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Estudio

El Big Data en España: situación actual

Ricardo Malhado Patrocinado por Hewlett Packard Enterprise e Intel®

OPINIÓN DE IDC

El enorme potencial de la tecnología de Big Data y sus diversas aplicaciones ofrece una

oportunidad sin antecedentes de creación de valor en todos los sectores de la economía.

En la actualidad, Big Data permite a las organizaciones mejorar su competitividad, crear

valor añadido para sus soluciones y productos, acelerar la innovación, garantizar la

conformidad y mejorar los índices de productividad. Mientras la mayoría de los negocios

ya utiliza Big Data para ayudar en procesos de tomas de decisión relacionados con las

operaciones de negocio, su ámbito de actuación sigue expandiéndose y evolucionando,

ofreciendo oportunidades de negocio e innovación más allá de la mera toma de

decisiones.

El análisis de IDC muestra cómo las empresas que mejor aprovechan dicha tecnología

para analizar sus datos y tomar decisiones, están alcanzando claras ventajas

competitivas sobre sus competidores. De hecho, aquellas empresas a nivel internacional

que han logrado imponer su modelo en el mercado con una velocidad asombrosa, son

precisamente aquellas que han usado, entre otras cosas, la tecnología de Big Data como

una herramienta estratégica y tangible de creación de valor.

No obstante, el estudio de IDC, basado en encuestas directas con más de 200 empresas

españolas, muestra que la adopción de dicha tecnología en España es claramente

mejorable. Los resultados de este estudio se presentan en este documento, con el

objetivo de dar a conocer la realidad de la situación actual de Big Data en España.

De acuerdo a este estudio, la Empresa española tiene aún un largo camino que recorrer,

existiendo todavía un conjunto de puntos que carecen de evolución y atención cuidada,

entre otros: el papel del departamento de TI, el desconocimiento del valor que Big Data

puede aportar a los negocios, el preocupante desconocimiento de las empresas sobre

los proveedores y de los pasos necesarios para acometer un proyecto de Big Data, la

lentitud en la transformación organizativa necesaria, así como el insuficiente desarrollo

o preparación de la infraestructura tecnológica para implementar iniciativas de Big Data.

En base a el resultado de estas encuestas y su análisis, este estudio ofrece también un

conjunto de conclusiones y recomendaciones que los proveedores de tecnologías y

soluciones de Big Data deben tener en cuenta para adecuar sus estrategias de

posicionamiento de cara a las empresas usuarias. Asimismo, presenta

recomendaciones que las empresas usuarias deben utilizar en su jornada de

transformación analítica y digital, así como en su utilización y planificación de proyectos

de Big Data.

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MERCADO DE BIG DATA EN ESPAÑA: EXPECTATIVAS DE CRECIMIENTO

La transformación digital en la que está sumida la gran mayoría de las empresas en la

actualidad y el aumento exponencial de la generación de datos son dos de los grandes

impulsores del mercado de Big Data. Las empresas siguen buscando nuevos conjuntos

de datos y contenidos para su análisis con el objetivo de mantener una ventaja

competitiva en términos de gestión de costes, eficiencia operacional y gestión de

clientes.

Esto significa que Big Data y Business Analytics contribuirán decisivamente para que

las empresas tomen sus decisiones basándose en los datos. Y significa,

consecuentemente, que la inversión en estas tecnologías mantendrá una tendencia

ascendente.

En España, y de acuerdo con los datos de IDC, el segmento de mercado de Big Data

tendrá un crecimiento anual compuesto de un 20,4% entre el 2014 hasta 2019. En

concreto, el crecimiento anual asociado a la venta de Hardware será de un 24,9%, mayor

que el crecimiento del Software (18,1%) y de los Servicios (20,5%). Esta tendencia está

motivada por el hecho de que para hacer frente al significativo aumento del volumen de

datos que las empresas tienen que gestionar, las tecnologías de Big Data permiten el

almacenamiento distribuido de datos recurriendo a arquitecturas scale-out, sin

necesidad de invertir en Software o Servicios adicionales.

La Figura 1 muestra la distribución del crecimiento esperado para el segmento de Big

Data en España en los próximos años para dichas categorías.

FIGURA 1 – FORECAST DEL MERCADO DE BIG DATA EN ESPAÑA

Fuente: IDC, Big Data Market Forecast - España

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En comparación con el contexto más amplio de EMEA, la tasa global de crecimiento

compuesto entre 2014 y 2019 española será un 1,8% inferior. Y en cuanto a valores

globales en 2019, la inversión española representará un 4,55% de la inversión total en

EMEA.

