Lo disruptivo es el descubrimiento del dato, no la tecnología empleada

Aunque el término suena y resuena en los ambientes empresariales, en ocasiones como promesa de una panacea universal que aumente la competitividad de las compañías de forma casi mágica, la realidad es que muchas empresas no tienen realmente claro lo que les pueden aportar las tecnologías relacionadas con big data. Aunque el concepto ya lleva algunos años en el mercado, ahora es cuando verdaderamente se comienza a descubrir el potencial que tiene y cuáles pueden ser sus aplicaciones concretas.

Además, por desgracia, hay mucho miedo al cambio y a las nuevas tecnologías. En muchas empresas se han acostumbrado a hacer las cosas de cierta manera y no quieren cambiar. Por eso es importante saber que big data no es un concepto complicado y hay que perderle el miedo. Es importante abandonar la zona de confort.

“Hoy, el cliente ya sabe que existe todo esto de big data, pero igual todavía no tiene claro para qué lo puede utilizar en su caso concreto. Es importante conocer bien la empresa, ver qué partido le puede sacar a sus datos y qué tecnologías concretas pueden utilizar”.

Resulta vital contar desde el principio con una meta, una idea general de la información que se quiere obtener del mar de datos que hemos almacenado en los últimos años, estructurados o no estructurados. Hay que hacerse preguntas del tipo: ¿Es realmente necesario analizar las redes sociales y conocer la opinión de nuestros clientes, para qué? ¿Es posible que haya datos de más valor ya almacenados en nuestros sistemas y que hasta el momento no se han aprovechado? ¿Es necesario un cambio en las infraestructuras y/o aplicaciones, o es suficiente complementar lo que tenemos con algunas ampliaciones?

“Hay que hacerse todas estas preguntas, y muchas más, antes de encaminar a la compañía a una determinada estrategia de big data. Además, es crucial que todos los key players se sienten en la misma mesa a contestarlas, porque solo eso va a garantizar la sostenibilidad del proyecto a medio y largo plazo”.

En la actualidad, las compañías se debaten entre el deseo de utilizar tecnologías de big data y el temor a que esta implementación produzca cambios importantes en la forma de trabajar o en su infraestructura tecnológica.

“Nosotros estamos en contra de esa moda que hay ahora de presentar tecnologías disruptivas, como si eso fuera algo bueno y moderno. Eso es lo peor que le puede pasar a una empresa: aplicar una tecnología disruptiva después de haber estado tantos años invirtiendo en la lógica del negocio. Emplear algo totalmente distinto a lo que tiene no es bueno en cuanto a costes, en cuanto a funcionalidad. Para nosotros, lo disruptivo es el descubrimiento del dato, no la tecnología empleada”.

Para el equipo Fujitsu, lo realmente importante a la hora de implementar big data es la integración. “No queremos llegar a un cliente y ser disruptivos. Queremos usar lo que tiene, e integrarlo y complementarlo con las nuevas tecnologías que están apareciendo con el objetivo de dar respuesta a las metas planteadas, lo que desea obtener de los datos”.

Hay que hacerse muchas preguntas antes de encaminar a la compañía a una determinada estrategia de big data

La clave está en el key user

Frecuentemente, en las empresas existe una desvinculación efectiva entre los responsables de negocio y los de TI. Sus parámetros de actuación no suelen estar lo suficientemente sincronizados y esto daña de forma sensible la capacidad para innovar, incluso aprovechando la tecnología de la que ya dispone.

De esta forma, antes de acometer un proyecto de big data resulta sumamente importante la cooperación, desde el principio, entre el personal de negocio y el de TI.

“Es fundamental que las empresas y los empresarios cambien el concepto. Se necesita la participación de todos los implicados, ya que, de lo contrario, el proyecto estará abocado al fracaso. No hay proyectos ‘solo para negocio’. Para nosotros, la participación de ambos, TI y negocio, es fundamental”.

Si solo se habla con perfiles de negocio, faltaría la perspectiva en torno a las infraestructuras y los sistemas existentes, de cómo integrarlo con el back-end, de cómo preparar los datos.

“En ocasiones, la primera tarea es sentar en una mesa a los dos implicados y encontrar los puntos comunes que mejorarán el negocio. En realidad, este es el primer paso de cualquier proyecto de big data”.

