Saray Muñoz Cervantes

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1 Saray Muñoz Cervantes

2 Tabla de Contenido Introducción...2 Implantación Big Data...2 Modelos de implementación de Big Data...3 Beneficios Big Data...6 Inconvenientes Big Data...6 Factores de éxito...7 Factores de riesgo...8 Coste implantación de Big Data...9 Big Data y la privacidad Futuro de Big Data Conclusiones

3 Introducción El crecimiento exponencial del volumen de información almacenado en el mundo amenaza nuestra capacidad de procesar la misma. Las bases de datos tradicionales y el procesamiento centralizado de la información se muestran como técnicas insuficientes para hacer cara a este fenómeno, que ha dado lugar al concepto de Big Data, conjuntos de datos demasiado grandes para su tratamiento con herramientas tradicionales de gestión de base de datos. Para Watson (Watson, 2014) la definición que mejor refleja el significado de Big Data es la siguiente: Big Data es un término que se utiliza para describir grandes volúmenes de datos, que se generan a una alta velocidad, y/o alta variedad. Se requieren nuevas tecnologías y técnicas para captura r, almacenar y analizar; y se utiliza para mejorar la toma decisiones, proporcionar una visión y descubrimiento, apoyo y optimizar los procesos. Con este estudio se pretende conocer la situación de Big Data en las empresas españolas, e intentar ofrecer una visión general en cuanto al procedimiento, recursos y beneficios que lleva asociado la implantación de una estrategia Big Data en el ámbito organizacional. El desarrollo de la presente investigación se justifica por la incertidumbre y desconocimiento que existe en las empresas españolas acerca del término Big Data. Nuestro objetivo ha sido producir un acercamiento entre las organizaciones y dicha herramienta de gestión. En dicho estudio participaron profesionales españoles con experiencia práctica o de consultoría en la aplicación de Big Data en empresas. Implantación Big Data Comenzamos analizando el impacto de Big Data en las empresas españolas. El 50% de los encuestados piensan que sólo el 5% de l as empresas españolas han integrado Big Data en sus estrategias. Según un estudio llevado a cabo en Estados Unidos por Gartner en 2013, sólo el 8% de las compañías consultadas admitieron haber integrado Big Data en sus estrategias empresariales (Marketing directo, 2013). Haciendo una comparativa entre ambos países, a pesar de no ser un estudio equitativo en el tiempo, considerando una media aritmética entre los porcentajes conocidos, comprobamos cómo España hace un uso equitativo de Big Data con respecto a las empresas estadounidenses hace un año. Los datos arrojados pueden llevarnos a una situación ambigua o poco nítida dependiendo de la interpreta ción que hagamos de los mismos Porcentaje de empresas españolas con estrategias Big Data 1 0 5% 10% 15% Otro % Figura 1: Empresas españolas que han integrado Big Data en sus estrategias empresariales. Fuente: Elaboración propia. 2

