En una entrada anterior hablamos sobre el crecimiento del mercado SaaS, tendencias y cálculos, de que para 2018, el 59% de todas las soluciones de computación en la nube serán Software como servicio.

Los expertos señalan ingeniosamente que tales pronósticos cambian el antiguo mito que afirma que la tierra es sostenida por tres elefantes, a la realidad moderna: que todo el mundo "gira" alrededor de los datos y la analítica.

Por lo tanto, continuando con el tema de la computación en la nube y SaaS, consideremos cómo los enormes volúmenes de datos generados diariamente y las crecientes capacidades de gestión empresarial amplían el alcance de las herramientas de análisis y ofrecen al mercado nuevas oportunidades para gestionar, asegurar y crear información empresarial valiosa a partir de enormes conjuntos de datos.

Una de estas herramientas es una tecnología flexible y efectiva que cambia la forma tradicional de obtener información empresarial: Insights as a Service.

El arduo viaje de los datos a la información

Insights as a Service es un sistema basado en computación en la nube que procesa grandes volúmenes de datos sin procesar y en diferentes formatos en información analítica de calidad, adaptada a necesidades empresariales específicas.

Precisamente esta información permite identificar correlaciones entre datos y ofrece la oportunidad de pronosticar ciertos patrones o, por ejemplo, personalizar productos y servicios.

En otras palabras, es una tecnología que "pone a trabajar" los Grandes Datos gestionados por la empresa (en inglés, Big Data). Este término ha sido uno de los más frecuentemente empleados en el mundo empresarial recientemente. Se pronostica que las soluciones de recopilación, procesamiento y gestión de datos basadas en computación en la nube serán la tendencia número 1 este año, y en los próximos años se convertirán en una nueva normalidad.

Sin embargo, según los expertos, hasta ahora no se sabía profesionalmente cómo analizar los datos obtenidos, cómo recopilarlos y organizarlos. Un estudio realizado por la empresa IBM (("Explore Business Tech Trends By Industry in Big Data & Analytics, Cloud, Mobile, Social #IBMBTT") ilustra que solo una de cada cinco empresas tiene la capacidad y la habilidad de procesar eficientemente enormes volúmenes de datos y crear información empresarial valiosa basada en ellos.

Hablando de Lituania, vale la pena mencionar que el país dedica muy poca atención a la gestión de datos y, lo más importante, a su análisis. Por lo tanto, aunque las empresas entienden al menos teóricamente la importancia del uso de datos, en sus operaciones aún utilizan débilmente el análisis de datos a gran escala, y comienzan a obtener un valor real de los datos que poseen solo después de adquirir ciertas habilidades y probar prácticamente en el mercado herramientas de recopilación, procesamiento y presentación de información de datos, como CRM, ERP u otros.

Tendencias en la explotación de Grandes Datos

Con el cambio de año y el comienzo del auge de las tendencias más candentes de 2016, los analistas de TI, como si estuvieran de acuerdo, hablan cada vez más sobre Grandes Datos y tecnologías basadas en computación en la nube como Insights as a Service.  Los estudios internacionales permiten sacar conclusiones que reflejancómo crece el potencial de los Grandes Datos, y con ello la necesidad de su uso adecuado.

¡Ahora y más rápido!

Así como los usuarios de internet esperan diariamente un mejor acceso a los servicios de internet, como compras en línea o gestión de procesos empresariales sin salir de casa, los proveedores de servicios privados y públicos que ofrecen estos servicios de internet desean acertar perfectamente. Sin embargo, para ofrecer al cliente lo que realmente necesita, es necesario saber quién es y qué quiere AHORA.

Ahora, porque mañana el usuario ya puede haber elegido otro proveedor de servicio o producto. Para todo esto se necesitan buenas herramientas de análisis disponibles en cualquier momento y lugar. Hablando de análisis, hay que entender que para sentir el pulso de los usuarios, debe abarcar todos los procesos operativos y como consecuencia poder proporcionar resultados e información versátil y de calidad, por ejemplo, indicar las razones de cierto comportamiento del usuario o pronósticos de necesidades de uso del servicio en los próximos años. Precisamente para realizar estas acciones, han surgido poderosas plataformas en el mercado como "Spark" o "Nifi". Los analistas pronostican que en 2016 habrá aún más soluciones similares.

¡Hazlo tú mismo!