BIG DATA EN LA EMPRESA EN ESPAÑA: SITUACIÓN ACTUAL

Este estudio presenta un análisis sobre la situación actual de Big Data en la Empresa

en España y, para ello, IDC ha involucrado a más de 200 empresas, con una distribución

por tamaño de empresa desde 99 y más empleados, y presencia en el territorio nacional.

El objetivo es dar una visión completa sobre:

La estrategia de inversión de las empresas en España: entender sus prioridades

de negocio y de TI, y saber si están alineadas entre ellas, así como si existen

planes de implementación de proyectos de Big Data para el futuro inmediato.

Las necesidades de las empresas en el contexto Big Data: conocer qué esperan

las empresas de los proyectos de Big Data, el estado actual de su analítica, la

utilización de datos no-estructurados y los tipos de datos que consideran más

interesantes para una estrategia de Big Data y cómo piensan acceder a clusters

Hadoop. Además, el documento analiza la existencia de uno de los roles más

importantes en una estrategia analítica – el Científico de Datos – así como la

existencia de infraestructura dedicada al Big Data.

La toma de decisiones en iniciativas Big Data: entender cuál es el nivel de

importancia que las empresas dan al Big Data, quien lidera los proyectos de Big

Data dentro de la corporación, cuáles son los retos a que se enfrentan para

acometer una iniciativa de Big Data, así como las mayores barreras a la

utilización de sistemas de Big Data. El estudio trata de entender, también, si las

empresas tienen un conocimiento profundo de cuáles son los pasos necesarios

para desarrollar un proyecto de Big Data y cuál es el conocimiento que los

usuarios tienen de los proveedores.

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ESTRATEGIAS DE INVERSIÓN DE BIG DATA

Entender la estrategia de inversión de las empresas es fundamental para saber, en una

primera instancia, como puede Big Data aportar valor a sus negocios. De hecho, las

empresas deben identificar, mediante sus prioridades estratégicas, como podrá Big Data

ayudarles a alcanzar dichos objetivos.

En este sentido, tal y como muestra la Figura 2, al preguntar a las empresas sobre sus

principales prioridades de negocio para los próximos 12 meses, destaca la reducción de

costes, la entrada en nuevos mercados y la mejora de procesos de negocio y de

productos y servicios existentes. Es decir, priorizan, por un lado, la eficiencia operacional

y, por otro, la expansión de sus negocios.

FIGURA 2 - PRIORIDADES DE NEGOCIO

Q. ¿Cuál es la principal prioridad de negocio en su empresa durante los siguientes 12

meses?

En EMEA, de acuerdo con la última encuesta de Software (IDC EMEA Software Survey,

2015), las empresas también están preocupadas con la eficiencia operacional - sobre

todo con la reducción de costes y con la mejora de los procesos de negocio. Sin

embargo, la inversión en términos comparativos será mayor de lo que es en España.

Esto se debe, principalmente, al mayor conocimiento que las empresas tienen de las

soluciones, proveedores y beneficios de negocio aportados por la tecnología de Big

Data.

Sin embargo, cuando observamos más detenidamente esta relación y la comparamos

con las prioridades de TI, tal y como indica la Figura 3, existe un enfoque muy

significativo en la mejora de la eficiencia operacional. Las empresas destacan la mejora

de procesos de TI, la consolidación de infraestructura y la reducción de costes como sus

principales preocupaciones de TI. Esta visión de prioridades atiende más a la

perspectiva del TI como un centro de costes. Pero, se puede argumentar también que

antes de enfrentarse a iniciativas de transformación analítica, las empresas deben

“ordenar su TI”, reduciendo los costes, consolidado y optimizando su infraestructura y

mejorando sus procesos de TI.

Fuente: IDC, Encuesta sobre Iniciativas de Big Data en España, 2016

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Cuando comparamos esto con la situación en EMEA (IDC EMEA European Software

Survey, 2015), hay una clara diferencia en el hecho de que las empresas evidencian, en

sus principales prioridades de TI, una visión del departamento de TI como un socio del

negocio en temas de transformación analítica y digital, en lugar de apenas como un

prestador de servicios, destacando: mejorar los servicios a usuarios, mejorar la

seguridad de TI (para tratar nuevos tipos de datos) y soportar la innovación del negocio.

FIGURA 3 – PRIORIDADES DE TI

Q. ¿Cuál es la principal prioridad de TI en su empresa durante los siguientes 12

meses?

En cuanto a la implementación de tecnologías específicas de Analíticas y de Big Data,

tal y como muestra la Figura 4, las empresas encuestadas corroboran que los

despliegues y los planes de implementación de Big Data están claramente por debajo

de los de Business Analytics: apenas un 16% de las empresas ha implementado

soluciones de Big Data y un 63% de los encuestados no tiene planes de implementación

de tecnologías Big Data. En comparación, un 40% ya implementó soluciones analíticas.