4 Por qué no se da una mayor integración de Big Data en las estrategias empresariales? La causa principal de la no implantación de la herramienta de gestión Big Data en las empresas, es la incredulidad que provoca ante los posible beneficios que reporta (32.1%). La situación empresarial española durante los últimos años explica la falta de recursos (28.6%) por parte de las empresas y el desconocimiento existente de la misma (25%). En mi opinión todas estas causas están relacionadas, la falta de recursos provoca que nuestra empresa se quede estancada sin opción a avanzar. Esta falta desarrollo se materializa en el desconocimiento de nuevas herramientas de gestión provocando así incredulidad ante los posibles beneficios que la aplicación puede reportar. CATEGORÍAS FRECUENCIA PORCENTAJE PORCENTAJE ACUMULADO Incredulidad ante los posibles beneficios que reporta Big Data Falta de recursos Desconocimiento de la herramienta de gestión Big Data No necesitan de Big Data en su organización Total Tabla 1: Causas de la no implantación de Big Data en las empresas. Fuente: Elaboración propia Modelos de implementación de Big Data Antes de tomar la decisión de implantar una estrategia Big Data en una organización es recomendable hacer un autoanálisis de nuestras expectativas con dicha herramienta y hacer un chequeo de los elementos con los que contamos para su implantación. La información obtenida nos permitirá tener un mayor control en la gestión de la información. John Martelli (Camacho, 2013) expuso una serie de preguntas que pueden resultar muy útiles antes de emprender cualquier inversión en Big Data. La elección del tipo de implantación varía dependiendo de una serie de cuestion es: - La madurez del Business Intelligence de la empresa. - La infraestructura que disponga la organización para la implementación. - Nivel de conocimiento del nuevo entorno. - Planteamiento, más innovador o más tradicional, que condicionará inequívocamente su elección. Generalmente, las empresas, se agrupan atendiendo a tres modelos diferentes de implementación: - Revolucionario: Esta implementación les pone en el camino de las mejores decisiones porque les confiere la capacidad para hacerlo, no sólo en lo relativo a volumen sino también en cuanto a poder de análisis. Aunque puede sonar a magia, dar este paso de gigante, cualitativamente hablando, requiere nada más y nada menos que mover todos los datos de que se dispone al nuevo entorno. Y, junto con ellos, los informes, el modelado y la integración con los procesos de negocio. El pasado queda atrás y desde el primer momento todo comenzará de cero en esta nueva plataforma. Hay 3 tres tecnologías que permiten llevarlo a cabo: Hadoop, las bases de datos paralelas y las bases de datos in memory, para análisis en tiempo real. Mediante su táctica de "divide y vencerás" permiten trabajar con volúmenes inmensos de información en poco tiempo y a bajo coste y que se complementan con la posibilidad de moverlo todo al Cloud (Powerdata, 2014a). - Evolutivo: Decantarse por el método evolutivo de implementación de Big Data supone que, manteniendo la estructura actual, simplemente se suman los datos que no tenían cabida en el sistema para preprocesarlos desde la plataforma de Big Data. De esta forma, el sistema actual los puede ver ya sí se logran análisis, que siguen siendo del mismo tipo o parecidos, pero que ahora incorporan más datos. La ventaja que tiene esta opción es que su umbral de entrada tiene un costo menor, ya que las empresas todavía pueden seguir empleando su herramienta, aunque de la extracción de datos y su estructuración se encargue Big Data. En concreto, Big Data se convierte en una entrada a la plataforma de Business Intelligence existente. Los datos se acumulan y analizan, y los resultados se envían al Data Warehouse (Powerdata, 2014a). - Híbrido: Este sistema alterna el uso de una y otra tecnología en función del objetivo perseguido. Para determinado tipo de información, de análisis o de usuario se seguiría usando el Business Intelligence existente, mientras que para análisis mucho más refinados, como los de tipo predictivo, simulaciones, etc..se usaría Big Data. Para lograrlo, bastaría con establecer un par de puntos de integración, consiguiendo que los datos de Data Warehouse se almacenen en el motor 3

5 de análisis, lo que sería visto como un Data Mart. En esta opción Big Data no sólo es un anexo al Business Intelligence tradicional que permite ahora ver datos que antes no podía, sino que además es una plataforma que sirve para hacer análisis avanzados mezclando datos de Business Intelligence tradicional que siguen allí (Powerdata, 2014a). Tal y como hemos estudiado anteriormente sabemos que el proceso de implantación es de vital importancia para las empresas. La mayoría de los encuestados (69%) se decantan por un modelo de implantación híbrido, en el que se alterna el uso de una y otra tecnología en función del objetivo perseguido. Mientras que tan sólo un 6% de los encuestados piensa que el modelo revolucionario es el más adecuado, puede que un cambio drástico hacia Big Data dejando atrás la anterior herramienta de gestión no sea lo más adecuado en el marco organizacional español. La otra solución por la que se decantan el 25% restante de los encuestados es por un modelo evolutivo, donde se mantiene la antigua estructura y simplemente se suman los datos que no tenían cabida en el sistema para preprocesarlos desde la plataforma Big Data (Figura 2). Otro factor a tener en cuenta a la hora de llevar a cabo una implantación Big Data es el factor humano (Archanco, 2013) (Davenport, 2014). Sabemos que la implantación de Big Data implica un cambio brusco no solo en lo que a lo tecnológico se refiere sino en la filosofía y organización de la empresa. El factor humano se ha convertido en un recurso realmente costoso ya que es muy difícil encontrar personas que den el perfil requerido. Además, una vez encontradas suele ser complicado mantenerlas en la empresa. 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Modelo revolucionario Modelo evolutivo Modelo híbrido Figura 2: Modelos de implementación más óptimos en el entorno empresarial español. Fuente: Elaboración propia. El proceso de adopción de Big Data por parte de las empresas varía dependiendo del modelo de implementación elegido. Verificamos como el mejor proceso de adopción se lleva a cabo mediante el modelo híbrido de implementación (Figura 3). Excelente 1 7% Bueno 11 79% Malo 2 14% Muy malo 0 0 Figura 3: Adopción modelo híbrido. Fuente: Elaboración propia. 4

