Existe una creencia bastante generalizada de que Big Data es solo para grandes empresas. Sin embargo, lo cierto es que Big Data es una solución tecnológica para todo tipo de organizaciones.
En este artículo os quiero mostrar cómo cualquier organización es susceptible de necesitar una solución Big Data, y cómo el hardware no es una limitación cuando hablamos de tecnología en este tipo de proyectos.
Cualquiera puede usar Big Data
La necesidad de utilizar Big Data viene dada por los datos y el uso que se haga de éstos, no por el tamaño de la organización que tiene esa necesidad.
En mi artículo «¿Qué es Big Data?» podéis leer acerca de las 3 V’s que dictan la necesidad de implementar una solución basada en Big Data. En ningún momento hablo del tamaño de la organización ni de su presupuesto. Todo gira alrededor de los datos y el uso que se haga de ellos.
Cualquier organización de hoy en día es susceptible de necesitar Big Data. Tan solo hace falta tener procesos que capturen la información, y una firme voluntad de explotarla.
La generación de grandes volúmenes de datos es posible en una gran cantidad de procesos. La velocidad necesaria para explotar la información dependerá del uso que se le quiera dar y del tiempo de vida útil de ésta. Y el uso de tipos de datos complejos como imágenes, vídeos, etc. es algo que también está al alcance de la mano de las organizaciones de hoy en día.
Big Data personal
Un claro ejemplo de que cualquiera puede usar Big Data es el de las personas físicas.
En la red ya se empieza a encontrar información acerca de lo que se ha denominado el «Big Data personal». Este término responde a la idea de que los propios individuos generan cada vez más información. Y esta información se almacena tanto en nuestros dispositivos, los que generan la información, como en la nube (cloud). Esto es lo que se denomina la huella digital (digital footprint).
En nuestro día a día usamos móviles, ordenadores, relojes con sensores que están constantemente midiendo nuestra actividad… Toda esta información es susceptible de ser utilizada. Pero no solamente por los fabricantes de los dispositivos y las empresas del software y las Apps que usamos, sino también por nosotros mismos.
La cantidad de datos que generamos la podríamos utilizar para obtener un beneficio propio. Por ejemplo, la ruta recomendada para ir al trabajo para una persona con sobrepeso e hipertensión a quien le guste la arquitectura, podría ser adaptada para dar un rodeo de 5′ a pie, aprovechando para ver un par de edificios de modernistas un día, una iglesia otro día, etc.
Big Data en las PYMEs
Si una persona genera suficientes datos y puede obtener resultados útiles para sí misma, ¿qué no puede hacer una organización?
Todo proceso es medible. He estado en muchas empresas hablando con directivos sobre la importancia del análisis de datos para la toma de decisiones. A menudo me comentan que no generan datos suficientes, y que por eso no ven viable implementar una solución analítica. Es una lástima por ellos, porque seguro que sus competidores sí que estan capturando información. Y quizá la estén analizando para mejorar su posicionamiento en el mercado y su eficiencia interna.
La no existencia de datos es un punto de incio a partir del cual las organizaciones deben tomar consciencia de lo que están dejando de lado. Una vez una organización se da cuenta de esta situación, debe empezar a capturar datos para así poder explotarlos.
Los datos que potencialmente se pueden obtener en la gran mayoría de las empresas (por no decir todas), está por encima del límite que separa el Business Intelligence (BI) tradicional del Big Data. Así pues, cualquier PYME puede tener la necesidad de una solución analítica basada en Big Data.
No es necesario un superordenador
Llegados a este punto, otra de las creencias extendidas es que para utilizar Big Data necesitamos una máquina con un poder de cálculo inmenso, inasumible desde el punto de vista económico para la gran mayoría de empresas. Esa es una creencia errónea.
A diferencia del BI tradicional, Big Data puede trabajar sobre lo que se conoce como commodity hardware. Es decir, hardware de baja capacidad computacional. Por lo tanto, hardware con un coste medio o bajo. Esto permite que organizaciones sin un gran presupuesto para hardware, puedan incorporar Big Data a su conjunto de herramientas tecnológicas.
Supone esto un hándicap para las organizaciones que trabajan con hardware de media o baja potencia? En absoluto. Big Data permite añadir ordenadores a su red computacional de Big Data, permitiendo ampliar la potencia de cálculo de todo el sistema. En otras palabras, una organización será capaz de ampliar su capacidad de análisis de datos con el tiempo, a partir de pequeñas inversiones. Esta flexibilidad que ofrece Big Data, permite que las organizaciones puedan crear un cluster de Big Data (un conjunto de ordenadores que colaboran entre ellos para obtener unos objetivos comunes) de manera progresiva, sin tener que realizar una gran inversión inicial.
Conclusión
Big Data es una solución tecnológica que surge como respuesta a unas necesidades. Todas las empresas, por muy pequeñas que sean, trabajan con procesos que generan datos. Si las organizaciones son capaces de capturar esos datos, éstos pueden crecer hasta llegar a límites más allá de lo que un BI tradicional puede gestionar de manera eficiente. En ese momento es en el que aparece la necesidad de usar Big Data.
Por otra parte, Big Data es capaz de funcionar en entornos de sistemas muy variados, bien sea un superordenador o un conjunto de ordenadores de gama baja. Esta flexibilidad permite que cualquier organización ya sea grande, mediana o pequeña, pueda implementar una solución de Big Data.