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FIGURA 4 – IMPLEMENTACIÓN DE BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

Q. ¿Cuál es, en su organización, el estado de implementación de tecnologías de

Business Analytics y de Big Data?

OBJETIVOS Y CONTRIBUCIÓN ESPERADA DE BIG DATA

Las empresas encuestadas identifican tres áreas principales como objetivos principales

de Big Data, tal y como muestra la Figura 5:

la mejora de sus procesos de negocio,

la mejora en la captación de clientes y

el desarrollo de modelos de negocio.

Un dato relevante es que un 14,40% de los encuestados no sabe cuáles son los

objetivos de Big Data, lo que se traduce en un desconocimiento (o escaso conocimiento)

del potencial de esta tecnología.

FIGURA 5 – OBJETIVOS DE LAS ACTIVIDADES BASADAS EN BIG DATA

Q. ¿Cuál es el objetivo de las actividades basadas en Big Data?

Big Data Business Analytics



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Es más, cuando preguntamos a las empresas encuestadas sobre los tipos de

contribución que Big Data va a aportar a sus negocios, estas destacan principalmente la

contribución en los ingresos y la reducción de riesgos como principales factores, y la

contribución en el margen en tercer lugar, tal y como muestra la Figura 6. Además, una

cantidad significativa, y casi preocupante, de empresas (19%) no sabe responder a esta

pregunta.

FIGURA 6 – CONTRIBUCIÓN ESPERADA DE BIG DATA

Contribución esperada de Big Data

Q. ¿Cuál es la contribución esperada de Big Data en su organización?

ESTADO ACTUAL DE LAS SOLUCIONES ANALÍTICAS

El grado de madurez de una organización con respecto a la implementación y utilización

de soluciones de Business Analytics es un indicador clave con relación a su capacidad

e iniciativa para implementar soluciones Big Data. En este sentido, hemos cuestionado

a las empresas sobre qué tipo de herramientas de Business Analytics tienen ya

desplegadas o planificadas.

El 48,10% de las empresas indica tener ya desplegadas (o en planificación)

herramientas específicas de las líneas de negocio, y un 42,8% hace referencia a

herramientas de consultas e informes de Business Intelligence y cuadros de mando, tal

y como demuestra la Figura 7.

En comparación, en EMEA, un 50,8% de las empresas considera importante la

implementación de nuevas funcionalidades y/o la actualización de las actuales.


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FIGURA 7 – DESPLIEGUE DE SOLUCIONES DE BUSINESS ANALYTICS

Q. ¿Qué soluciones de analítica tiene ya desplegadas o planea desplegar?

Aun así, un número muy significativo de empresas (42,80%) no tiene ninguna actividad

planificada relacionada con soluciones de Big Data, como lo demuestra la Figura 8.

Sin embargo, casi un 60% está considerando algún tipo de actividades relacionadas con

Big Data, evidenciándose, en un 22,60% de las empresas, la inversión en la seguridad

de los datos para cumplir con la legislación vigente y, en un 18,80%, el objetivo de

proporcionar a los usuarios un sistema de acceso al Big Data.

FIGURA 8 – ACTIVIDADES PLANIFICADAS DE BIG DATA

Q. ¿Cuál de las siguientes actividades está considerando en su organización en los

próximos 12 meses?



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NECESIDADES EN LA GESTIÓN DEL DATO

Los procesos de Big Data, generalmente, gestionan datos provenientes de distintas

bases de datos (datos estructurados), pero de manera más frecuente se pueden incluir

datos generados por redes sociales, imágenes, ficheros de audio o vídeo (datos no

estructurados). En el diseño de cualquier solución es necesario tener en cuenta no solo

los datos estructurados sino también los no estructurados.

Por eso, antes de enfrentarse a un proyecto de Big Data las empresas deben identificar

los datos que necesitan para los Casos de Uso planificados y deben conocer cómo y

dónde están los datos, como se manejan, quien tiene acceso, cuál es su calidad, etc.

Este paso requiere un análisis previo del grado de madurez de la organización alrededor

del dato para conocer desde donde se parte, antes de empezar un proyecto de Big Data.

En este contexto, las empresas encuestadas consideran los datos de CRM, ERP, de

ventas y de tráfico Web como los más interesantes para los proyectos de Big Data, tal y

como muestra la Figura 9. Esto supone, asimismo, retos de integración de estos

sistemas (y/o del Data Warehouse corporativo) con las plataformas de Big Data.

FIGURA 9 – TIPOS DE DATOS OBJETIVO PARA PROYECTOS DE BIG DATA

Q. ¿Cuáles son los tipos de datos objetivo de los proyectos actuales y planificados de

Big Data?

