Con el propósito de ahondar en la temática de “Big Data & Analytics: el beneficio de tener ambas en una misma plataforma”, la revista CIO México e IBM trasladaron la discusión a una mesa redonda realizada en Monterrey, Nuevo León, donde participaron directivos de áreas de TI del sector público y privado.

La polémica surgió ante el cuestionamiento de si Big Data es un modelo tecnológico que pueden adoptar todo tipo de organizaciones grandes y medianas.

“Lo que cambia es el alcance que queramos darle a esta tecnología y depende mucho de quién la utilice, pero definitivamente es para todo tipo de empresas”, afirmó Alejandro Mayorga, gerente de Sistemas de Qualtia Alimentos.

Dijo que hay empresas enfocadas al cliente final, como los supermercados, que requieren análisis muy diferentes al de aquellas que tratan con mayoristas o con productos para exportación.

Por su parte, Guillermo Saynez, gerente BI de Embotelladoras Arca, aseveró que el tema de Big Data y Analytics se puede aplicar en cualquier industria o empresa que quiera ser competitiva. “Hoy tenemos la capacidad para procesar y almacenar grandes volúmenes de datos, pero si el negocio no sabe diferenciar entre ‘necesidad’ y ‘necedad’, simplemente no funcionará adecuadamente”.

Agregó que para una empresa como Arca, “el reto que tenemos es entender cuándo y cuánto caen mis ventas, cuánto se incrementan si se realiza un evento masivo, qué promociones debo hacer en las tiendas de autoservicio, en escuelas, etc. Al final, todo radica en interpretar los montos mediante tecnologías como Big Data y la analítica. Hacia allá va nuestro negocio”.

Por su parte, Antonio Rodríguez, líder funcional BP Corporativos de Gas Natural, consideró que los conceptos de Big Data y Analytics son tan amplios que no sólo tienen que ver con los clientes, sino también con los procesos internos. “Es como tener un espejo de la información sobre lo que sucede dentro de nuestros procesos, en los cuales podemos hacer mejoras y lograr ventajas”.

Sin embargo, algunos participantes en la mesa de discusión externaron una opinión muy diferente. Gerardo Leiva, CIO de Banco Famsa, manifestó que Big Data está relacionado también con el “big cost”, porque tanto las herramientas como los appliances que requiere esta tecnología, a pesar de haber bajado de precio, todavía son muy caros.

Dijo que el año pasado, su compañía realizó un análisis y decidió “no dar el salto a Big Data”, porque la manera como lo hacen les es suficiente. “El brinco en inversión no se justificaba con el valor que me iba a traer al negocio el poder tener la información más rápida y exacta”.

“Nuestro negocio es vender appliances”, explicó Leiva. “Por lo tanto, ¿de qué me sirve saber a mí o a mi negocio en tiempo real que los refrigeradores de tal marca no se están vendiendo tan bien como otros, si estos electrodomésticos tardan tres días en llegar? Basta con saberlo al día siguiente o dos días después, y eso ya lo hago”.

Agregó que existe una diferencia en hablar de Analytics y de Big Data. “BI es para todos los días, pero desde mi humilde opinión, Big Data no es para todos, o al menos hoy en día no es así. La clave está en discernir qué información se utilizará y desechar la que no será útil”, señaló Leiva.

Para Manuel Terán, director de TI del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, la parte de Business Analytics siempre fue posible con herramientas que se utilizaban anteriormente, las cuales permitían contar con muestras de datos para llegar a elementos predictivos. Resaltó el hecho de que se puede “tener Business Analytics sin Big Data”, como se ha venido haciendo, aunque hablar de Big Data sí lleve inmerso el tema de Business Analytics. “La gran ventaja es que hoy se puede tener nueva tecnología, bases de datos más potentes y capacidad para manejar múltiples fuentes. Pero eso no servirá de mucho si no se le aplica Business Analytics”, aseveró.

Pedro de la Garza, gerente de Sistemas de Cydsa Fibras y Manufacturas Textiles, manifestó que este tipo de tecnología puede ser útil en casos específicos. Dijo que para apreciar el panorama completo de la solución que puede aportar, es necesario separar varios conceptos: “Una es la recolección de los datos; otro el almacenamiento; la velocidad de procesamiento y otra es el análisis de lo anterior. Si vamos a emplear un modelo probabilístico, será eso, un ‘modelo probabilístico’ y no Big Data. Lo mismo sucede con un modelo estadístico o de inteligencia artificial. ¿Dónde está la línea que limita estos conceptos de Big Data? Además, si la persona que analiza la información no tiene una referencia probabilística o estadística, puede inclinarse por alguna de estas dos cosas: o no creer en el dato que obtiene, o bien, creer en el resultado ciegamente”.

