Del ‘Big Data’ al ‘Small Data’

En la última década, el Big Data ha estado muy presente en las agendas de tecnólogos, analistas, directivos y CIOs. Pero fue el pasado año cuando realmente cobró importancia el concepto de una empresa que no solo da prioridad a los datos (Data Driven Company), sino que los extiende para que cualquiera tenga acceso a los conocimientos procesados que necesita (Wide Data-Driven Company).

Y es que el universo de datos no para de crecer. Las personas, los procesos y los sistemas, tanto físicos como lógicos, generan datos continuamente. Internet -incluyendo las redes sociales, las búsquedas en la web y los archivos multimedia- es el gran generador de datos, junto a los dispositivos y sensores conectados del Internet of Things (IoT). Si en 2018 el 80% de los datos se procesaban en servidores centralizados y el 20% en objetos conectados, en 2025 se invertirá esta tendencia; según las previsiones de la Comisión Europea el 80% de los datos procederán del IoT (Fuente: The European Data Strategy. Shaping Europe’s Digital Future. Comisión Europea).

Cada vez más empresas accederán a los beneficios de la analítica de datos, facilitando la toma de decisiones en lugar de limitarse a evaluar el rendimiento pasado. Esto significa que las empresas pueden aprovechar el valor de los datos en tiempo real, y que cualquier trabajador de la organización tiene la opción de obtener los datos e informes que necesita por sí mismo.

¿Cuáles son los impulsores de esta democratización? Aunque algunas tendencias de años anteriores seguirán teniendo un gran impacto en los negocios -como la computación en memoria, la virtualización de datos y el Edge Computing-, estos son los avances más significativos del Big Data en 2021 y después:

Migración al Cloud

Agilidad y escalabilidad constituyen las principales premisas de la nube; que también se extienden al almacenamiento y procesamiento de datos. En las últimas décadas, las empresas han mantenido sus bases de datos en modo local (on-premise). Pero en los próximos dos años la gran mayoría se habrán migrado al Cloud. Esto no significa simplemente trasladar los repositorios, sino también redefinir lo que se necesita para que los datos contribuyan a transformar el negocio, incluyendo el desarrollo de bases de datos cloud nativas y una integración más estrecha con las capacidades analíticas y de Machine Learning (ML). La escala del Cloud permite realizar análisis avanzados sobre todos los tipos de datos -estructurados y no- que proceden de múltiples fuentes. No es solo almacenamiento, sino también procesamiento mediante servicios de pago por uso, abriendo un amplio abanico de posibilidades para las pymes.

Analítica en tiempo real y ‘actionable’ data

Uno de los grandes avances que se impondrá en 2021 es la analítica en tiempo real. Analizar los datos del pasado ayuda en las predicciones, pero hay muchos casos de uso que requieren datos inmediatos, especialmente cuando se trata de reaccionar ante nuevos eventos. Un ejemplo muy claro es la ciberseguridad, que debe enfrentarse a múltiples ciberataques o eventos que cambian constantemente y a gran velocidad. Aplicar capacidades de análisis en tiempo real impulsadas por IA/ML será clave en múltiples campos, como el del marketing. Esta tendencia va de la mano con lo que los expertos denominan ‘fast data’ y ‘actionable data’. A diferencia de los clásicos procesos de Big Data, que suelen analizar la información por lotes, fast data permite el procesamiento en flujos en tiempo real. Los datos pueden analizarse en términos de milisegundos, aportando más valor a las organizaciones para tomar decisiones de negocio y emprender acciones al ‘actuar’ inmediatamente sobre ellos.

Augmented Analytics

Esta tendencia definida por Gartner en sus predicciones tecnológicas resuelve el reto de lidiar con la enorme cantidad de datos disponibles. La analítica aumentada utiliza técnicas de IA y ML para automatizar la preparación, el intercambio y el análisis de datos, transformando los grandes conjuntos de datos en otros más pequeños y utilizables. Otros analistas lo definen como el Business Intelligence (BI) de autoservicio, que proporciona una analítica basada en lo visual para un departamento de la empresa, y en algunos casos para un único usuario. Además, la analítica aumentada supera a la tradicional a la hora de reducir los errores y sesgos humanos.

Experiencias de datos personalizados

La analítica aumentada allana el camino hacia las experiencias de datos personalizados. Los análisis ya no se basarán en cuadros de mando estáticos, sino que llegarán a los usuarios a través de experiencias de datos potenciadas por IA/ML. Los trabajadores obtienen los datos que necesitan en sus flujos de trabajo. La clave de estas experiencias es que se ‘personalizan’ o adaptan a las necesidades del usuario. Para muchas empresas, esto significará el fin de los cuadros de mando y las tablas estáticas y pasar a crear productos de datos para uso interno para departamentos o equipos, incluyendo ventas, marketing y producción y logística.

Democratización

En definitiva, este revolucionario fenómeno empresarial alcanza a todas las empresas, incluyendo a las pymes. El acceso a repositorios y soluciones de procesamiento Cloud, la analítica adaptada o ‘personalizada’ mediante algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning y el DaaS (Data as a Service) o la analítica como servicio están democratizando el Big Data y haciéndolo ‘Small’ o paquetizado y personalizado para que pymes, sectores especializados e, incluso, departamentos de empresa y grupos de usuarios aprovechen el valor de los datos.

La analítica de datos se utiliza ya en muchos sectores, desde la ayuda al diagnóstico en sanidad hasta las predicciones meteorológicas, los mercados financieros y el cálculo de las primas de los seguros. Y, especialmente, en el sector del comercio minorista y del marketing, forzado a convertirse aceleradamente al mundo digital como consecuencia de la pandemia. En 2021, cualquier empresa podrá sumarse a esta revolución y aprovechar el valor de los datos. Y en tan solo unos años, el ‘Small Data’ será tan fundamental en las decisiones empresariales como hoy lo son los análisis de costes y beneficios.