Además, es necesario tener en cuenta, por un lado, que los datos no-estructurados

cobran cada vez más importancia para la inteligencia del negocio de las empresas. Esto

es corroborado por los resultados de la encuesta, que indican que los datos no

estructurados son cada vez más presentes en los sistemas de las empresas y tienen ya

un volumen y una distribución parecida a la de los datos estructurados, tal y como

muestra la Figura 10.

Es importante también destacar que este volumen de datos no estructurado se ha

alcanzado en mucho menos tiempo que el volumen de datos estructurados, y que se

estima que le sobrepase en poco tiempo.


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FIGURA 10 – CANTIDAD DE DATOS ALMACENADOS ACTUALMENTE

Q. ¿Cuál es la cantidad de datos estructurados y no estructurados que almacena

actualmente su empresa?

Más allá de esta nueva tipología de datos, la creciente presión para responder a los

clientes de forma ágil y cada vez más personalizada, anticipándose a sus necesidades

o preferencias, impone una presión adicional sobre los sistemas analíticos en términos

de disponibilidad y de capacidad estructural para hacer procesamiento de datos en

modalidades que van desde el batch al tiempo real, siendo esta última cada vez más

común. De hecho, desde IDC esperamos que el desarrollo de soluciones y productos de

Internet de las Cosas y la subsiguiente implementación de los Casos de Uso, hagan que

este sea el modo de procesamiento más aplicado a los datos en un futuro próximo.

Esto es corroborado por la Figura 11, que muestra que cada vez más empresas tienen

necesidades analíticas de reporte diarias o en tiempo real (más de un 46%). Este valor

aumenta hasta más de un 66% si se añade el reporte semanal.

Datos Estructurados Datos No-estructurados


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FIGURA 11 – FRECUENCIA DEL ANÁLISIS DE LOS DATOS

Q. ¿Cuál sería la frecuencia de su análisis de datos?

Sin embargo, en cuanto al acceso a clusters Hadoop, (la tecnología de facto en el

entorno empresarial standard para una infraestructura de datos de Big Data), muchas

de las empresas revelan un total desconocimiento sobre cómo acceder a los datos en

Hadoop, tal y como muestra la Figura 12.

Este desconocimiento supone un camino de aprendizaje a recorrer por las empresas,

de forma que puedan aprovechar los beneficios de la tecnología y hacer que esta

atienda a sus necesidades de reporte diarias o en tiempo real.

Un dato que mitiga ese desconocimiento es que SQL (Structured Query Language), a

pesar de ser un paradigma relacional (y que, por tanto, asume un modelo ACID de

relación entre los datos – Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Consistencia – que

es apenas uno de los muchos tipos que Hadoop soporta), es el modo de acceso

preferencial de los usuarios a clusters Hadoop, dado que un 35% de las empresas ha

planificado acceder a los datos almacenados en Hadoop utilizando esta tecnología.

Este dato no constituye una sorpresa, ya que SQL es la tecnología estándar de las

soluciones analíticas desplegadas en las empresas. Esto está alineado con la

inversión y desarrollo de tecnologías SQL para acceso a Hadoop por parte de los

proveedores de soluciones de Big Data, existiendo hoy muchos mecanismos de

acceso SQL a datos estructurados y no estructurados en Hadoop, como, por ejemplo,

HIVE, Impala, Drill, Spark SQL, etc.


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FIGURA 12 – ACCESO A LOS DATOS EN CLUSTERS HADOOP

Q. ¿Cómo tiene planificado acceder a sus datos en su cluster Hadoop?

RECURSOS HUMANOS Y TECNOLÓGICOS

El modelo organizativo y el sourcing del talento necesario son factores estructurales y

claves en la capacidad que las empresas tienen para llevar a cabo una transformación

analítica con tecnologías Big Data.

El modelo organizativo deberá formalizar una estructura que, por un lado, tenga recursos

humanos dedicados, roles y procesos claramente definidos al mismo tiempo que tiene

flexibilidad para experimentar tecnologías y soluciones, y, por otro lado, sea capaz de

reunir los esfuerzos y patrocinios tanto del negocio como del TI, y que sea entendida

como una unidad no solo de innovación (aislada) sino también de integración

permanente con el negocio de la empresa.

En cuanto al sourcing del talento, este es un problema generalizado de las empresas en

la actualidad. Las tecnologías Big Data son complejas; concebir y desarrollar una

estrategia de Big Data requiere un análisis que no es trivial, y analizar y entender los

datos y crear valor para el negocio a partir de ellos es un reto significativo. Hacen falta

recursos humanos con las correctas capacidades (tales como ingeniería y arquitectura

distribuida de datos, estadística y machine learning) para atender a estos retos, y las

empresas deben crear un ecosistema para colmar estas lagunas.

