero, en nuestro caso, todas las l\u00edneas de negocio han experimentado crecimientos fuertes. Adem\u00e1s, hay que decir que antes se trabajaba con Big Data pero no hab\u00eda gente para hacer Big Data por lo que la tecnolog\u00eda no ha podido ir m\u00e1s r\u00e1pido. Ahora ocurren dos cosas ,que hay recursos y que surgen herramientas que simplifican al analista su proceso. Ya no se necesitan tres meses para sacar un algoritmo. Esto, al mercado espa\u00f1ol que es muy SMB, le va a venir muy bien, con lo que creo que va a haber una explosi\u00f3n\u201d. Por su parte, Israel Serrano, Country Manager de Infinidat asegur\u00f3 que \u201clo primero que hay que definir qu\u00e9 es Big Data. Creo que bajo la nomenclatura de Big Data se abarcan muchos conceptos y se dan casos que la gente llama Big Data a algo que no lo es. En mi opini\u00f3n, todav\u00eda nos encontramos en la fase de entender qu\u00e9 es Big Data y en qu\u00e9 consiste y para qu\u00e9 lo podemos usar\u201d. Mar Montalvo, Directora de desarrollo de negocio de Big Data y Analytics de Oracle consider\u00f3 que \u201cse lleva hablando de Big Data desde hace muchos a\u00f1os y, m\u00e1s all\u00e1 de las estad\u00edsticas, creo que hace 3 a\u00f1os los clientes quer\u00edan Big Data porque estaba de moda y lo que nos ped\u00eda todo el mundo eran casos de uso para ver qu\u00e9 es lo que se estaba haciendo por ah\u00ed. Este a\u00f1o, est\u00e1 mucho m\u00e1s madura la concepci\u00f3n que tienen los clientes acerca del Big Data y la gente ya empieza a saber qu\u00e9 es lo que quiere hacer\u201d.<\/p>\n
Conoci\u00e9ndolo a fondo o no, lo cierto es que cada vez son m\u00e1s las empresas y organizaciones que se interesan por involucrarse en proyectos de Big Data. Para Victoria Miravall, Business Development Manager de Wolters Kluwer, \u201cestamos en un momento de gran inter\u00e9s de Big Data por la gran explosi\u00f3n de datos que existe. Creo que nos encontramos en un momento de reto para las empresas que est\u00e1n pensando en qu\u00e9 les puede ayudar Big Data para la toma de decisiones\u201d.El director general adjunto de Prosol, Rafael Arroyo fue un paso m\u00e1s all\u00e1. En su opini\u00f3n, \u201ctodo mercado tiene un componente de oferta y de demanda. En el mercado del Big Data, que yo llamar\u00eda Business Analitycs, uno de los retos que tiene Espa\u00f1a es que la mayor\u00eda de su tejido empresarial son pymes. Aqu\u00ed la empresa mediana espa\u00f1ola tiene que sacar partido de este tipo de cosas y lo que observo es que s\u00ed se plantean este tipo de tecnolog\u00edas para sacar m\u00e1s partido a su negocio. La situaci\u00f3n actual es que s\u00ed hay muchos proyectos, no de Big Data, pero s\u00ed de Business Analytics\u201d.<\/p>\n
Luisa Casta\u00f1er, Analytics Business Development Manager de Iberm\u00e1tica, para enfatizar que la anal\u00edstica es algo que ya tiene su tiempo, puso un ejemplo de evoluci\u00f3n del concepto en su propia compa\u00f1\u00eda: \u201cNuestra divisi\u00f3n empez\u00f3 llam\u00e1ndose de Business Intelligence y ahora nos llamamos Analytics. En nuestro caso, llevamos trabajando en Inteligencia Artificial, por ejemplo, desde hace 4 \u00f3 5 a\u00f1os. En cuanto a Big Data, es la banca la primera que se inici\u00f3 en trabajar sobre ello hace ya unos a\u00f1os. Hemos acompa\u00f1ado a clientes que se han dado cuenta de que con una soluci\u00f3n de analitycs, dan respuesta a las necesidades de su negocio y no necesitan meterse en megaproyectos de Big Data\u201d. Finalmente, Winm Stoop de Cloudera afirm\u00f3 que \u201cel mercado ya no es el mismo que hace unos a\u00f1os. Tanto los proveedores como los clientes han cambiado completamente el modo de gestionar grandes cantidades de informaci\u00f3n, ya que han puesto el foco en obtener valor de la capacidad de manejar todos los datos. En esta l\u00ednea, los temas m\u00e1s candentes son el almacenamiento y an\u00e1lisis de datos y el machine learning\u201d.<\/p>\n