6 Por el contrario comprobamos como la implantación de un modelo revolucionario está abocada al fracaso ya que los procesos de adopción suelen ser malos o muy malos según la opinión de los encuestados (Figura 4). Excelente 0 0% Bueno 2 14% Malo 6 43% Muy malo 6 43% Figura 4: Adopción modelo revolucionario. Fuente: Elaboración propia. Resulta llamativa la ambigüedad que arrojan los datos cuando nos referimos al proceso de adopción evolutivo. El 57% de los encuestados creen que el proceso de adopción sería malo, un 21% sería bueno, un 14% sería excelente y tan sólo un 7% piensa que el proceso sería muy malo (Figura 5). Excelente 2 14% Bueno 3 21% Malo 8 57% Muy malo 1 7% Figura 5: Adopción modelo evolutivo. Fuente: Elaboración propia Puede que ésta ambigüedad se deba a la importancia subjetiva que cada uno de los profesionales concede a las ventajas o inconvenientes que dicho método produce (Powerdata, 2014a). Los desafíos técnicos en el procesami ento de grandes volúmenes de datos implican la integración, la búsqueda y el análisis de datos de gran tamaño. Sin embargo, como cualquier nuevo paradigma, las empresas deben también encontrar los conjuntos de habilidades adecuadas. Sólo Estados Unidos se enfrenta a una escasez de a personas con capacidad de análisis, así como 1,5 millones de gerentes y analistas para analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones basadas en las informaciones obtenidas. Muchos proyectos de Big Data al principio carecen de estructura de gestión y se pretende que con el tiempo las empresas incorporen normas y procedimientos del mismo modo que hacen con los proyectos de gestión de datos tradicional (Powerdata, 2014b). La adaptación hacia Big Data no solo se centra en el desafío o necesidad tecnológica, económica y de nuevos perfiles sino también en cómo la empresa es capaz de asimilar el cambio. Vamos a centrarnos en un estudio realizado por IBM Institute for Business Value y la Escuela de Negocios Saïd en la Universidad de Oxford. Está basado en el Big Work Survey, llevado a cabo por IBM a mediados de 2012 con profesionales procedentes de 95 países y 26 sectores (Schroeck, Shockley, Smart, & Tufano, 2012). Las personas encuestadas representan una mezcla de disciplinas entre las que se incluyen profesionales de negocios (54% del total de la muestra) y profesionales de TI (46%). En cuanto al proceso de adopción y evolución de Big Data dicho estudio pone de manifiesto las cuatro fases que los encuestados consideran necesarias para llevar a cabo dicho proceso. Estas son: - Educar: Crear una base de conocimiento (24% de los encuestados): En la fase de educación la atención se centra en la concienciación, desarrollo del conocimiento y observación del mercado. - Explorar: Definir el caso de negocio y la hoja de ruta (47% de los encuestados): En esta fase la atención se centra en desarrollar la hoja de ruta de la empresa para el desarrollo de Big Data, necesidades de negocio y retos empresariales. 5

7 - Interactuar: Adoptar Big Data (22% de los encuestados): En la fase de la interactuación las empresas comienzan a comprobar el valor de negocio de Big Data, así como a llevar a cabo una valoración de sus tecnologías y habilidades. - Ejecutar: Implementar Big Data a escala (6% de los encuestados): En la fase de ejecución, el nivel de operatividad e implementación de las funciones analíticas y de Big Data es mayor dentro de la empresa. No obstante, tan solo el 6% de los encuestados confirmó que sus empresas habían implementado dos o más soluciones de Big Data a escala, el umbral para llegar a esta fase. Existen muchos factores que pueden ayudar a las empresas en su adopción a Big Data Debido a la diversidad de respuestas, hemos creado una Tabla 2, donde codificamos cada una de las respuestas y establecemos la frecuencia con que se repiten. La formación, tanto de los empleados como en conceptos esenciales en Big Data es el factor que más se repite para el éxito de un proyecto Big Data. Si nos basamos en la literatura que a lo largo de este proyecto hemos venido analizando, comprobamos como el factor humano es esencial en cualquier tipo de estrategia Big Data. Debemos ser conscientes, que sin una capacidad económica holgada para invertir tanto en una nueva infraestructura como en recursos humanos necesitados de una formación adecuada, un proyecto Big Data no podría llevarse a cabo. CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN Formación de los empleados 4 Capacidad económica para invertir en nuevas tecnologías 3 Conocimientos a nivel organizacional de Big Data 3 Avance en tener buenos equipos de personas 2 Entendimiento de los pros y los contras de estas tecnologías por parte de los CIOs 2 Compromiso, unificación de procesos y apuestas en I+D 2 Cambio de mentalidad para dar libertad en investigación 2 Cursos, conferencias y seminarios como Big Data Spain 1 Evolución del mercado (muy concentrado en EE.UU) 1 Proyectos de generación de prototipos y pruebas 1 Análisis de los datos disponibles 1 Confianza en los recursos 1 Uso racional de Big Data 1 Compartición de datos o servicios que generan información a partir de Big Data 1 entre distintas empresas. Compresión de la necesidad y la utilidad 1 Tabla 2: Factores que ayudan a una mejor adopción por parte de las empresas. Fuente: Elaboración propia. Beneficios Big Data Big Data proporciona una visión completa de la información disponible a las organizaciones ayudándolas a obtener un amplio conocimiento y así tomar mejores decisiones. Cada uno de los encuestados expone los principales beneficios que puede ofrecer la implantación de una estrategia Big Data. La mayoría coincide en que una de las principales ventajas es el análisis de los clientes y en cómo pueden personalizar sus productos o servicios para llegar al máximo número de clientes, se detectan nuevas oportunidades, mejoras, previsión y gestión de errores, etc. El análisis de grandes cantidades de datos nos proporciona una mejora de la competitividad en el sentido de que existe una mayor predicción de los resultados, una mayor flexibilidad de análisis y un mayor conocimiento de lo que el cliente quiere o necesita. A su vez produce una reducción de los costes de análisis y de almacenamiento frente a los tradicionales Data Warehouse. Otro de los beneficios y característica en la que se basa una de las cuatro V que definen a Big Data es la velocidad a la que circulan los datos, se incrementa tanto la velocidad a la que se obtienen los datos como la velocidad a la que se producen los procesos de análisis de datos. Merece la pena destacar la respuesta de uno de los encuestados: pocos beneficios para las empresas españolas; explica que en España existen pocas empresas con estrategias Big Data y que en éstas aún no se han producido grandes beneficios. 6