En un proyecto de estas características es importante tener en cuenta todo el recorrido, desde la infraestructura pasando por el desarrollo y llegando hasta la parte de negocio. Hay que cubrir todo el ciclo de vida del proyecto para que realmente sea un éxito. “Para eso tenemos este equipo multidisciplinar, que puede cubrir todas las facetas del ciclo de vida del software. Desde el análisis, pasando por la concepción e implementación, hasta el seguimiento y optimización”.

Pequeñas metas “conseguibles”

Normalmente, los proyectos de big data vienen rodeados de un halo de gran cambio. La sensación es de ser proyectos muy grandes, de durar mucho tiempo. Pero eso no es necesariamente cierto. De hecho, es preferible comenzar con proyectos pequeños, que tengan una meta clara y que proporcionen resultados tangibles en un plazo de tiempo muy corto. Esto tiene varias ventajas:

• La inversión es más reducida y el retorno mucho más rápido, lo que mejora la viabilidad del proyecto a nivel financiero.
• Los cambios en la infraestructura tecnológica son mínimos, en algunos casos incluso nulos, porque es posible que la tecnología necesaria ya esté presente.
• El acercamiento a big data se realiza de forma progresiva, resolviendo casos de uso específicos, y permite a la compañía adaptarse poco a poco a una nueva forma de trabajar.

Para empezar, es muy importante saber dónde está la empresa y cuáles son los objetivos que desea alcanzar. “No se puede llegar y plantear un cambio radical de lo existente. Nosotros analizamos lo que el cliente ya tiene, lo estabilizamos y luego vemos qué se necesita para sintetizar toda esa información”.

Sobre todo, no hay que pensar en proyectos grandes de muchos meses. “Lo que fomentamos es otro tipo de metodología, más ágil, con la que podemos mostrar resultados rápidamente para saber si es lo que se quiere, si aporta valor. Big data es escalable y permite plantear escenarios a partir de pequeños proyectos en plazos cortos, en los que vamos afrontando los problemas por partes”.

Por supuesto, no se trata de estar en contra de las tecnologías propietarias o los grandes sistemas, pero la forma de introducirlos tiene que estar alineada con las necesidades reales de la compañía. “Antes de ofrecer soluciones, nos esforzamos en saber cuál es el reto, adaptando estas soluciones a los requerimientos de las compañías”.

En la mayoría de las ocasiones, el primer paso es optimizar las herramientas de las que ya dispone la empresa: “Si no se parte de una base optimizada, añadir tecnologías big data encima de ella no va a mejorar las capas subyacentes, sino que heredará las carencias preexistentes”. De hecho, en ocasiones es posible que las necesidades se cubran sin tener que añadir nada nuevo, simplemente utilizando y optimizando lo que ya tienen y analizando los datos internos que ya se están capturando hoy.

“En muchas ocasiones las empresas no optimizan lo que tienen. Para nosotros, big data también es la optimización de las tecnologías y recursos existentes para sacarles todo el partido. Estabilizar y optimizar lo que ya existe y ver todas las implicaciones que puede tener a partir de los objetivos planteados”.

La base es la integración y la optimización para, en un siguiente paso, ir consiguiendo los objetivos aprovechando todo el espectro de tecnologías existente para el tratamiento de los nuevos datos. “Pero, insisto, el objetivo es obtener el valor que se espera de la información de la que dispone, porque quien conoce realmente el negocio es el propio cliente y es él quien puede identificar ese valor. Nosotros somos facilitadores, aportamos conocimiento del contexto tecnológico, ideas y soluciones”.

De hecho, una de las herramientas más importantes con las que cuenta este equipo multidisciplinar de Fujitsu es su laboratorio (Fujitsu Democenter) instalado en España, y mediante el que pueden hacer integraciones reales —con datos del cliente— y probar todas estas tecnologías. “No se trata de teoría, el laboratorio sirve para demostrar que todo esto es real… Porque creemos que esta es la mejor manera de transmitirlo al cliente, que vea que funciona”.

Big data es escalable y permite plantear escenarios a partir de pequeños proyectos en plazos cortos

Ya estamos en big data

Es un hecho. En realidad, la mayoría de las empresas están ya en big data. Lo que ocurre es que todavía tienen que encontrar la tecnología, el proceso o la integración adecuada para poder aprovechar los datos de los que ya disponen. “Cuando alguien dice que quiere emprender un proyecto big data, en realidad lo que quiere hacer es organizar, integrar, estructurar y obtener valor de los datos”.

