Big Data: cuestiones técnicas para el despacho profesional

Estoy convencido de que la gestión de un gran volumen de datos será un auténtico negocio. Pero lo mejor de todo será que vamos a poder ofrecer un auténtico servicio personalizado a todos nuestros clientes y de una forma automatizada. Aquellos que todavía duden, que se lo pregunten a Google, Facebook, Twitter o a entidades como Telefónica.

Los Despachos Profesionales siempre hemos gestionado un gran volumen de datos, la mayoría en papel; pero cada vez más datos están informatizados (escrituras, facturas de clientes y proveedores, digitalizadas a través de programas como Ubyquo…). Y en la digitalización de las facturas se abre un campo nuevo para el Big Data, porque no sólo tendremos los datos contables básicos, sino que vamos a tener conceptos como los diferentes productos comprados o vendidos de nuestros clientes.

A continuación, voy a intentar explicar de una forma muy SENCILLA algunas cuestiones técnicas para comprender mejor el presente y el futuro del Big Data, y cómo el Despacho Profesional puede aprovechar este nuevo camino, donde ya adelanto que el negocio estará en poder analizar un gran volumen de datos. Y debemos ir pensando en tener expertos en nuestros despachos, ya sea de forma interna o externa, en cuestiones de Big Data.

Diferencia entre Datos Estructurados y No Estructurados

En el mundo del Big Data se distingue entre Datos Estructurados y No Estructurados. Que términos más raros, ¿verdad? Pongamos un ejemplo para entender la diferencia:

Datos Estructurados: en general, todos los Despachos Profesionales utilizamos un software que trabaja en SQL; es decir, toda la información se encuentra muy ordenada y organizada en diferentes tablas. Por lo que es fácil su segmentación y gestión. SQL es un lenguaje con mas de 40 años.

Datos no estructurados: estarían todos aquellos otros datos, como vídeos, Word, Excel, imágenes, redes sociales y similares.

En general, el Business Intelligence utilizado por los Despachos Profesionales trabaja solo con Datos Estructurados. Espero que llegue pronto ese día donde podamos crear un cuadro de mandos con datos No Estructurados y mezclarlo con los datos Estructurados.

Ahora, piensa por un momento en tu Despacho Profesional, en el que cuando realmente realizas un informe, un cuadro de mandos o utilizas el Business Intelligence, sólo estas trabajando en «Datos Estructurados». ¿Y qué pasa con el resto de la información? ¿Qué pasa con la información que está en un PDF, Word o Excel? Pues que realmente no la estamos utilizando ni analizando. Simplemente la estamos archivando, por archivar, porque quizás nunca más la volvamos a utilizar. Pero seamos más profundos. ¿Qué ocurre con todos los datos de redes sociales, mensajes a móviles, emails…? Un nuevo campo por descubrir.

El 95% de los datos que produce la empresa son de naturaleza no estructurada, difícil de gestionar por las antiguas soluciones relacionales propietarias. Y, en cambio, un juego de niños para Hadoop y las bases de datos NoSQL, convirtiéndose de esta forma en, prácticamente, la única solución que tiene hoy en día sentido en la empresa que se toma el Big Data en serio.

Siendo este el punto de partida, las grandes empresas (gracias a sus proveedores tecnológicos y con una gran inversión) son capaces de almacenar un gran volumen de datos y analizar datos Estructurados y no Estructurados. Pero claro, esta gestión tiene un gran coste añadido, porque dependen de softwares muy cerrados y son cautivos de sus proveedores tecnológicos. Pero han ido apareciendo en el mercado softwares «abiertos» y muy económicos que han permitido que el coste de almacenamiento y gestión de grandes cantidades de datos haya disminuido espectacularmente.

¿Has oído hablar de Hadoop?

Entre las herramientas líderes en el mercado está Hadoop. Grandes empresas, como HP o Dell, se preocupan mucho de que los data centers que venden sean compatibles o estén preconfigurados para la implementación de tecnologías abiertas, que en casos como Hadoop se convierten en commodities.

¿Quién puede competir con Hadoop?

Hadoop representa probablemente el mayor caso de éxito. No sólo porque ofrece buenas herramientas de gestión de datos, sino sobre todo por su tremenda capacidad para disminuir los costes de almacenar y analizar enormes cantidades de datos.

¿Qué lenguaje utiliza Hadoop?

Hadoop es un proyecto sustentado por una comunidad global de programadores, escrito en Java.

¿Quién crea Hadoop?

Hadoop fue creado por Doug Cutting, y lo que es muy interesante es que el software sea gratuito y libre. Casi cualquier proyecto de Big Data se basa en Hadoop.

Equipo de Trabajo

En España son muchas las empresas que pueden ayudarte en la implantación, como Datasalt, que ofrecen asistencia en la integración y desarrollo de soluciones Big Data y Cloud Computing.

Otra empresa sería Bidoop, la unidad de negocio de Pragsis Technologies dedicada al Big Data, tecnología que permite analizar y extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos. En la actualidad tienen presencia en España, México y Brasil.

¿Dónde archivo tanta información?

Imagina que tuvieras un archivo más grande que la capacidad de almacenamiento de tu Servidor. No podrías guardar ese archivo, ¿verdad? Hadoop te permite almacenar archivos más grandes de los que se pueden alojar en un nodo o servidor en particular. Es decir, archivos muy, muy grandes. Esto es una gran ventaja, pues permite a los despachos profesionales un gran crecimiento sin tener que pensar en el almacenamiento.

No quiero liaros con más cuestiones técnicas, que entiendo son difíciles de comprender, pero espero al menos que con los datos anteriores tengamos una primera idea de cuestiones técnicas que nos ayuden a tener un horizonte cada vez más claro de hacia dónde va todo esto del Big Data.

Y entonces, ¿en qué ayudará al Despacho Profesional todo esto?

Está claro que todavía estamos un poco lejos de poder implantar Hadoop o algo parecido en nuestros Despachos Profesionales. Pero ya debemos trabajar en esta línea, porque será una verdadera oportunidad de negocio, pues marcará un antes y un después en la personalización de los servicios profesionales. Entre otras cosas, destacamos:

Este tipo de tecnología nos permitirá entender mejor el comportamiento de nuestros clientes en la venta de los servicios profesionales.
Será sencillo hacer campañas de marketing mas personalizadas.
Podremos establecer tendencias de consumo de nuestros clientes. Pensar que tenemos acceso a todos sus datos de facturas, bancos, Declaraciones de la Renta…
Tendremos información en tiempo real respecto a su actividad en redes sociales.
Imaginad analizar los datos de recursos humanos que vayan más allá de las nóminas, como son las evaluaciones del desempeño, y que se puedan unir a sus actividades en redes sociales como Twitter o LinkedIn.

Mi consejo es que no debemos centrarnos sólo en la tecnología, sino poco a poco ir buscando una empresa que nos pueda ayudar a establecer una buena base para el análisis de los datos, pues será una ventaja competitiva.

Ejemplo de Big Data en el sector de los seguros:

Dentro de su programa Pay as You Drive (paga según conduces), Progressive Insurance ofrece a los conductores la posibilidad de rebajar sus cuotas basándose en el análisis en tiempo real de sus hábitos de conducción. Los conductores activan un aparato, el Snapshot, que recoge grandes volúmenes de datos (por ejemplo la hora, kilómetros conducidos, número de frenazos) durante un determinado periodo de tiempo. Basándose en el análisis de esos datos, Progressive ofrece un descuento personalizado al cliente en su póliza.