8 Inconvenientes Big Data A pesar de los múltiples beneficios que Big Data puede llegar a proporcionarnos no hay que olvidarse de los inconvenientes. El principal inconveniente al que se enfrentan las organizaciones es el proceso de adopción de Big Data: software y hardware necesario, coste y factor humano capacitado. Además de los ya mencionados existen otros de menor peso como por ejemplo: - Rechazo por parte del personal. - Decisiones pasivas por parte de la directiva de las empresas. - Problemas de privacidad. A parte de estos, el verdadero inconveniente de Big Data se produce cuando hacemos uso del mismo siendo innecesario para nuestra organización por ello, debemos preguntarnos: Es realmente útil para la organización? La empresa tiene necesidad de Big Data? Se cuenta con los recursos necesarios para afrontar un proyecto de Big Data? Cuánto costará? (Kotorov, 2013). Si comparamos la información obtenida con la literatura expuesta anteriormente, verificamos cómo los costes y gastos de formación son un hándicap para las organizaciones. El uso indebido de una estrategia Big Data por considerarlo una moda o tendencia sin realizar previamente un análisis de la necesidad de la organización está abocado al fracaso. Como todo lo nuevo es algo inmaduro y complejo en el que se pueden producir errores como exceso de información, incapacidad de analizar eficientemente los datos. Llama la atención que ninguno de los encuestados considere la problemática que se debate en torno a la privacidad (Tabla 3). CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN En general, la complejidad que suponen este tipo de estrategias, nuevas 3 competencias y estrategias Adaptar erróneamente Big Data por considerarlo una moda o tendencia actual, sin 2 realizar previamente un análisis de la necesidad en la organización Disponer del personal cualificado para mantener y evolucionar su mega Data 2 Warehouse Mayor dificultad en el uso de Big Data 2 Big Data es algo inmaduro, arduo y costoso 1 Dispersión, gastos de recursos innecesarios 1 Uso de información pobre y de mala calidad 1 No hacer bien las preguntas y no interpretar bien los resultados 1 Exceso de información y análisis y falta de acción 1 Creación de una casta de analistas 1 Empeoramiento del rendimiento de los DWH corporativos 1 Incapacidad de analizar eficientemente los datos de las empresas 1 Periodo de adaptación costoso, por el desconocimiento existente entre las personas 1 acerca de Big Data Tecnología radicalmente diferente 1 Tabla 3: Inconvenientes Big Data. Fuentes: Elaboración propia Factores de éxito La ejecución exitosa de un proyecto Big Data (Koronios, 2014; Schmarzo, 2013), se centra en las diferentes dimensiones que componen una organización. El factor humano, el proceso de implantación y la infraestructura son los factores claves en los que se concentra el éxito de una estrategia Big Data. Según los expertos encuestados los principales factores de éxito a la hora de implantar una estrategia Big Data se basan en una formación adecuada de los empleados, establecer unos objetivos claros, concisos y realistas y la inversión en un buen equipo o infraestructura. Estos son los factores que tuvieron una mayor frecuencia de mención en la encuesta. Estos factores coinciden con la exposición que hicimos anteriormente en la que mencionábamos que factores eran necesarios para el éxito de cualquier proyecto (Koronios, 2014; Schmarzo, 2013) (Tabla 4). 7

