Análisis en tiempo real ante el reto de elegir el dato más valioso
El dilema al que se enfrentan las organizaciones hoy radica no solo en decidir sobre qué entorno implementar los sistemas, sino también en cómo transformar la cultura para que redunde en una buena gobernanza de la información
Sería casi imposible cuantificar la cantidad de datos que habrá generado la humanidad mientras usted esté leyendo este texto. El ritmo es tal que ya hace unos años se pasó de hablar de exabytes (solo uno equivale a un millón de terabytes, TB) a zettabytes (ZB). En este caso, uno se traduce en mil millones de TB. Y a finales de 2022 ya se acumulaban unos 97 ZB a nivel mundial, apenas la mitad de los 180 ZB que habrá para 2025, según estimaciones de la consultora International Data Corporation (IDC).
Al igual que la información no para de generarse, la tecnología tampoco de ajustarse a los retos que plantea su uso tanto para personas como para empresas. Uno de los principales para Juan Carlos Sánchez De La Fuente, vicepresidente regional en España y Portugal de Cloudera, radica precisamente en “sacar valor” a unos datos que, en ocasiones, no se llegan a “digerir” a causa de este “crecimiento exponencial” de la información.
“El análisis en tiempo real nos permitirá conseguir un mejor modelo de relación con el cliente”Oriol Rebull, director de datos de CaixaBank
Fue hace apenas unos años, a raíz de la pandemia de Covid-19, cuando llegó “una explosión de digitalización” que aceleró todo de golpe: en el entorno empresarial derivó en una competencia “cada vez más rápida” para tener “todas esas ventajas competitivas respecto a los demás”, añade Victoria Gómez, líder de ventas de soluciones de datos e Inteligencia Artificial (IA) para España, Portugal, Grecia e Israel de IBM.
En este contexto, una de las principales virtudes para el director de datos de CaixaBank, Oriol Rebull, radica en extraer el valor del dato. Es decir: “Hacer analítica, predicciones y usarlo para el día a día en la toma de decisiones a todos los niveles de la empresa”. Y que esos procesos se puedan realizar en tiempo real (TR) es el penúltimo horizonte al que apenas se acaba de llegar.
“Plantearse trabajar en el mundo del dato sin un entorno en nube no tiene sentido. Para mí la clave está en los entornos híbridos”Juan Carlos Sánchez De La Fuente, vicepresidente regional en España y Portugal de Cloudera
Como ya pasa en este sector: “No puedes dejar a alguien sin ver su situación económica porque estés pasando un proceso batch (procesamiento por lotes)” que, aunque permitía una utilización de los recursos “óptima”, tenía más latencia, explica Javier Guajardo, responsable de arquitectura de tecnologías de la información de Ibercaja. “Aprendimos a quitarnos eso de encima y a jugar en tiempo real porque el cliente y las oficinas lo necesitan”. En paralelo, tecnologías como el machine learning permiten anticiparse a la potencial explotación del dato antes de que este pierda valor.
En sectores como el de la salud, el uso del análisis en TR ha repercutido en una mejora de la cadena de suministro (ayuda a precisar dónde ha podido extraviarse un fármaco, por ejemplo), pero también en un incremento de la calidad de vida del paciente al desplegar “soluciones innovadoras”, detalla Antonio Velasco, responsable de tecnología, plataformas y datos de AstraZeneca en España. Entre ellas, el uso de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) con el fin de “controlar mejor la enfermedad” mediante el uso de sensores que monitorizan y recaban la información, con la que se logra elaborar biomarcadores digitales, de gran utilidad y valor tanto para la empresa como para el cliente.
“Podemos diseñar soluciones alineadas con nuestros objetivos para poner en valor los datos y tomar las mejores decisiones, pero sin las personas no vale de nada”Victoria Gómez, líder de ventas de soluciones de datos e Inteligencia Artificial para España, Portugal, Grecia e Israel de IBM
Solo en 2025 se prevé que este tipo de aparatos IoT generen 79.000 millones de gigabytes, estima IDC, con lo que al mismo ritmo que crecen las oportunidades lo hacen los retos, coinciden los expertos reunidos con motivo de una mesa redonda organizada por Cloudera e IBM y CincoDías, y moderada por Nuño Rodrigo, subdirector del periódico.
Ética, seguridad y privacidad
La regulación relativa al almacenamiento y el uso de datos personales, regulados a nivel nacional por la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD) y comunitario pone especial énfasis en la privacidad, la seguridad y un uso correcto de la información. Para que sea posible se hace imprescindible una buena gestión y gobernanza, añade Sánchez de la Fuente.
“Tenemos que aprender a trabajar los procesos en el near real-time. Realmente va a ser una secuencia de acciones inmediatas en el tiempo”.Javier Guajardo, responsable de arquitectura tecnologías de la información de Ibercaja
Para Rebull, trabajar este ámbito sin un buen gobierno “lleva a situaciones frustrantes”. Por lo tanto, primero debería definirse el objetivo a alcanzar y, después, establecer qué tipo de herramientas se usarán para captar y analizar los datos. En CaixaBank, por ejemplo, el uso de TR aspira a “un mejor modelo de relación con el cliente”.