Sin embargo, las empresas aún son lentas a la hora de crear y formalizar equipos

dedicados al Big Data, como lo demuestra la Figura 13. Apenas un 8,20% tiene un

equipo con asignación total de su tiempo al Big Data. Igualmente relevante es el hecho

de que un 61,50% de los encuestados no sabe si sus empresas tienen equipos

dedicados al Big Data.


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FIGURA 13 – EQUIPOS DE TRABAJO DEDICADOS AL BIG DATA

Q. ¿Tiene su compañía un equipo dedicado al Big Data?

Tal y como demuestra la Figura 14, un 79% de las empresas encuestadas no tiene

Científicos de Datos y un 10% no sabe responder, con lo que apenas un 10% de las

empresas ha creado dicho rol - esencial en la exploración y explotación de los datos de

las empresas.

FIGURA 14 – CIENTÍFICOS DE DATOS EN LA EMPRESA ESPAÑOLA

Q. ¿Tiene su empresa un científico de datos (Data Scientist)?

Junto con los recursos humanos, los recursos tecnológicos son un indicador importante

del grado de madurez de las empresas en el desarrollo de proyectos de Big Data. En

este sentido, hay un largo camino a recorrer por las empresas: menos de un 10% tiene

un entorno plenamente dedicado en sus premisas, y más de un 44% dice no tener

infraestructura dedicada, y más de un 31% no sabe responder. La nube sigue siendo

una vía por explorar en el entorno Big Data, con una utilización residual (por un 6,2% de

los encuestados).



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FIGURA 15 – INFRAESTRUCTURA DEDICADA AL BIG DATA

Q. ¿Dispone su empresa de hardware dedicado al Big Data?

TOMA DE DECISIONES EN PROYECTOS DE BIG DATA

Analizando la importancia que las empresas atribuyen al Big Data en los próximos 18

meses, existen discrepancias evidentes entre la situación española y de la media de

EMEA.

Mientras que, en España, un 51% de las empresas encuestadas, indica que Big Data no

es una prioridad, en EMEA, al contrario, apenas un 8,13% considera que Big Data no es

importante, y un 45% cree que Big Data es muy importante tal como indica la Figura 16.

FIGURA 16 – IMPORTANCIA DE LOS PROYECTOS DE BIG DATA

Q. ¿Cuál es el nivel de importancia de los proyectos de Big Data en su empresa en los

próximos 18 meses?

De acuerdo a los resultados de la encuesta, es el departamento de TI quien asegura el

liderazgo de las iniciativas de Big Data en más de un 46% de los casos. Este dato

muestra que hay una desconexión evidente entre el TI y el negocio dejando un vacío

entre los potenciales beneficios que el Big Data puede aportar a la empresa. De hecho,



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apenas en un 20% de las empresas, los proyectos de Big Data son liderados por las

áreas funcionales de negocio.

En EMEA, el 41% de los proyectos es liderado por el departamento TI, y el 75% de las

empresas considera que este departamento está asumiendo el liderazgo y que propone

nuevas soluciones para ayudar el negocio en la transformación digital. Esto refleja un

menor conocimiento de las áreas funcionales de negocio y, por consiguiente, un mayor

foco en temas técnicos que en temas de contenido y valor de negocio.

Esto da lugar a que los Casos de Uso diseñados no tengan una oportunidad de negocio

bien definida, y ésta acabe siendo implementada con un valor inferior al valor que podría

haber tenido de haber involucrado a las líneas de negocio.

FIGURA 17 – LIDERAZGO DE INICIATIVAS POR ÁREAS FUNCIONALES

Q. ¿Qué áreas funcionales están liderando las iniciativas de Big Data y Analytics en su

empresa?

En un 10,6% de las empresas el liderazgo de las iniciativas viene de la mano del máximo

responsable de la organización: es el CEO quien lidera la transformación analítica,

mientras que apenas un 1% afirma que es el CDO (Chief Data o Digital Officer) quien

lidera este proceso. Esto demuestra que el rol del CDO tiene un potencial muy elevado

en el desarrollo de iniciativas de Big Data.

La distribución, no obstante, es más uniforme cuando se analiza el seguimiento de

proyectos entre las diversas áreas, como muestra la Figura 18.


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FIGURA 18 – SEGUIMIENTO DE LOS PROYECTOS DE BIG DATA

Q. ¿Quién lleva el seguimiento de los proyectos de Big Data en su organización?

RETOS DE IT EN PROYECTOS BIG DATA

Si el elemento clave en cualquier transformación analítica es el dato, la gestión del

mismo es, por tanto, una disciplina clave, dado que cada vez más las empresas tendrán

su valor medido en función de los datos que posean y las decisiones tomadas en función

de la información que obtengan de dichos datos.