9 CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN Formación adecuada de los empleados 6 Objetivos claros, concisos y realistas 5 Inversión en recursos técnicos necesarios 5 Utilizar Big Data sólo si puede aportar valor a nuestros objetivos 4 Compromiso dentro de la organización con el proyecto 3 Piloto a C/P para validar los objetivos 2 Medir el impacto económico de los resultados 2 Voluntad por parte de la directiva 2 Acceso a datos relevantes 2 Análisis de las herramientas necesarias, funcionalidades, costes, beneficios, y recursos 2 antes de la implantación Liderazgo solvente 1 Capacidad de adaptación 1 Marcar objetivos a C/P 1 Tomar decisiones basadas en los datos y no en la intuición 1 Confianza en la solución elegida y paciencia 1 Factores de riesgo Tabla 4: Factores claves de éxito. Fuente: Elaboración propia La mayor parte de los proyectos de Big Data acaban fracasando, y las empresas siguen luchando por encontrar formas de obtener, gestionar, dar sentido, y en última instancia, obtener información valiosa de sus datos. Controlar Big Data y ser capaz de obtener información útil para el negocio es una tarea muy complicada en sí misma, pero, si además, todos los que están involucrados en el proyecto no están de acuerdo a la hora de definir los objetivos del proyecto, éste, sin duda, estará destinado al fracaso (Bartik, 2013). Los niveles de adopción de la tecnología Big Data siguen siendo bajos, fundamentalmente por dos razones. En primer lugar, las tecnologías Big Data como Hadoop son extremadamente difíciles de usar y las habilidades requeridas para poder llevar a cabo los anális is de datos escasean en el mercado laboral, lo cual conlleva un importante desembolso para las organizaciones. Dependiendo de la tecnología instaurada se necesitarán capacidades o habilidades diferentes, por ejemplo, las habilidades que se usan para administrar, implementar y monitorear Hadoop no son necesariamente las mismas habilidades que un DBA Oracle podría tenerte ( Demystifying Big Data, n.d.). El segundo gran obstáculo se encuentra en que la mayoría de las empresas actualmente carecen dela mentalidad necesaria para sacar el máximo provecho a Big Data (Brunelli, 2012). Por ello las principales causas de fracaso de los proyectos de Big Data, son las que se enumeran a continuación (Bartik, 2013): - Falta de compromiso. Es habitual que la dirección de la empresa y el departamento de TI no entiendan del mismo modo la problemática del negocio que se necesita resolver, pero, en la mayor parte de los casos el compromiso sólo viene desde el área tecnológica. Por este motivo, la falta de un verdadero compromiso desde el punto de vista de los responsables del negocio, es mucho más complicado alcanzar el éxito. - Falta de acceso. El acceso a los datos suele estar restringido, y los miembros del equipo no tienen acceso a los datos que necesitan para encontrar las respuestas que harán que el proyecto tenga éxito. - Falta de conocimiento. Muchas de las tecnologías, los enfoques y las disciplinas alrededor de Big Data son nuevas, por lo que las personas que forman parte de los equipos ca recen de los conocimientos acerca de cómo trabajar de manera efectiva con los datos y lograr los resultados deseados. No existe un consenso mayoritario en cuanto a los factores de fracaso que se exponen. El 40% los encuestados creen que el principal factor de fracaso de la estrategia Big Data en las organizaciones es la falta de compromiso de la misma con el proyecto u obj etivos planteados. Tan sólo un 7% piensan que la falta de acceso condiciona el éxito de la implantación de Big Data. Es llamativo que ninguno de los 8

10 encuestados considere la falta de conocimientos sobre la aplicación como uno de los factores de fracaso. El 53% de las respuestas obtenidas consideran que existen otras causas que pueden provocar el fracaso de la estrategia. Con los datos obtenidos, comprobamos como los factores de fracaso pueden variar dependiendo del ámbito geográfico observado. Para Bartik (Bartik, 2013),en su artículo Por qué la mayoría de los proyectos Big Data fracasan y como lograr que el tuyo sea un éxito, menciona la falta de conocimientos como uno de los principales factores de fracaso, sin embargo los datos qu e arroja el cuestionario difiere de los mencionados en el artículo. La falta de conocimientos no es reconocida como un factor de fracaso, sin embargo salen a luz otros posibles factores que pueden llevar a que nuestro proyecto fracase (Figura 6). Falta de compromiso 6 43% Falta de acceso 1 7% Falta de conocimiento 0 0% Otro 8 57% Figura 6: Factores de fracaso en un proyecto Big Data. Fuente: Elaboración propia. Como se han obtenido diferentes respuestas al respecto, vamos a cribar las mismas mediante una tabla de frecuencia (Tabla 5). CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN Objetivos de negocio poco claros o no medibles 3 Éxito en los proyectos implantados 1 Escaso valor añadido frente a herramientas tradicionales 1 Tabla 5: Factores de fracaso propuestos por los encuestados. Fuente: Elaboración propia. La mayoría coinciden en que unos objetivos poco definidos, provocan el fracaso de cualquier estrategia Big Data. Coste implantación de Big Data Existe poca información acerca del coste que puede suponer la implantación de la tecnología Big Data en una empresa. La razón de tal desconocimiento se debe básicamente a la multiplicidad de factores a tener en cuenta: necesidad de la organización, complejidad de los datos, recursos humanos, tamaño de los datos a tratar, etc. Esto se hace patente en las respuestas obtenidas en las que obtenemos pocas cifras que nos ayuden a esclarecer dicha cuestión. No existe un patrón definido por lo tanto tal y como pod emos observar, las cifras oscilan considerablemente (Tabla 6). CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN Depende de muchos factores: tamaño de los datos a tratar, complejidad del 7 análisis, expectativas de los resultados, recursos humanos Depende de la empresa y de los distintos casos de uso que se quieran aplicar. Un 2 caso de uso, no más de 200K Depende de la información que se maneje pero siempre será menor que mantener 1 las estructuras tradicionales No se puede establecer un coste medio, ya que los propios sistemas de Big Data 1 son escalables Para un piloto de 6 meses con 3 personas/mes a tiempo completo usando recursos 1 hardware de cloud computing: Puede haber iniciativas desde Tabla 6: Coste medio implantación estrategia Big Data. Fuente: Elaboración propia. 9