Aunque no lo sepamos, hoy estamos todos en big data. Lo que ocurre es que ahora hay nuevas tecnologías para poder leer y analizar aquello que no podíamos leer y analizar hasta hoy. “Un detalle interesante es que muchos separan lo que es big data de la infraestructura y recursos con los que cuenta una empresa actual, pero eso no es así. En realidad todo está relacionado y nosotros intentamos encontrar el mejor camino para poder aprovechar los datos. Ya sea restructurando lo que el cliente ya tiene o añadiendo nuevos elementos de hardware o software, así como nuevos procesos”.

En realidad, las soluciones para big data son una herramienta, que permite a las empresas utilizar todos los recursos que tienen a su alcance, que se creen sinergias entre los datos que produce, por ejemplo el departamento financiero con los de recursos humanos o los de marketing. “El objetivo es contar con una visión unificada que ayude a tomar decisiones más informadas, diseñar mejores procesos y aportar valor a la compañía”.

Pero este proceso, cuya lógica es fácil de entender, tiene diferentes aplicaciones para cada tipo de empresa. Cada una opera de cierta forma, se basa en ciertos parámetros y normas y responde a un mercado determinado. Y eso hace que, para llegar a la misma meta, las soluciones sean tan diversas como las propias empresas. Ni siquiera en industrias verticales —del mismo sector— las soluciones son las mismas, aunque los actores externos puedan ser muy similares. En resumen, no existe una solución big data one fits all, sino que es necesario estudiar la situación individual para seleccionar las tecnologías más apropiadas que conduzcan al aprovechamiento óptimo de la información.

The big data user experience

Exponer a los usuarios a la enorme cantidad de datos que pueden obtenerse con las tecnologías big data es algo que requiere metodologías nuevas. El objetivo es que exposición sea comprensible y aporte valor no solo al usuario, sino también a la empresa, apoyándose en las decisiones que toma el usuario a partir de ella. Fujitsu va incluso un paso más allá con su Fujitsu User Experience.

“A grandes rasgos, estamos hablando de una forma nueva de visualizar la información y de extraer el conocimiento, pero también de interactuar con ella. Al mismo tiempo, el sistema se realimenta para descubrir cómo las personas están interactuando con el propio sistema”.

Pongamos un ejemplo: imaginemos un supermercado que forma a personal para trabajar con unos nuevos cajeros. Hasta ahora se les daba un manual en el que se explica cómo desarrollar su labor, pero, al tratarse de una actividad manual —práctica—, es muy difícil saber si esas personas están realmente capacitadas para desarrollar esa labor. Con este nuevo enfoque de experiencia de usuario, es posible utilizar diferentes tecnologías (realidad virtual y, realidad aumentada) para “ver” cómo cada empleado usa el terminal y con cada una de las interacciones, los tiempos y el uso en general, descubrir si realmente está adaptado a ese puesto. Esto es tanto más útil cuanto más especializado sea el trabajo que ha de realizarse. Y no solo eso, también se puede descubrir si las interfaces de usuario realmente están optimizadas para la tarea para la que se han diseñado.

“Actualmente existe una importante cantidad de datos heterogéneos que provienen de todo tipo de dispositivos. Lo que va a definir finalmente el éxito de una empresa es la capacidad de filtrar esa información y saber realmente lo que merece la pena y lo que tiene potencial, para poder sacarle partido. Aquí es donde reside el verdadero poder de big data, en la creatividad a la hora de tomar todas las porciones relevantes y descartar lo que no es importante. Por ello resulta tan vital que las empresas sepan dónde están y hacia dónde van”.

Los actuales cuadros de mando ya no son suficientes para visualizar los nuevos datos. Ahora se necesitan nuevas tecnologías más interactivas que se adapten automáticamente a las circunstancias, al dispositivo y al usuario. La experiencia de usuario reside en la posibilidad de que este pueda aprovechar todo el conocimiento que reside en los datos que están almacenados en los sistemas de la empresa. Esta es una nueva visión de lo que propone big data. “Nosotros cambiamos la experiencia de usuario alejándola de los tradicionales cuadros de mando. La idea es que el usuario pueda vivir experiencias en diferentes sitios y a través de todo tipo de dispositivos, aprovechando la información que las empresas almacenan sobre él para mejorar el modo en el que disfruta los productos y servicios… Pero, al mismo tiempo, que la propia empresa sea capaz de retroalimentar ese contenedor con nuevos datos procedentes de todas esas experiencias, con el objetivo de mejorar y personalizar cada vez más su propuesta al cliente. El objetivo final sería un ciclo de adopción/aprendizaje continuo”.