Como muestra la Figura 19, los tres principales problemas de TI relacionados con la

gestión del dato cuando las empresas se enfrentan a una transformación analítica son:

La accesibilidad, seguridad y gobierno de los datos: el poder almacenar todos

los tipos y volúmenes de datos hace que las empresas consideren la seguridad

y el gobierno de los mismo como aspecto clave. De esta forma, tienen que

conocer mejor las soluciones tecnológicas para que puedan aplicar sus políticas

de seguridad y gobierno de los datos a este nuevo entorno o puedan,

alternativamente, diseñar nuevas políticas.

El coste de la tecnología: la elevada importancia que las empresas atribuyen a

este punto refuerza la noción de que un gran número de empresas todavía no

tiene claro los beneficios y el roI que Big Data puede aportar al negocio.

La calidad y disponibilidad de los datos: La complejidad de los procesos y de los

sistemas de las organizaciones hace que haya varias visiones y versiones sobre

un mismo concepto en los sistemas, lo que conlleva a problemas de calidad de

datos a la hora de implementar soluciones analíticas.


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FIGURA 19 – PRINCIPALES PROBLEMAS EN LA GESTIÓN DEL DATO

Q. ¿Cuáles son los principales problemas de TI de su empresa relacionados con la

gestión del dato?

Más allá de la gestión del dato, las empresas se enfrentan a otros retos en el contexto

de la transformación analítica, sobre todo a la hora de implementar y operar sistemas de

Big Data. En este sentido, las empresas destacan como principales retos la integración

con sistemas existentes, el cambio cultural necesario en los usuarios, conseguir el apoyo

de la dirección y justificar el retorno de la inversión, tal y como muestra la Figura 20.

FIGURA 20 – LOS RETOS DE BIG DATA

Q. ¿Cuáles son los tres retos más importantes a la hora de implementar y operar sus

sistemas de Big Data?

Uno de los objetivos principales de la implementación de sistemas de Big Data y de una

transformación analítica es garantizar que se tiene y se da la información correcta a las

personas correctas, en el momento adecuado para ayudarlas a tomar las decisiones

óptimas. Maximizar la utilización de un sistema de Big Data es, por tanto, clave para este



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objetivo. En este sentido, las empresas encuestadas indican tres principales barreras

para el uso del Big Data: la ausencia de estrategia; preocupaciones de seguridad y

ausencia de personal cualificado, tal y como muestra la Figura 21.

Esto es reflejo de que las empresas no tienen una visión clara de lo que pueden hacer

con la tecnología ni de quién serán los principales usuarios y beneficiarios, lo que puede

suponer una barrera a la justificación de la inversión.

FIGURA 21 – LAS MAYORES BARRERAS AL USO DE BIG DATA

Q. ¿Cuáles son las mayores barreras para el uso del Big Data en su empresa?

CONOCIMIENTO DE LOS PASOS A TOMAR EN LOS PROYECTOS

Una implementación exitosa de tecnologías de Big Data supone siempre un desarrollo

de acuerdo con unos pasos definidos de forma clara, aunque las metodologías de

implementación puedan (y deban) incluir espacio para la experimentación.

Sin embargo, un 44% de las empresas desconoce los pasos necesarios para acometer

un proyecto de Big Data, y un 32% adicional los conoce, pero no tiene un plan definido

para un proyecto de Big Data. Apenas un 25% de las empresas encuestadas conoce y

tiene un plan tal y como muestra la Figura 22.


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FIGURA 22 – CONOCIMIENTO DE LOS PASOS NECESARIOS PARA ACOMETER UN

PROYECTO DE BIG DATA

Q. ¿Sabe cuáles son los pasos necesarios para acometer un proyecto de Big Data?

CONOCIMIENTO DE LOS USUARIOS SOBRE PROVEEDORES DE BIG DATA

Otro factor esencial en una iniciativa de Big Data es el conocimiento de los proveedores

y la oferta de los mismos, así como el valor y asesoramiento que pueden ofrecer a lo

largo del proyecto. Ese conocimiento es elemental a la hora de construir un ecosistema

de socios que puedan aportar valor y respaldar a las empresas.

Casi un 35% de las empresas encuestadas no tiene conocimiento de cuáles son los

proveedores que ofrecen soluciones y servicios, lo que también ayuda a explicar la falta

de conocimiento y los pasos necesarios para poder abordar planes de proyectos entorno

a Big Data.

Las respuestas del estudio también arrojan unos resultados que ahondan en la falta de

conocimiento entorno a Big Data. Empresas como Facebook o entidades como Hadoop

son identificadas como proveedoras de soluciones Big Data, sin ser per se proveedoras

sino precursoras o plataformas (respectivamente) entorno a la tecnología Big Data.

Esto supone una oportunidad clara para los proveedores de dichas soluciones, e

integradores de sistemas y proveedores de servicios de consultoría y servicios, que

juegan un papel importante en la función educativa y divulgadora de este ecosistema y

sus distintos integrantes.