11 Para poder esclarecer un poco más la ambigüedad y desconocimiento que produce el tema de los costes, realizamos una segunda pregunta relacionada con la anterior, Cuál sería el coste mínimo para iniciar este tipo de proyectos? con la que pretendemos averiguar cuál sería el coste mínimo para iniciar una estrategia de este tipo de proyectos (Tabla 7). CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN Depende del proyecto y consultor 5 No sabría cuantificarlo 3 Pilotos Para un proyecto el coste comienza con hacia arriba cada mes 1 50K 1 Si utilizamos recursos propios aproximadamente Se puede reducir a costes de personal y tiempo puesto que algunas de las 1 plataformas son open source Tabla 7: Coste mínimo de una implantación Big Data. Fuente: Elaboración propia. Tal y como presagiábamos, las respuestas se asemejan a las anteriores. La mayoría de los encuestados no pueden dar una cifra aproximada debido a que ésta varía en función de la envergadura del proyecto. Los más osados, exponen sus teorías bajo determinadas circunstancias. Por ejemplo, los pilotos pueden costar Para un proyecto completo el coste comienza en los hacia arriba, en función de la complejidad y la necesidad de infraestructura del proyecto. Sin embargo, si se usan recursos propios podría ser realmente bajo, digamos euros. S i hay que contratarlos puede ser alto porque ahora mismo la cotización de este tipo de perfiles es alta. Los especialistas en Hadoop se han convertido en unos de los mejor pagados en el mundo de las TI. En los Estados Unidos, por ejemplo, los salarios iniciales para los desarrolladores Hadoop son habitualmente de más de dólares, y los sueldos de los gerentes, científicos de datos, arquitectos y otras especializaciones de alto nivel a menudo encabezan dólares (Davenport, 2014) Tanto los encuestados como la literatura analizada coinciden en la alta cotizac ión de los perfiles requeridos. Big Data y la privacidad Uno de los temas que más controversia ha ocasionado en el fenómeno Big Data ha sido la privacidad. La idea generalizada de que los sistemas Big Data vulneran la privacidad personal se ha ido extendiendo hasta casi mitificarse. Con nuestro estudio desmontamos esta teoría (Figura 7). Sí 3 21% No 11 79% Figura 7: Big Data y la privacidad. Fuente: Elaboración propia. Podemos observar como el 79% de los encuestados piensan que la utilización de la aplicación Big Data no vulnera la privacidad personal y las razones que da n para ello son las siguientes (Tabla 8): CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN La LOPD regula perfectamente el almacenamiento y tratamiento de los datos 3 La mayor parte de los casos de uso se hacen con datos anonimizados 2 No vulnera la privacidad personal más que otras tecnologías 2 Depende tanto de los datos que se captan como de su uso 2 Lo que vulnera la privacidad personal son las personas que venden los datos de las 1 cuentas de internet Somos nosotros los que aceptamos las políticas de privacidad y las cookies 1 La privacidad se pude vulnerar en cualquier análisis de datos tanto pequeños como 1 grande, por tanto Big Data no lleva implícito ningún problema de privacidad Tabla 8: Razones de la no vulneración de la privacidad. Fuente: Elaboración propia. 10

