El término big data suena y resuena constantemente en el mundo empresarial, a todos los niveles y en compañías de todos los tamaños. Y aunque no todo el mundo tiene perfectamente claro para qué pueden servir las diferentes tecnologías relacionadas con big data en sus empresas, sí ha calado profundamente el convencimiento de que los almacenes de datos actuales contienen información vital para la competitividad.

La problemática principal es aplicar las analíticas correctas a esos datos para poder extraer el valor necesario en cada momento. En este foro Teradata Innovation Forum 2016, Teradata ha reunido diversas ponencias de índole informativa, así como casos de éxito en torno a estas soluciones en los que se plasma la utilidad real que tienen hoy estas soluciones. Pero, yendo más allá, también se puso el foco en cómo implantarlas utilizando técnicas de Agile y de DevOps, con el objetivo de obtener resultados tangibles en el menor tiempo posible.

Contra el anquilosamiento

En su intervención, Stephen Brobst —CTO de Teradata— habló acerca de los proyectos que hoy en día todavía emplean metodologías de desarrollo en cascada (waterfall), que están condenados no necesariamente a fallar, pero sí a entregar los resultados demasiado tarde como para que la empresa pueda aprovechar realmente todo el potencial. Por otro lado, estos métodos no son flexibles y requieren tanta preparación, que para cuando se han establecido los parámetros iniciales, las metas y las métricas, el panorama empresarial y económico pueden haber cambiado. Por ello defiende la utilización de Agile y DevOps en los desarrollos relacionados con el análisis de datos. “IT y negocio quieren llevarse bien y colaborar, pero en muchos casos no saben cómo hacerlo exactamente”, dijo Brobst, “Teradata les ayuda a crear puentes y a cooperar en beneficio del negocio”.

El resto de las ponencias fueron casos prácticos desarrollados en empresas como T-Mobile Polonia, que expuso su estrategia de gestión del fraude basada en la analítica de datos. Celebrus habló acerca de los datos relacionados con el cliente; Siemens presentó su analítica predictiva y en tiempo real, además del impacto de IoT. Para cerrar, el Industrial and Commercial Bank of China analizó el valor de los negocios en la era de big data y la BI móvil.

En general, el hilo conductor del evento fue acercar la analítica de datos a un contexto de realidad, para que las empresas asistentes puedan ver que otros ya están dando pasos en determinadas direcciones.

Cambio de mentalidad

Y para reducir el miedo a los grandes cambios, Brobst propuso la implantación de proyectos pequeños y claramente delimitados, con resultados visibles a corto plazo. Sólo de esta forma se puede vencer la resistencia que aún ofrecen determinados departamentos, más tradicionales, en su visión de los proyectos que deben generar mejoras en la empresa.

Seguramente, el tema que genera más incertidumbre es que las nuevas metodologías —como Agile y DevOps— comportan un cambio sustancial en la forma de desarrollar proyectos y, en general, de colaborar entre departamentos y dentro de los mismos. Esta alteración de las “costumbres tradicionales” es la mayor barrera a vencer.

De esta forma, a la hora de aceptar los cambios resulta más determinante la edad de una compañía que su tamaño. Cuanto más antigua sea una empresa, tanto más asentados están sus modos de proceder y tanto más difícil es adaptarlos a nuevas formas de trabajar. Incluso si son positivos para el negocio.