Parece que Big Data va de la mano de la Inteligencia Artificial. Parece tambi\u00e9n que ambas son tecnolog\u00edas actuales, pero tal y como afirm\u00f3 la portavoz de Iberm\u00e1tica, \u201cel padre de la Inteligencia Artificial fue Turing y sac\u00f3 su m\u00e1quina en 1950. Es un sue\u00f1o de todos, hacer que los ordenadores piensen. La Inteligencia Artificial ya exist\u00eda y el Big Data tambi\u00e9n. Sin ir m\u00e1s lejos, Hadoop es del a\u00f1o 2002. Una cosa ha empujado a la otra. No es necesario un sistema de Big Data, pero si somos capaces de montar una buena estructura de Big Data, hay que tener en cuenta que lo que se ponga arriba es importante\u201d. En la misma l\u00ednea se situ\u00f3 Rafael Arroyo para quien \u201cla Inteligencia Artificial no es m\u00e1s que una evoluci\u00f3n de algo que ya exist\u00eda. El problema es que el concepto Big Data est\u00e1 muy desgastado. Ahora, por ejemplo, se habla de Deep Learning, pero todo se basa en lo mismo: c\u00f3mo analizar para tomar decisiones futuras. Hablar de que una m\u00e1quina se comporte como un humano, es muy dif\u00edcil. Lo que va a haber es un perfeccionamiento de algoritmos, pero el concepto de Inteligencia Artificial no deja de ser un concepto marketiniano\u201d.<\/p>\n
Victoria Miravall no se mostr\u00f3 de acuerdo con ella: \u201cM\u00e1s bien, la Inteligencia Artificial, es una evoluci\u00f3n que complementa tecnolog\u00edas anteriores. Si nos vamos al nivel m\u00e1s t\u00e9cnico, creo que nos proporciona elementos diferentes\u201d. Wim Stoop cree que \u201cEl machine learning y la ciencia de datos ayudan a dar sentido a los vastos vol\u00famenes de datos para ofrecer nuevas capacidades (veh\u00edculos aut\u00f3nomos) y nuevo conocimiento (a medida que las organizaciones maduran su an\u00e1lisis de la descripci\u00f3n y diagn\u00f3stico a la predicci\u00f3n y prescripci\u00f3n). Con orientaci\u00f3n y experiencia, las organizaciones pueden industrializar su inteligencia artificial, traslad\u00e1ndola de la exploraci\u00f3n a la producci\u00f3n\u201d. Por su parte, Mar Montalvo, afirm\u00f3 que \u201cse trata de poner los datos a trabajar para ti. Es verdad que hablamos de conceptos antiguos que ahora han explotado y que tiene m\u00e1s valor que antes, sobre todo porque ahora hay muchos datos y que adem\u00e1s est\u00e1n digitalizados. Adem\u00e1s, los datos son baratos de almacenar. Tambi\u00e9n influye la capacidad de c\u00f3mputo de las m\u00e1quinas. Todo esto junto es lo que hace que las tecnolog\u00edass de Big Data est\u00e9n explotando ahora\u201d. Por su parte, Galo Montes hizo una comparaci\u00f3n: \u201cYo comparo Big Data con el cerebro humano. Esto va de memoria y de l\u00f3gica. Ahora mismo estamos en la prehistoria: la gente quiere ser inteligente pero no tiene los mecanismos adecuados. No salimos de ah\u00ed porque los sistemas no nos permiten evolucionar m\u00e1s para desarrollar esa inteligencia. Las empresas cuanto m\u00e1s desarrollen ese cerebro m\u00e1s probabilidades tendr\u00e1n de obtener una ventaja competitiva a futuro. Hacer algoritmos perfectos no es lo m\u00e1s importante, sino la capacidad de ser m\u00e1s l\u00f3gicos\u201d.<\/p>\n
Otro de los elementos clave en la evoluci\u00f3n del Big Data, pasa por la nube. Sin ella, es posible que Big Data no pudiera desarrollarse como lo hace actualmente. Como asegura el portavoz de Cloudera, \u201cSolo la nube puede satisfacer estos requisitos de transitoriedad y escalabilidad. Y, como algunas cargas de trabajo permanecer\u00e1n en local por motivos regulatorios u organizativos, es muy importante que las empresas piensen en c\u00f3mo administrar\u00e1n las perspectivas y el contexto de los datos entre estas diversas infraestructuras\u201d. Por su parte , desde HPE: \u201ccuando vino la nube, parec\u00eda que iba a cambiar todo el mundo tecnol\u00f3gico tradicional. Ahora hemos visto que no, que el mundo es h\u00edbrido. Onpremise aporta unos valores y cloud otros. Cloud junto con onpremise aporta que la evoluci\u00f3n sea mucho m\u00e1s r\u00e1pida. Hay compa\u00f1\u00edas que se denominan empresas exponenciales, que son las que crecen desmesuradamente, cuyo valor est\u00e1 en los datos. Estas si no est\u00e1n en la nube no van a crecer, pero poco a poco van a necesitar tambi\u00e9n el onpremise\u201d. En la misma l\u00ednea se situ\u00f3 el portavoz de Infinidat para quien, \u201ces absurdo pensar en una nube que sea \u00fanicamente p\u00fablica. El modelo onpremise sigue siendo m\u00e1s que necesario. El mundo, claramente, tiene que ser h\u00edbrido porque ambos modelos son importantes\u201d.<\/p>\n