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FIGURA 23 – CONOCIMIENTO DE LAS EMPRESAS SOBRE LOS PROVEEDORES

Q. ¿Qué empresas le vienen a la mente cuando piensa en un proyecto de Big Data?


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CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

En el contexto actual de transformación digital de los negocios, el dato se ha convertido

en un elemento clave, cada vez más importante en el proceso de toma de decisiones

óptimas para la empresa. Por eso, Big Data es una tecnología fundamental en la

capacidad de almacenar, procesar, transformar y difundir datos e información. Las

empresas que mejor sepan aprovechar el potencial que ofrece esta tecnología tendrán

ventajas competitivas sobre el resto. Y, sin embargo, la empresa española aún aparece

en un estado de madurez más básico en cuanto a su desarrollo en tecnologías e

iniciativas de Big Data.

IDC ha creado una serie de recomendaciones para avanzar en el desarrollo de procesos

de Big Data:

Recomendaciones para CIOs, CDOs y otros Directivos:

Conocer cómo y dónde están los datos, cómo se manejan, quién tiene acceso,

cuál es su calidad y cómo se están tomando actualmente las decisiones y qué

fuentes de datos adicionales pueden ayudar a mejorar las decisiones. Es decir,

es necesario hacer un análisis previo del grado de madurez de la organización

alrededor del dato, para conocer desde donde se parte, antes de empezar un

proyecto de Big Data.

Pensar y crear estructuras organizativas que soporten una estrategia de

transformación analítica y que permitan la total integración con el negocio, en

lugar de unidades organizativas ad-hoc.

Empezar poco a poco. Realizar pruebas de concepto que ayuden a entender la

madurez de la organización, puntos débiles y fuertes y, sobre todo, construir

pilares solidos sobre los que se apoye la estrategia corporativa de Big Data.

Seleccionar la correcta infraestructura, en función de las necesidades del

negocio. Incluir dentro del proceso de decisión, no solo soluciones on premise

sino también cloud. Puede haber fuentes de información que estén sobre cloud

públicas y con las que sea necesario integrarse o que determinados casos de

usos sean altamente intensivos en carga de proceso y/o almacenamiento en

momentos muy concretos, que hagan que soluciones on premise no sean

eficientes en términos económicos

Pensar en cómo ajustar los procesos para que estos ayuden a hacer más

eficientes los datos y la tecnología. Es necesario incluir un plan de rediseño de

procesos como parte de la iniciativa de Big Data.

Identificar los Casos de Uso, e involucrar a los distintos usuarios de la solución,

desde los departamentos de TI hasta las líneas funcionales de negocio.

Recomendaciones para los Proveedores:

Aumentar el conocimiento de los usuarios sobre los propios proveedores y

sobre sus soluciones y productos, para que sepan cómo y quién puede dar

respaldo a la hora de implementar soluciones de Big Data.

Venta consultiva y basada no solo en conocimiento tecnológico, sino también

de negocio que incluyan soluciones verticales.

Construir casos de negocio para ayudar en el proceso de toma de decisiones e

inversión de proyectos de Big Data.

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Desarrollar una estrategia de alianzas que permitan complementar la oferta, de

forma que el cliente pueda elegir una solución end to end, que asegure la

integridad del proceso y la reducción de la latencia en la toma de decisiones.

Divulgar metodologías y casos de éxito de desarrollo de iniciativas Big Data,

dado el elevado desconocimiento de las empresas sobre cómo acometer un

proyecto de Big Data.

Ayudar a las empresas usuarias a reducir la inversión y gastos en tecnología

heredada y a trasladarlos hacia tecnologías más innovadoras como el Big Data.

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TAXONOMÍA

IDC considera Big Data y Business Analytics como segmentos de un mismo mercado

que en la actualidad representa un valor de varios miles de millones de euros. Este

mercado incluye la participación de varios proveedores de software, hardware y

servicios.

El segmento de Big Data, en concreto, es más pequeño, pero está creciendo

significativamente y representará una oportunidad importante durante los próximos

años. Por otro lado, el segmento de Business Analytics tiene un mayor tamaño en la

actualidad, así como mayor madurez, pero muestra también un crecimiento sustancial.

IDC define el mercado del Software de Business Analytics como una agregación de

mercados de herramientas y aplicaciones que poseen la capacidad de agregar,

gestionar, organizar, analizar, acceder y entregar datos estructurados y no

estructurados. Este mercado tiene tres segmentos primarios:

Performance Management: incluye herramientas de query, reporting y análisis;

análisis avanzado y predictivo; gestión y visualización de información espacial; y

herramientas de análisis de contenidos.