12 Sólo el 21% de los encuestados piensan que se vulnera la privacidad, lo justifican con los siguientes argumentos (Tabla 9): CATEGORÍAS FRECUENCIA DE MENCIÓN Una mala gestión de la LOPD podría provocar el acceso a toda la información 1 generada a través de los distintos medios digitales Algunas organizaciones no aplican criterios de ética y/o privacidad 1 Es algo más bien filosófico, es como que alguien te está psicoanalizando sin tu 1 permiso ni conocimiento Tabla 9: Razones de la vulneración de la privacidad. Fuente: Elaboración propia. Ante la posibilidad de que se vulnere la privacidad de las personas se crea un Gobierno de Datos, es una disciplina encargada de la orquestación de gente, procesos y tecnología, presente en la mayoría de las organizaciones con estrategias Big Data. Aun así los profesionales encuestados nos relatan posibles medidas para ayudar a proteger la privacidad. - Regular el acceso a ciertos datos. - Nueva regulación, incrementar la protección ciudadana e incrementar el conocimiento de los ciudadanos. - Garantizar la anonimización de los datos, aunque en un entorno con tantos datos como el actual es harto difícil e incluso se atreve a decir que imposible Futuro de Big Data Cuál será el futuro de Big Data? Es complicado definir las líneas de futuro de Big Data puesto que aún existe mucho desconocimiento sobre este fenómeno. Según el Top Technology Predictionsfor 2013 and Beyond, establece algunos datos sobre el futuro de Big Data y las oportunidades de mercado que puede llegar a ofrecer (Womenalia, 2014): - Se contrataran a muchos expertos en información empresarial para dar apoyo a la creciente cantidad, variedad y velocidad de los datos. - La demanda de gastos en servicios de Big Data alcanzará los millones de dólares en En 2015 la demanda de Big Data supondrá 4,4 millones de puestos de trabajo en todo el mundo, de los que sólo se cubrirán un tercio. - La demanda generará empleos en servicios externos durante los próximos tres años. Otros empleos los generarán vendedores de software durante los próximos tres años La respuesta más abstracta y quizás más incierta a la que se enfrentan los encuestados, es la que suscita cuando preguntamos acerca del futuro de Big Data. A continuación vamos a reflejar las diferentes visiones de futuro que los encuestados tienen acerca de la proyección de Big Data. A diferencia de la información existente la cual es mucho más explícita los encuestados aportan una visión más general aunque en la misma dirección. Dejará de ser un término relevante, ya que cualquier cantidad de datos será Big Data, y cualquier herramienta usada en un futuro será capaz de trabajar con Big Data. Las interfaces serán más sencillas. Las aplicaciones serán muy específicas y verticales y estará tan embebido en los procesos de negocio que es posible que ya no hablemos de Big Data. Existen algunas respuestas encontradas en cuanto a la trayectoria que seguirá Big Data: seguirá evolucionando con nuevos lenguajes, motores de procesamiento,... y las empresas lo irán incorporando en mayor medida porque habrá más conocimiento técnico. Habrá empresas que adopten ese tipo de tecnologías y las habrá que no. Dentro de poco irá quedando más claro en qué sectores son más críticas y en qué sectores no aportan demasiado. Lo qué si queda claro es que se establecerá como una nueva disciplina académica. Los datos son el petróleo del siglo XXI. El Big Data y el cloud computing han democratizado el acceso y la realización de analíticas avanzadas que antes eran sólo posibles para unos pocos. Por otra parte hace unos dos años ha empezado la di fusión creciente de cursos gratuitos y especializados de alta calidad sobre analíticas. Si unimos la disponibilidad creciente de la mayor calidad y cantidad de datos, con la posibilidad 11

