El Big Data es el nombre que reciben las grandes cantidades de datos producidos a gran velocidad por diversas fuentes que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información y posteriormente poder tomar decisiones estratégicas. De ser empleado de manera correcta les otorga a las organizaciones: mantenimiento productivo, prevención de fraude, eficiencia operativa y aprendizaje automático. De acuerdo al informe McKinsey 2017, las empresas que hacen un mayor uso de la del Big Data han visto mejorar sus ingresos en un 126% respecto a sus competidores y ha favorecido su operación hasta un 60%.
En la nación esta solución sigue siendo un reto para las compañías al instaurarlo, el 20% afirma que le hace falta presupuesto, el 15% se encuentra en proceso de almacenaje de datos, el 60% no conoce la relevancia de la herramienta y el 5% asegura que le hace falta personal capacitado, de acuerdo con Capgemini. Para esta transformación, los grandes retos que deberán enfrentar las organizaciones son:
· Costos: Estos deben ser accesibles para una amplia variedad de compañías, algunas opciones son: código abierto y modelos colaborativos. El precio de una plataforma se ajusta según lo requiera la compañía, tomando en cuenta su infraestructura y adaptabilidad.
· Tecnología: Se deberán implementar herramientas que maximicen la capacidad de procesamiento y almacenamiento para datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
o Infraestructura de almacenamiento: El equipo de cómputo que se tiene que utilizar para implementar esta solución debe de tener las capacidades con base a los requerimientos de la empresa, corroborando las cargas de trabajo y actualizaciones que requiere el sistema.
o Análisis basado en la nube: Las empresas pueden establecer un proyecto de big data en nubes privadas, públicas o híbridas. Sin embargo, la selección de nube podría afectar significativamente las demandas técnicas y costos:
§ Nube privada: Requiere recursos internos de cómputo, de almacenamiento virtualizado y software para soportar la tendencia tecnológica, es recomendada para empresas que cuentan con personal técnico calificado que administre de manera efectiva el centro de cómputo.
§ Nube pública: Esta representa un modelo de computación “de servicio público", y es ideal para tareas de big data sobre demanda, es sugerida para empresas que desean reducir costos operativos y no incurrir en inversiones importantes de capital.
· Seguridad: La arquitectura para la protección de datos a escala debe incluir protección contra pérdida, corrupción silenciosa, malware y modificación maliciosa de los mismos que llega a comprometer su veracidad. También se hace relevante considerar los aspectos éticos y legales respecto a la protección de datos personales, derechos de autor y problemas de hackeo.
· Falta de personal especializado: Según el portal laboral Ineed la demanda de profesionales de big data ha crecido en un 15% a nivel mundial. La agencia EFE, afirma que Latinoamérica proveerá 300,000 especialistas en Data Science, que solo cubrirán el 7.5% de la demanda mundial para el 2020. En México existe un “hueco académico” que se ha solucionado con la formación autodidacta y algunos cursos de actualización en data science que complementan las habilidades de otras licenciaturas. Hoy en día ya existen 18,000 vacantes para expertos en este ramo con un rango de sueldos desde los $10,000 hasta los $80,000.
En palabras de Peter Ostroske, CEO de OFI.com.mx: “El big data es un gran avance para tomar decisiones estratégicas en cualquier sector, la información se ha transformado en un punto crucial para el éxito. Sin duda, es responsabilidad de las organizaciones capacitarse a profundidad sobre las tendencias tecnológicas y conocer cuando es el momento idóneo de aplicarlas, para conseguir convertirse en líderes de su segmento de mercado”.
La forma en que las grandes compañías se adapten al big data sin duda marcará el éxito de sus diferentes departamentos, en el país aún falta un gran camino que recorrer tomando como punta de lanza la educación.
Redacción C21