Las limitaciones del Business Intelligence (BI) al tratar grandes volúmenes de datos, permitir el análisis en tiempo real y analizar tipos de datos complejos, son el origen de Big Data. Con este nuevo conjunto de tecnologías y procesos, podemos analizar datos en estas situaciones donde un BI tradicional no nos ofrece soluciones válidas.

Sin embargo, la aparición de Big Data está suponiendo un cambio de mentalidad, una simplificación en los diseños de soluciones técnicas, para hacerlas encajar en el mundo de Big Data. Y eso puede ir en detrimento de los intereses de las organizaciones.

En este artículo os presento un ejemplo.

Un requerimiento concreto

Una empresa a la cual llamaré X, precisaba analizar los ficheros de log de su sitio web (llamados comúnmente weblogs), para así poder extraer una información concreta. En este caso, se trataba de saber el porcentaje de visitas por idioma (catalán, español o inglés) a su sitio web.

El escenario era el siguiente:

Alternativa Big Data

Debido a la estacionalidad en el tráfico, era necesario analizar los datos de un año. La estimación del tamaño de los weblogs en un año de actividad (cerca de 9 TB), hizo que el cliente se posicionara a favor de una solución basada en Big Data desde un buen principio.

Estaban tan convencidos de que éste era el camino, que pronto contactaron con proveedores para sopesar la opción de adquirir hardware que les permitiera levantar una solución de Big Data. También habían estado mirando diversas tecnologías software para implantar la solución. Únicamente les quedaba elegir la opción más adecuada dentro del escenario Big Data.

Todo era excitación en la empresa X. El Departamento de Tecnología estaba muy emocionado por poder implementar una nueva solución, tan moderna, tan de la última tendencia… Esta emoción se extendió por la empresa. Los jefes de departamento soñaban con un futuro analítico con Big Data. No sabían exactamente qué podrían hacer con eso, pero sonaba muy bien, muy potente y muy moderno. Palabras como Machine Learning sonaban por los pasillos y en las reuniones de departamento. Hasta en las reuniones de Dirección, Big Data era un tema a tratar.

Solamente les faltaba la aprobación de un consultor externo experto en Big Data para poder tirar adelante el proyecto.

Los requerimientos mandan

Al enfrentarme a este escenario, lo primero que vi es que el cliente tenía muy decidido el camino a seguir, con lo cual sería muy importante justificar otra opción, si finalmente Big Data no era la mejor alternativa. Como veis, nunca parto de una alternativa única, sino que me gusta plantearme diferentes opciones para así hacer un análisis de pros y contras. De esta manera puedo elegir la más conveniente en cada caso.

Primera norma del consultor: Obtener los requerimientos.

Analizando este escenario, vi que el requerimiento se refería únicamente a un análisis concreto y específico. Al obtener requerimientos analíticos futuros, la respuesta fue que no había una necesidad de análisis posteriores de la información de los weblogs. Tampoco había nadie en la empresa que hubiera mostrado interés por extraer más información de esa fuente de datos en el futuro.

En este caso, el cliente se había inclinado por una solución muy potente para obtener una respuesta muy concreta. Pero esa inversión inicial no tenía en ese momento ninguna visión de futuro, ninguna continuidad que proporcionara un retorno de la inversión (ROI). Es sería la justificación a usar al plantear otra opción.

Propuesta de solución

Dado que los requerimientos presentes y futuros no justificaban una inversión tan grande, me planteé la alternativa de una solución a medida para obtener la respuesta a los requerimientos.

Esta opción consistía en dar una solución a la necesidad del proyecto, sin tener en cuenta la construcción de una plataforma analítica para su uso en futuros proyectos. Se trataba, pues, de un Quick Win.

Las opciones tecnológicas que planteé para esta alternativa fueron:

En el primer caso, si el cliente disponía de un servidor donde poder ejecutar el proceso, el coste de hardware y software sería nulo. Únicamente tendrían que tener en cuenta el tiempo de ejecución del proceso, presumiblemente de larga ejecución por la serialización de éste.

El segundo caso, fue planteado únicamente en el cloud para pagar por uso computacional y reducir los gastos si lo comparamos con una solución on premise.

En este caso, la opción propuesta fue la de ejecución serializada en un servidor único disponible en el cliente, puesto que el cliente disponía del hardware necesario para ello. La ejecución del proceso se demoraría durante pocos días, pero daría respuesta a los requerimientos planteados al inicio del proyecto.

Conclusión

Big Data nos permite obtener soluciones a situaciones a las que el BI tradicional no puede dar respuesta.

Una solución de Big Data supone una inversión tanto tecnológica como de recursos humanos importante. Antes de realizar dicha inversión, es conveniente hacer un análisis del ROI para ver la conveniencia o no del esfuerzo económico.

Cuando una organización no dispone de una estrategia analítica o unos requerimientos que justifiquen la inversión de introducir Big Data, es importante explorar otras alternativas.

El uso de Big Data es un caramelo para las organizaciones, pero no siempre es la mejor solución a las necesidades corporativas. Un análisis de los requerimientos a corto, medio y largo plazo permitirá dictaminar la mejor opción.