13 de explotarlos a un coste muy reducido y el acceso creciente al conoci miento de base tenemos un escenario de gran productividad. En los próximos años, en los países más innovadores, asistiremos a una explosión de los modelos de negocio basados total o parcialmente en datos. En los países menos visionarios, entre los que podría estar España, quizá este movimiento no produzca efectos perceptibles. Algunos profesionales se muestran más cautelosos ante el futuro más inmediato de Big Data. Piensan que Big Data no es más que una evolución del Business Intelligence tradicional, con más datos, de más tipos y que se capturan, procesan y explotan más rápido. Ahora, sobre todo, una etiqueta mediática y comercial, por lo tanto, probablemente volátil. La implantación de estrategias Big Data se irán incrementando en los próximos meses, pero no acabará desbancando a los sistemas decisionales clásicos. Hay circunstancias donde un buen Data Warehouse es más útil. Conclusiones En este apartado vamos a extraer o resumir las principales conclusiones obtenidas a través de nuestra investigación. Al inicio del presente proyecto nos planteábamos una serie de objetivos mediante los cuales se pretendía crear una visión real de lo que supone una implantación Big Data en una organización Para ello nos centramos en el ámbito organizacional español. Big Data, refleja el volumen, variedad y velocidad de los datos estructurados y no estructurados que se vierten a través de redes en los procesadores y dispositivos de almacenamiento, junto con la conversión de estos datos se intenta crear valor de negocio y asesoramiento para las empresas. La implementación de un sistema Big Data en una empresa es una decisión que debe ser analizada y consensuada dependiendo de los objetivos y necesidades de las organizaciones. Establecer unos objetivos claros, concisos y realistas se tornan imprescindibles para el éxito de una estrategia Big Data. No todos los proyectos necesitan de Big Data. Es de vital importancia un análisis previo y actuar con firmeza y compromiso en cuanto a los objetivos planteados se refiere. A lo largo de todo este estudio hemos analizado múltiples factores para la implantación de un proyecto de este tipo. Pero sin duda el factor o recurso más destacado es el factor humano, la capacidad de análisis e interpretación inherente al ser humano hace de este recurso algo imprescindible, los datos sólo serían datos, nunca llegarían a generar valor sin ellos. Hemos podido determinar que el verdadero hándicap de las empresas no es la infraestructura necesaria, sino el déficit y alto coste que supone encontrar y mantener a los perfiles necesarios. El tipo de implementación tal y como hemos podido comprobar varía en función del ámbito geográfico analizado y de los objetivos de las organizaciones. Aunque la mayoría se inclinan por la versión más light de implementación, modelo híbrido, no descartan un tipo de modelo evolutivo. Para cada uno de los procesos existe un proceso de adopción con el que se pretende facilitar la integración de Big Data en la empresa. Los beneficios que puede reportar Big Data no se ven eclipsados por los posibles inconvenientes, la mayoría solventados, siguiendo o atendiendo a los factores claves para el éxito y fracaso. A través del conocimiento de estos factores las organizaciones consiguen que sus proyectos Big Data sean un éxito tratando de evitar todos los factores que pueden prestarse al fracaso. La mitificación hasta ahora acerca de la vulneración de la privacidad personal se ve solventada con unas simples medidas y sobre todo con la implantación de un Gobierno de Datos en las organizaciones. Una pregunta común en las organizaciones cuando se plantean invertir en algo nuevo, es la relativa al coste; debido al desconocimiento existente acerca de referentes y a la diferente envergadura de los proyectos resulta casi imposible determinar un coste aproximado. El fenómeno Big data está llamado a ser la tecnología del futuro más próximo, su uso en el mundo empresarial se irá incrementando paulatinamente hasta que Big Data deje de ser un término desconocido. En mi opinión en la mayoría de los casos coexistirá con los tradicionales métodos de análisis en el que se encontrara un equilibrio entre ambos para generar el máximo valor. Con el tiempo el hándicap de déficit de recursos humanos ira descendiendo a medida que se genere más infor mación y conocimiento en relación a Big Data mediante la formación correcta. Ante el desconocimiento que acompaña a este fenómeno que empieza a mover el mundo sólo cabe dejar atrás el escepticismo y el miedo hacia lo nuevo y creer en sus posibilidades. 12

14 Bibliografía Archanco, R. (2013). Macrodatos, Big Data y los nuevos perfiles profesionales en la empresa. Retrieved October 19, 2014, from -en-la-empresa/ Bartik, D. (2013). Por qué la mayoría de los proyectos de Big Data fracasan, y cómo hacer que el tuyo sea un éxito - Silicon News. Retrieved October 21, 2014, from Brunelli, M. (2012). Embrazar la big data ahora o atrasarse a la competencia, advierte analista. Retrieved from -la-big-dataahora-o-atrasarse-a-la-competencia-advierte-analista Camacho, O. (2013). Está lista su organización para aprovechar el potencial que ofrece Big Data? Retrieved from Roundtable/BigData_CIO.pdf Davenport, T. H. (2014). BIG DATA AT WORK. (Havard Business Review Press, Ed.) (p. 674). Boston, Massachusetts. Demystifying Big Data. (n.d.). Retrieved November 14, 2014, from Koronios, A. (2014). BIG DATA PROJECT SUCCESS A META ANALYSIS. Association for Information Systems. Kotorov, R. (2013). Las Desventajas de Big Data SG. Retrieved October 21, 2014, from Marketing directo. (2013). El big data es el futuro, pero no el presente de las empresas: mucho ruido y pocas nueces? : Marketing Directo. Retrieved October 22, 2014, from -big-data-es-el-futuro-pero-no-elpresente-de-las-empresas- mucho-ruido-y-pocas-nueces/ Powerdata. (2014a). Big World, Big Data, Powerdata. (2014b). Los desafíos del Data Science en el Big Data. Retrieved October 21, 2014, from os-del-data- Science-en-el-Big-Data Schmarzo, B. (2013). Alta Densidad Cómo desarrollar una efectiva estrategia de Big Data. Retrieved October 09, 2014, from Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., & Tufano, P. (2012). Analytics : el uso de big data en el mundo real, 22. Watson, H. J. (2014). Tutorial : Big Data Analytics : Concepts, Technologies, and Applications Tutorial : Big Data Analytics : Concepts, Technologies, and Applications, 34. Womenalia. (2014). Actualidad - Big Data, qué es y qué beneficios aporta a la empresa. Retrieved October 09, 2014, from 13

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