El origen de los datos

Al cuestionarles de dónde provienen y cómo se están generando los grandes volúmenes de datos en sus organizaciones, los responsables de TI congregados en el evento hicieron referencia a diversas fuentes, desde videos e información proveniente de Business Intelligence hasta los sentimientos de su público objetivo, captados por medios sociales, entre otros.

“El Gobierno Municipal de Monterrey ha procurado trabajar más de cerca con la gente y se está enfocando en analizar la información con la que trabajamos día a día”, aseveró Carlos González, director de Informática de la Secretaría de Administración de este Ayuntamiento.

En los recorridos por la ciudad que efectúa la alcaldesa cada semana, se puede llevar información específica por colonia sobre las problemáticas que suceden en el lugar, hacer conciencia sobre ellas, así como recoger comentarios y necesidades de los ciudadanos. “Estamos viendo cómo reaccionar ante las necesidades de la ciudadanía, pues los medios que utilizan, como las redes sociales, son muy dinámicos”.

“En nuestro caso –dijo Mayorga, de Qualtia Alimentos– manejamos un esquema de escenarios con tableros de indicadores y hemos visto que la participación de la gente ha disminuido considerablemente: la mayoría de ellos no se mete a ver los indicadores de un tablero, sino espera a que le llegue la información a su correo o tablet por excepción. Prefieren que se les notifique cuando haya algún riesgo u oportunidad en el área”.

Para Héctor Cantú, director de Procesos de Negocios de Grupo Villacero, estos recursos tecnológicos hacen posible saber, con base en la historia del usuario, qué va a pasar, y sobre todo, qué se debe hacer para que pase. “De ahí la importancia de atender la formación del personal que analiza los datos, ya que debe adecuarla al objetivo del negocio, y no tanto a la tecnología que utiliza. De otra manera, si no se tiene una estrategia al respecto, los datos no valdrán mucho”.

Antonio Rodríguez, de Gas Natural, señaló que otro aspecto importante es que Big Data y la Analítica puede ayudar a ver el negocio de manera integral. Desafortunadamente, es común que cada departamento o área en una empresa se mida por sus incentivos, dijo. “Si existe un problema en el área de Ventas, por ejemplo, es posible que al encargado de Producción no le interese y continúe llenando el almacén sin que se pueda desplazar el producto. O bien, que ocurra lo contrario, cuando exista una buena oportunidad de ventas, pero el área de Producción no pueda alcanzar dicha meta. Aquí lo interesante es apreciarlo como una perspectiva de negocio completa y no como entidades o departamentos aislados de la compañía”.

Y sobre todos los aspectos mencionados, “las personas siguen siendo un factor crítico”, resaltó Abelardo Fuerte, gerente corporativo de Sistemas de Ingenios Santos. “Puedes tener las mismas herramientas, pero si la persona no posee las habilidades ni toma las decisiones adecuadas con toda la información que tiene disponible, el negocio no funciona”.

¿Y existe el  personal  capacitado?

Para el Director de TI del Tec de Monterrey lo importante es el desarrollo de los usuarios analistas de manera formal, ya que muchas empresas realizan esta tarea de manera empírica. “Creo nuestros departamentos de TI deben apoyar a las organizaciones en dos sentidos: primero, en infraestructura, donde Big Data la podría solventar muy bien; y por otro lado, saber cómo se debe analizar formalmente la información, cómo comunicarla y cómo accionarla para tomar decisiones. Esto va de la mano con tener una infraestructura que vaya hacia esos objetivos”.

“En Qualtia tenemos un formato estándar y hemos trabajado mucho en cuál es el problema y cuál es el efecto”, externó Alejandro Mayorga. “Cuando alguien no cumple la cuota de venta, en realidad ese no es el problema, sino el efecto. Desde ahí empieza el tema cultural para identificar claramente cuáles son los efectos para luego buscar los problemas y al final las causas”.

Emanuel Gallaga, coordinador de TI y Telecom de Kansas City Souther de México, coincidió en que Big Data es más que un proyecto. “Las compañías exigen una transformación en el esquema tradicional hacia una nueva era donde la información y el manejo de la misma en tiempo real permitan a las organizaciones hacer cambios estratégicos en sus modelos de negocio para alcanzar una mayor competitividad y hacer correlaciones en el día a día”.

Finalmente, Terán, ITESM, destacó que se debe tomar en cuenta que Big Data “es un tema fashion (de moda), que engloba muchas cosas que ya se hacían, y se hacían muy bien”, tales como los modelos estadísticos, los algoritmos en data mining, la ingeniería de datos, la analítica descriptiva o la visualización gráfica.

“La ventaja que ofrece ahora Big Data es que podemos acceder a más fuentes de datos y tener la capacidad de análisis en tiempo real”, concluyó Terán.

Karina Rodríguez,   Computerworld México