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Reportajes y análisis

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Luego de las presentaciones de rigor, el primer expositor fue Luis Barragán, consultor y catedrático de Esan quien presentó el tema ¿Está el Perú listo para utilizar Big Data?. Para responder a esta pregunta, Barragán dividió su exposición en tres partes. En la primera de ellas realizó una definición de lo que es big data, en la segunda planteó cuáles son los retos para las empresas peruanas, mientras que en la última parte planteó la pregunta de qué es mejor: ¿ser grande o ser rápido?
De acuerdo a la definición mostrada por Barragán, big data es -en el sector de las tecnologías de la información y comunicaciones- una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos -los llamados data sets. De acuerdo también al expositor las dificultades más habituales en este campo se centran en la captura, almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis y visualización de los mismos.
Barragán también sostuvo que la evolución de la tecnología nos ha llevado por una trayectoria que ha partido desde los datos generados por los ERP y ha pasado por los datos generados por los sistemas CRM y por la Web, hasta llegar al actual conjunto de big data. Y si en un inicio encontrábamos datos del tipo registro de compras (ERP) y pasamos a los detalles de ofertas (CRM) y al search marketing (Web), ahora tenemos que lidiar con los Exabytes que encontramos en los videos de alta definición, la web móvil o las redes sociales.
Esta evolución o crecimiento ha generado la necesidad de una plataforma unificada que no solo permita capturar y refinar datos, sino también analizar los datos estructurados y descubrir y explorar los datos no estructurados.
Barragán pasó entonces a señalar cuáles son los retos del big data que requieren enfrentar las empresas peruanas. El primero de ellos es priorizar el negocio sobre la tecnología, el segundo es lograr una visión global del negocio, mientras que el tercero es reclutar personal especializado.
En el primero de los retos Barragán, sostuvo que tradicionalmente las organizaciones se han aferrado a un modelo en el cual se tomaban datos, se los analizaba en un data warehouse o data mining, y con los resultados de este trabajo se buscaba incrementar las ventas y reducir los costos. El modelo también puede verse en sentido contrario, pues al priorizar el negocio los resultados de las ventas y reducciones de costos pueden generar datos que sirvan como insumo para pasarlos por el data warehouse y el data mining.
El segundo reto trata de lograr una visión global del negocio, y para ello el expositor propuso un conjunto de etapas para un proyecto de inteligencia de negocios. La primera etapa consiste en el modelo de negocio, en ella es necesario identificar la estructura del negocio y definir el modelo de análisis. La segunda etapa es la de la semántica, la cual consiste en la alimentación de los datos que alimentarán el modelo de negocios. La tercera es la implementación de lo ya descrito anteriormente.
Finalmente, el tercer reto es encontrar personal especializado en big data. Barragán sostuvo en su exposición que las empresas van a necesitar un área de big data analytics, además de definir quién será el dueño de los datos ¿un chief big data analytics officer?
Lamentablemente, el expositor también señaló que es difícil encontrar personal especializado en big data; además, las universidades no se encuentran listas para educar a estas personas. Esto hace pensar que en el futuro cercano se van a generar más escuelas de big data y que el papel del Científico de Datos es el papel del futuro.
En cuanto a la última parte de su exposición, Barragán discutió acerca de qué es más conveniente para una organización: ¿ser grande o ser rápida? La discusión la zanjó con una sola frase: no es el grande el que se come al chico, sino el rápido el que se come al lento. Y ¿cómo ser más rápido? Usando la computación en la nube, el big data, el data warehouse, la data mining y la movilidad.