El Jefe del área de I+D de GMC SOFT, Randiel Melgarejo, nos habla un poco acerca de la Analítica de Big Data, ¿De qué trata? ¿Cuáles son sus características y cómo impacta esta tecnología en el sector de las telecomunicaciones?
Hoy en día gracias a la tecnología de los Smartphone, el internet de las cosas (IoT) ya se cuenta con repositorios de millones y millones de registros de información. Todos estos datos necesitan ser entendidos y utilizados de manera productiva para los negocios, ya que en esta información se encuentran comportamientos de las personas, reacciones, actividades de su día a día. Por esta razón es necesario saber cómo procesar la información obtenida y en esto nos puede ayudar el concepto de Analítica de Big Data. Cabe resaltar que dicha tecnología ya está transformando a las empresas, países del primer mundo y sistemas empresariales con gran cantidad de flujo de información.
- ¿Qué es analítica de Big Data?
Se trata de utilizar técnicas de manipulación masiva de datos y flujos vivos de datos para extraer información crítica para la toma de decisiones que pueden llevar al éxito o a la quiebra a una compañía. Esta tecnología parte de que ya se tiene un repositorio de información y que estos datos te van permitir encontrar a tus potenciales clientes, su comportamiento o el próximo caso de éxito de tu negocio. La forma en la que se puede lograr entender y estructurar esta información es mediante la aplicación de estadística y también técnica de la experiencia que se tenga en cada empresa. Asimismo se pueden aplicar aspectos relacionados a la heurística.
- Diferencias entre BI y la analítica de Big data
Antes se podía trabajar con BI para analizar la información. Sin embargo este comúnmente se desenvuelve en un sistema organizacional, el cual es un contexto en donde ya existen sistemas que tienen data estructurada que convergen a un datawarehouse, en el que se hace el trabajo de explotar la información con una capa de análisis estadístico. Asimismo, mientras que en el BI se tiene data con cierto orden. Por el contrario en Big Data, se atrae data masiva y no necesariamente estructurada. Si bien en el contexto de BI nosotros podíamos identificar fácilmente las variables que deseábamos utilizar, en la analítica de Big Data se tienen miles de variables que requieren un proceso de normalización y filtrado para tener la data que es realmente relevante para el análisis.
En otras palabras, ambas técnicas sirven para extraer información, pero BI se desarrolla mejor en un ambiente estructurado sobre montones de información pero que son parte de las transacciones de una empresa, fuentes de información casi estructuradas al 100%.
La analítica trabaja sobre datos no estructurados de forma masiva. Sin embargo, se puede enfrentar un campo del conocimiento con diversos datos estructurados y no estructurados. Además, Big data ayuda a identificar patrones de información transversal a la cultura, a la nacionalidad o al nivel socioeconómico donde se desarrolla el fenómeno de estudio.
- ¿Qué comprende una arquitectura para hacer analítica de big data?
Hoy en día es muy claro que para hablar de una plataforma de analítica debemos distinguir cuatro estaciones muy importantes:
- La primera: La ingesta de datos debe ser capaz de recaudar información desde diferentes dispositivos, plataformas y entornos.
- La segunda: El data lake o sistema de almacenamiento de datos distribuido donde hadoop se ha posicionado, rápidamente, como el líder.
- La tercera: La estación del tratamiento de los datos, limpieza de datos, el análisis de correlación entre las variables identificadas. Incluye también el uso de las técnicas para identificar los patrones de comportamiento y poder realizar el pronóstico. Todo esto, es el corazón de la analítica de Big Data.
- La cuarta: La visualización de los datos, por ejemplo, mediante una infografía o una landing page, en la cual se trata de presentar la información de la manera más clara posible, para que aquellas personas que interpretan esta información puedan tomar las decisiones de forma correcta y puedan proyectarse a estrategias de negocio en el futuro.
Finalmente, todo esto ayuda a las organizaciones a tomar acción cuando alguien no solo es un comprador potencial, sino que gracias a esta plataforma podemos decir con un buen nivel de certeza, quien es la persona que va a comprar cuando le hagamos una oferta comercial concreta, es muy importante, no solo la analítica sino también tomar acciones para cerrar la transacción.
- ¿Cómo impacta el análisis de datos en la industria de las telecomunicaciones?
Las telco están en un sector que posee una cantidad de datos masiva, diversa y poco estructurada. Este sector es un ejemplo nativo de Big Data. A nivel mundial países como Corea del Sur y Finlandia se apoyan en empresas de telecomunicaciones para tomar decisiones de gobierno.
El beneficio para los operadores está en poder generar una relación personalizada e inteligente con sus abonados, la guerra de la portabilidad y del mercado telco la va ganar la primera operadora que use efectivamente el datalake que reconozca los patrones de estilo de vida digital del ciudadano peruano, aunque parezca un descuido casi negligente se tiene toda esa información pero no se utiliza, tenemos las herramientas para el almacenamiento, la explotación, la presentación de información y la toma de acción.
Autor: Randiel Melgarejo
Jefe de Investigación y Desarrollo (I+D) en GMC SOFT
Profesional de innovación y transformación digital, participante en el desarrollo de proyecto de emprendimiento, desarrollador experto y ha diseñado soluciones en tecnología bajo el rol de Arquitecto de soluciones. Ha trabajado en distintos sectores de la industria, entregando soluciones de software y hardware con altos niveles de exigencia, entre ellos: banca, telecomunicaciones, retail, seguros, bursátil y el sector público.