Todos queremos convertirnos en experto o al menos conocedor de algún campo. Sin embargo, si el campo elegido son los datos, hay una gran probabilidad de que, al menos al principio, sea realmente difícil orientarse y navegar en ellos. A menos que utilice buenas herramientas de procesamiento de datos que le permitan convertirse en analista de datos y crear usted mismo varios algoritmos y modelos de predicción.

Do It Yourself (DIY) el uso del concepto solo crecerá y tendrá un impacto positivo al crear  una cultura empresarial orientada a datos (data-driven). Solo que, por supuesto, tendrá que aprender mucho por su cuenta o… recurrir a especialistas.

¡No te compliques la vida!

Quienes lo han experimentado en la práctica o al menos se han interesado un poco estarán de acuerdo en que crear y mantener una plataforma potente de gestión de datos es bastante complejo. Esto requiere no solo habilidades específicas y un rico bagaje de conocimientos, sino también herramientas como "Hadoop" o un CRM adecuado para la gestión y desarrollo de ventas.

A los directivos a menudo se les plantea la pregunta de qué camino elegir: ¿el más fácil o el más difícil? Los analistas pronostican que en el período próximo, el camino más fácil será más aceptable. O dicho más claramente: las plataformas de acceso abierto cada vez más populares permitirán comenzar e implementar más fácil, flexible y rápidamente procesos de análisis de datos.

Prioridad para las computadoras

Inteligencia Artificial, o en español – "inteligencia artificial", ya hace mucho tiempo cambió los principios fundamentales que indican cómo los negocios, utilizando enormes volúmenes de datos disponibles, obtienen información que proporciona una ventaja competitiva. La intervención humana en estos procesos es necesaria solo en la medida en que el sistema requiere activar las funciones necesarias. Los expertos afirman que todo esto proporciona grandes oportunidades para crear algoritmos y modelos de análisis, y al mismo tiempo reduce la necesidad de intervención humana y, en consecuencia, el factor humano en cuanto a errores.

Internet está en todas partes, incluso en las cosas

Internet de las Cosas (en inglés: Internet of Things) y seguirá siendo uno de los motores principales de los Macrodatos. Los analistas enfatizan que para aumentar el beneficio obtenido del negocio, en el corto plazo La tecnología del Internet de las Cosas y las oportunidades que ofrece no se limitarán solo al uso personal, es decir, al análisis de indicadores de sueño, estilo de vida saludable, nutrición o deporte de las personas, sino que desempeñarán un papel cada vez mayor en diversas industrias.

Se prevé que en la industria, por ejemplo, en la energía, la industria automotriz, la industria química o similares, cada vez más máquinas y sensores funcionarán con conexión a internet y generarán así enormes volúmenes de datos.

Una solución para cada gusto

Por muy prometedor que sea el panorama pintado en el uso de la tecnología de Macrodatos, los expertos sugieren a las organizaciones que revisen su "panorama" de datos y definan qué objetivos esenciales de explotación de datos se proponen. Y pueden ser muy variados. Se prevé que precisamente por eso en el mercado aparecerán soluciones cada vez más variadas y diferentes que se adapten a las necesidades individuales de cada negocio: desde la aportación de información, hasta la creación de contenido o la mejora de productos.

Cuanto más se avanza, más en serio

Te guste o no, la tecnología de Macrodatos aún tiene que crecer. Junto con ella, por supuesto, crecen también las posibilidades de gestión empresarial. Anteriormente, al principio del desarrollo de la tecnología de Macrodatos, muchos procesos ocurrían muy rápidamente, pero al mismo tiempo de manera bastante inercial, basándose en el principio de "veremos qué pasa". Todo esto ayudó a que la tecnología de Macrodatos ganara impulso.

Hoy, habiendo alcanzado un nuevo nivel de madurez tecnológica, la consistencia y ciertas regulaciones se han vuelto necesarias. Surge una gran necesidad de normalización de definiciones, garantía de calidad, implementación de estándares tecnológicos. Al avanzar y cruzar Proof of Concept el límite, se hizo obligatorio alinear la clasificación de datos, la transmisión, varias regulaciones nacionales e internacionales, el control de acceso y la seguridad. Según los expertos, estos años y los próximos años se dedicarán precisamente a eso.

Entonces, en este momento el mundo realmente no descansa sobre tres elefantes, sino sobre datos y, enfatizamos, datos muy valiosos. Hoy, para las empresas que desean seguir siendo competitivas en un entorno global, lo que les queda es tener las herramientas de análisis adecuadas para gestionar sus datos.