Como consultor del Máster de BI de la UOC, es mi responsabilidad definir los trabajos que los estudiantes deben realizar en las asignaturas que imparto. Dentro de esta definición de trabajos, me gusta dar libertad a los estudiantes para que ellos mismos definan el escenario sobre el que basarse. De esta manera suprimimos la complejidad inicial de comprender un escenario desconocido para ellos. Este enfoque funciona muy bien pero a la vez acarrea un problema: Es el escenario de partida válido?

A lo largo de los semestres he podido constatar algo que ya había visto en mi vida profesional: Plantear soluciones mediante el uso de Big Data en escenarios que pueden resolverse mediante técnicas de BI tradicional es un error que se produce con demasiada asiduidad.

Big Data es un camino, no una finalidad

Big Data. Qué bien suena… Estas dos palabras están de moda. Quien implementa una solución con Big Data crece profesionalmente. Y las organizaciones adquieren un status de modernidad al ejecutar proyectos con esta tecnología.

Quizá sea esto lo que esté provocando que las organizaciones se estén lanzando a implementar soluciones de Big Data con tanto fervor. Pero, nos hemos parado a pensar si se trata de lo mejor para esa organización y en ese escenario concreto?

Es indudable que Big Data está mitificado. Se ha producido una corriente a nivel mundial que está constantemente alimentando este término. Eso está causando que se inicien proyectos de Big Data sin ser realmente necesarios.

Un proyecto de BI se inicia a partir de una necesidad de negocio. En la fase de obtención de requerimientos se identifican las fuentes de datos y la información a extraer de cada una de ellas. Y finalmente, después del análisis de dichos requerimientos, es cuando se diseña la solución que más convenga en cada escenario. Esta solución puede que implique el uso de Big Data, pero puede que no.

El planteamiento erróneo es el que define la tecnología sin tener en cuenta los requerimientos. He aquí un ejemplo:

Cuando se quiere analizar la información de Social Media de una organización, la gran mayoría de personas piensan inmediatamente en Big Data. Tengamos en cuenta este requerimiento de negocio:

  • Una organización quiere analizar el número de comentarios recibidos en su página de Facebook en función de la fecha y el país de origen de los comentarios.
  • Esta información será analizada semanalmente y utilizada para definir la línea a seguir en las siguientes semanas en Social Media.
  • El número de posts diarios es de cinco como máximo.
  • El número de comentarios recibidos no ha excedido nunca los 10.000 semanales.

La información requerida está disponible a partir del análisis básico de los campos proporcionados por Facebook. Es pues necesario implementar Big Data? La respuesta es «no». Por volumen, velocidad de generación y estructura de datos, la información necesaria para el análisis puede ser obtenida mediante herramientas de BI tradicionales. En este caso, no es necesario embarcarse en un proyecto de Big Data, ya que el coste y el riesgo son elevados.
 

Big Data, «Big Risk»

Big Data significa el uso de una nueva tecnología, de un paradigma de diseño distinto a los utilizados en el BI tradicional, y de formación nueva y especializada para los equipos de proyecto.

Big Data usa una tecnología aún en fase de crecimiento, una tecnología no lo suficientemente madura, donde los cambios y las mejoras se suceden constantemente. Esto significa que los componentes usados en un proyecto pueden quedar anticuados en un periodo corto de tiempo debido a esa constante evolución.

Así pues, podemos resumir los riesgos introducidos hoy en día al implementar un proyecto de Big Data en:

  • Tecnología no consolidada
  • Necesidad de formación y de cambio de mentalidad del equipo de proyecto

Con estos riesgos, cabe pues plantearse si el uso de Big Data en un proyecto es realmente necesario cuando es posible obtener las mismas respuestas mediante técnicas de BI tradicionales.

 

Resumen

  • Big Data nos permite poder analizar datos que en el pasado eran descartados para el análisis.
  • El uso de Big Data en un proyecto debe responder a necesidades de acceso y tratamiento de la información.
  • Si los requerimientos de negocio pueden satisfacerse mediante la implementación de una solución de BI tradicional, la elección de Big Data supondría un riesgo añadido en el proyecto.
  • Tratándose de una nueva tecnología aún en evolución, hay un elevado riesgo de que ésta quede obsoleto en un plazo relativamente corto.
  • Los equipos implicados en el diseño y desarrollo de una solución de BI con Big Data, deben adaptarse a un nuevo paradigma de programación, lo que constituye de por sí un importante riesgo.

Si quieres conocer más acerca de Big Data, no lo dudes y ponte en contacto conmigo.

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