Mar Montalvo incidi\u00f3 en que \u201ccloud aporta inmediatez en la innovaci\u00f3n. A las grandes corporaciones, que tienen casi todo onpremise, la nube les permite estar con la \u00faltima tecnolog\u00eda a un coste m\u00e1s barato. La nube permite probar r\u00e1pido y fallar r\u00e1pido. Adem\u00e1s la nube, para el tejido empresarial de este pa\u00eds, permite que la pyme pueda adoptar Big Data, que de otra forma no tendr\u00eda capacidad para hacerlo\u201d. La portavoz de Wolters Kluwer cree que uno de lo elementos que hasta ahora frenaban a la nube era el de la confianza. Eso ya no ocurre. En su opini\u00f3n, \u201ccloud permite socializar el acceso a la tecnolog\u00eda. Ahora adem\u00e1s hay mucha m\u00e1s confianza en el mundo cloud. Es una barrera que ya est\u00e1 pasada\u201d. El portavoz de Prosol intent\u00f3 valorar la evoluci\u00f3n de la nube. En su opini\u00f3n \u201clas empresas cloud son las que generan el mercado Big Data: por ejemplo Hadoop y las tecnolog\u00edas en el mundo SQL. Cuando estas empresas montan su negocio, ven que las tecnolog\u00edas tradicionales no escalan y ven que se tienen que ir a la nube\u201d.<\/p>\n
Finalmente, la portavoz de Iberm\u00e1tica consider\u00f3 que \u201cen la cloud se despliega muy r\u00e1pido, pero en empresas grandes, \u00bfc\u00f3mo suben los datos a la nube? \u00bfQu\u00e9 m\u00e9todo seguir? Porque el cliente aunque est\u00e9 pensando en Big Data tiene la mentalidad tradicional y todav\u00eda nos quedan por dar pasos que tienen que venir desde el mundo del almacenamiento, desde el mundo del fabricante, etc.\u201d.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 aporta Big Data a la transformaci\u00f3n digital de las empresa. Para Luisa Casta\u00f1er, \u201cel Big Data es el combustible de la transformaci\u00f3n digital. La primera vez que habl\u00e9 de sistemas de Business Intelligence, la respuesta que recib\u00ed por parte de la empresa es que en realidad lo que buscaban era un negocio con inteligencia. La transformaci\u00f3n digital viene, no por el Big Data sino porque las empresas conf\u00edan en los datos o en c\u00f3mo aseguran las aplicaciones\u201d.<\/p>\n
Por su parte, Victoria Miravall asegur\u00f3 que \u201cBig Data es una palanca de la transformaci\u00f3n digital, pero no es el \u00fanico elemento. Eso s\u00ed, si se apuesta por ello hay que ir a ello. Hay tres palancas en un proceso de transformaci\u00f3n digital: las infraestructuras, las herramientas y el equipo humano\u201d. Israel Serrano consider\u00f3 que \u201cBig Data y transformaci\u00f3n digital van de la mano. Sin uno no est\u00e1 el otro. Una organizaci\u00f3n orientada al dato tiene que ver qu\u00e9 herramientas le ayudan a ver la calidad del dato o a gobernar los algoritmos. Esto es cada vez m\u00e1s importante\u201d.<\/p>\n
Galo Montes afirm\u00f3 que \u201clos CEOs tienen que tener un compa\u00f1ero de viaje que se llama Inteligencia Artificial, para que se opere de diferente manera y se mejoren los procesos de negocio. Hay que poner a la Inteligencia Artificial como compa\u00f1ero en la ayuda a la toma de decisiones, no el que tome las decisiones\u201d. Finalmente desde Cloudera se asegura que \u201cninguna cantidad de datos va a arreglar un proceso roto o ineficiente. Al pensar a lo grande, la manera m\u00e1s inteligente de empezar es juntar los diferentes datos en una plataforma moderna y flexible de Big Data que permita realizar un an\u00e1lisis seguro y controlado\u201d.<\/p>\n
Fuente: Revistabyte<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Se trata de una de las tendencias del momento y que puede marcar el futuro de muchas empresas. Y es que, el an\u00e1lisis del dato puede convertirse en uno de los elementos esenciales en el desarrollo empresarial de los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":13004,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[377],"tags":[],"class_list":["post-13003","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data"],"yoast_head":"\n