Ética y privacidad del dato están especialmente en boga en su aplicación a la IA (sobre todo a raíz del cuestionamiento de herramientas como ChatGPT), aspectos que en IBM se someten a un comité dedicado a definir los cinco principios sobre los que se desarrollan sus soluciones: transparencia, explicabilidad (clave en entornos regulados, como la banca), detección de sesgos, robustez (impermeable a hackeos o distorsiones) y privacidad.
“Surgen posibilidades de desplegar soluciones innovadoras para nuestros pacientes, como los dispositivos IoT, para ofrecer resultados y gestionar acciones con valor para el cliente”Antonio Velasco, responsable de tecnología, plataformas y datos de AstraZeneca en España
Entornos híbridos
“Plantearse trabajar en el mundo del dato sin un entorno en nube no tiene sentido. Para mí la clave está en los entornos híbridos” entre lo virtual y lo físico (con servidores locales u on-premise), opina Sánchez de la Fuente, para quien trabajar “esos dos mundos” propicia un contexto escalable. Cloudera ya cuenta con clientes que tienen toda su infraestructura en la nube, “pero no es lo normal”. Los beneficios de pasarse a la nube “son clarísimos”, evidencia Rebull, tanto por escalabilidad como por capacidad de innovación. Solo se plantea el entorno físico para custodiar los temas de mayor “sensibilidad”.
En entornos de nube híbrida también trabaja IBM, con el desarrollo de soluciones específicas (como una para la banca), junto a herramientas basadas en IA. Dos “áreas estratégicas” de la compañía, reconoce Gómez.
Efecto cascada para transformar la cultura organizativa
Aunque se disponga de las mejores soluciones y tecnologías para valorizar el dato, Victoria Gómez, líder de ventas de soluciones de datos e Inteligencia Artificial para España, Portugal, Grecia e Israel de IBM advierte que si no hay detrás personas “que las utilicen, no vale de nada”. Por este motivo apela a la implicación de todos los departamentos y personas en la estructura organizativa. La capacitación para entender y aplicar su uso ha llevado a iniciativas como 'IBM SkillsBuild', que pretenden formar a 30 millones de personas hasta 2030.
La gestión del talento interno o externo “es clave” para Juan Carlos Sánchez De La Fuente, vicepresidente regional en España y Portugal de Cloudera. Desde su compañía contribuyen a este objetivo mediante tecnologías de código abierto (open source), que ofrecen un “abanico de posibilidades ilimitado” en formación.
Antonio Velasco, responsable de Tecnología, Plataformas y datos de AstraZeneca en España, identifica tres patas sobre las que se debería sostener esa transformación “necesaria” de la organización para el uso de estas nuevas dinámicas de procesos de datos: la “esponsorización” desde las capas directivas y hacia abajo; la comunicación para dar a entender qué se hace y qué valor aporta; y el rol del liderazgo transformacional desde las áreas más tecnológicas. Para que las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías lleguen absolutamente a todos los rincones de la empresa que se pueden beneficiar y donde, quizá, “no son conscientes” de su potencial utilidad.
La transformación interna de las empresas también pasa, en opinión de Javier Guajardo, responsable de arquitectura tecnologías de la información de Ibercaja, por constituir equipos multidisciplinares con estos nuevos perfiles vinculados a la rama del dato (científicos, analistas o ingenieros) que se especializan en distintas ramas del negocio. Además se le suma que, debido a la alta demanda que existe, presentan una “movilidad increíble”.
En este sentido, la estrategia de Caixabank, describe su director de datos, Oriol Rebull, se basa en tres ejes: tecnología, gobierno y gestión del talento y las personas. Más allá de ir a cubrir los huecos con la oferta externa, ensalza la importancia de la recapacitación (reskilling) del potencial interno como una de esas posibilidades. De ahí que la entidad disponga de recursos formativos como material divulgativo, audiovisual o ‘gamificado’. En paralelo, coincide con sus compañeros en que cualquier transformación cultural de la organización deberá emanar de una alta dirección que ha entendido “que el futuro del dato, de la analítica, de la IA forma parte del futuro de la empresa”.
Camino hacia el tiempo real cercano
Ni todas las industrias tienen las mismas necesidades en cuanto a la gestión del dato en TR, ni todas deben definir las mismas estrategias. En el caso del modelo de la banca, se antoja necesario que aprendan a trabajar en el tiempo real cercano (TRC) o near real-time (NRT), lo que equivale a una secuencia de acciones inmediatas en un determinado espacio temporal, cree Guajardo.
Un reto en toda regla que implica salir del mainframe (una unidad central donde se procesan en conjunto miles de millones de cálculos y transacciones en TR) y “aprender a romper en trocitos” esa información y ubicarla en función de las eventualidades que surjan. Lo que implica, además, diseñar una arquitectura de eventos para completar una acción específica.
Pero no siempre el procesamiento en TRC tendrá sentido, añade Gómez, para quien su uso variará, sobre todo, “en función del tipo de dato” a tratar.
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