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Big Data como evolución de Business Intelligence

12 Jul, 2018 | Data & Analytics | 0 Comentarios

Insights -> Tendencias y Actualidad

Big Data y Business Intelligence… en 1914 se hizo realidad lo que durante siglos fue el sueño de muchos ingenieros:  el Canal de Panamá. A lo largo del siglo XX ha permitido transitar a más de 14.000 barcos al año, cargados con hasta 4.000 contenedores cada uno. Sin embargo, al mismo tiempo que la inversión en el Canal se iba recuperando, la construcción de buques cada vez más grandes que no cabían en él y el crecimiento del tráfico marítimo mundial de mercancías, hacían necesaria su ampliación.

Después de años de estudios, se decidió agrandar el Canal de Panamá. Inaugurado en 2016, el ensanche permite hoy el tránsito de navíos con hasta 18.000 contenedores. Si bien fue necesario construir nuevas esclusas, desarrollar nuevos métodos para abastecerlas de agua, y hubo que agrandar la profundidad del cauce en algunas zonas para permitir el paso de embarcaciones de más calado, se consideró más viable la opción de agrandar la obra existente y utilizar las infraestructuras ya construidas, antes que otras opciones, como la de crear un nuevo canal que cruzase Nicaragua.

 

 

Este ejemplo me viene a la mente ante la percepción de ciertas organizaciones de no necesitar un sistema Big Data, porque ya tienen su sistema Business Intelligence (BI en adelante) que les da lo que necesitan. En estos casos me atrevo a preguntar si les interesaría, no crear un Big Data desde cero, sino extender su BI actual con ciertas capacidades nuevas.

¿Es Big Data una alternativa a BI, y por lo tanto un BI bien implantado supone una barrera de entrada a Big Data? No lo creo.

Una primera forma de aumentar un BI consiste en añadir nuevas fuentes de información cuyo conocimiento oculto no es explotado de manera sistemática ni en su totalidad. Esto es especialmente interesante cuando se trata de datos no estructurados, como es el caso del correo electrónico, los tweets, los blogs, los sitios webs… Además de orígenes internos hasta ahora desestimados, ya sea por su gran volumen o porque su estructura exige un procesamiento demasiado costoso, también es hoy en día más asequible el tratamiento de datos de procedencia externa, que incluso se pueden descargar.

En segundo lugar, la evolución de la tecnología nos permite profundizar los tratamientos aplicados a los datos. Con frecuencia estimamos que nuestro BI nos permite sacar análisis satisfactorios, lo que constituye una limitación: la satisfacción con lo que tenemos no nos empuja a buscar lo que desconocemos. En ese sentido, las predicciones que se realizan en un BI, cuando se hacen, son muy limitadas respecto a lo que se puede hacer con sistemas modernos de Big Data. La aplicación de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) a nuestros datos nos permite enriquecer el conocimiento proporcionado por nuestro BI.

¿Y por qué no se han hecho estas ampliaciones de datos y funcionalidad hasta ahora? La razón es simple: la tecnología no lo permitía.

Hoy en día, la potencia de cálculo y el desarrollo de las telecomunicaciones permiten ejecutar algoritmos que consumen muchos recursos, y que hasta ahora quedaban en un nivel teórico o se utilizaban con pequeños volúmenes de datos. Gracias a la potencia de cálculo, podemos hacer mucho más en nuestras instalaciones.

Y gracias al desarrollo de las telecomunicaciones, podemos por un lado recolectar información de procedencias lejanas y diversas, y por otro recurrir al procesamiento y al almacenamiento distribuidos, ya sea interno o en la nube. El tiempo real es ya aplicable en procesos en los que hasta hace poco era inimaginable.

De estas tres reflexiones surge un posible esquema para la implementación de una solución Big Data:

enriquecer las fuentes de información,

introducir aprendizaje automático,

subir a la nube.

Son tres líneas de acción que se pueden acometer una después de otra o en paralelo, y en cualquier caso de manera independiente. Y es posible que sólo nos convengan una o dos. Cada organización tiene sus necesidades y sus prioridades.

Big Data y Business Intelligence

En conclusión, una organización que ya disponga de una solución BI tendrá la posibilidad de extenderlo en cualquiera de las direcciones señaladas para llegar a Big Data. Y una organización sin BI instalado tendrá la suerte de crear su Big Data desde cero, partiendo de tecnologías modernas.

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Eduardo Suja

Eduardo Suja

Eduardo es Big Data Manager en el Área de Ingeniería de Proyectos de Panel Sistemas. Puedes visitar su perfil en Linkedin y contactar con él vía e-mail en esta dirección.

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