Business Intelligence and Analytics Tools: IDC define las aplicaciones de

Performance Management como software que cumple cada una de las

siguientes condiciones: soporte a los procesos de negocio, separación de

funciones e integración (extracción, transformación y carga) de datos temporales

de distintas fuentes.

Data Warehouse Platform Software: IDC define Data Warehousing como un

proceso que organiza información temporal proveniente de distintas fuentes de

acuerdo con áreas de conocimiento interesantes para el negocio y orientado a la

necesidad de dotar los decisores con información que soporte la toma de

decisiones. El mercado de plataformas de Data Warehouse incluye dos

segmentos: Data Warehouse generation y Data Warehouse management.

IDC considera el mercado de Big Data como una parte complementaria al mercado de

Business Analytics. Las tecnologías de Big Data corresponden a una nueva generación

de tecnologías y arquitecturas diseñadas para, de forma económica, extraer valor de

muy elevados volúmenes de datos muy diversos.

El elemento tecnológico que se encuentra en la base de una plataforma de Big Data es

Hadoop. De hecho, Hadoop está desempeñando un papel esencial en los proyectos de

Big Data como una plataforma que permite obtener visión global y de valor añadido a

partir de volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados.

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ACERCA DE IDC

International Data Corporation (IDC) es el principal proveedor global de inteligencia de mercado, servicios de consulta y acontecimientos para la tecnología de la información, telecomunicaciones y mercados de tecnología de consumo. IDC ayuda a los profesionales de Tecnologías de la Información, ejecutivos de negocio, la comunidad inversionistas toman decisiones basándose en hechos sobre compras de tecnología y la estrategia de negocio. Más de 1100 analistas en IDC proporcionan experiencia global, regional, y local sobre la tecnología y oportunidades de industria y tendencias en más de 110 países por todo el mundo. Durante más de 50 años, IDC ha proporcionado informaciones estratégicas para ayudar a nuestros clientes a alcanzar sus objetivos claves de negocio. IDC es una filial de IDG, los medios de comunicación de tecnología líderes mundiales, la investigación y la empresa de acontecimientos.

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ANEXO: Soluciones Big Data de Hewlett-Packard Enterprise e Intel

Visión HPE

Ponga los datos a funcionar

Los datos son la moneda más valiosa de la economía de las ideas: aquellas que antes impactan

al mercado son las que triunfan. El Big Data bien gestionado extrae el valor necesario para

satisfacer a los clientes, proporcionar información relevante ante la toma de grandes decisiones

e identificar los riesgos y las zonas no productivas que deben eliminarse en primer lugar.

Cuando el Big Data se convierte en práctica de negocio, el experimento acaba y la experiencia

gana. Las organizaciones orientadas a los datos mejoran de manera continua y son capaces de

planificar con mayor predicción.

Mejor negocio mediante Big Data

El primer paso es saber qué hacer con el Big Data y el segundo es saber cómo hacerlo. Con la

plataforma Haven, Hewlett Packard Enterprise innova en software, servicios e infraestructura de

Big Data para conseguir datos tangibles de su negocio. Con esta solución HPE puede ayudarle

a:

Extinguir los silos de datos, descubrir las incógnitas y establecer una estrategia de

datos holística;

Analizar todos los datos, tanto estructurados como no estructurados, a través de sus

ciclos de vida y de los de las aplicaciones con el objetivo de unificar datos antiguos

con nuevos a través de HPE IDOL.

Adaptarse a las necesidades que surjan con soluciones basadas en la nube y en

estándares abiertos, de modo que los recursos estén disponibles de manera rápida y

flexible.

Equilibrar los activos con las responsabilidades mediante estrategia e infraestructura,

de modo que sólo los conjuntos relevantes de datos informen sobre la

personalización, el pronóstico y la monetización.

En la vanguardia de las Plataformas y la Innovación en Big Data

El Desarrollador centrado en los datos

Utilice Hadoop para para capturar y descubrir información vital entre todos sus datos.

Posteriormente amplíe el rendimiento de su análisis con HPE Vertica, que cuenta con opciones

para análisis interactivo y en tiempo real sobre Hadoop así como análisis SQL a escala de

petabytes.

HPE IDOL provee un único entorno para los datos estructurados, semiestructurados y no

estructurados. Utilice un análisis híbrido apoyándose en técnicas estadísticas y en procesado de

lenguaje natural para detectar conceptos, patrones, tendencias y relaciones.

Todo ello forma parte de HPE Haven OnDemand, plataforma que corre sobre la nube de HPE

Helion, y que permite a los desarrolladores encontrar todo tipo de relaciones entre los datos. Las

API de los desarrolladores y los análisis avanzados le permitirán crear aplicaciones y servicios

de última generación, mediante un conjunto de capacidades de la nube, de los que podrá

disponer en minutos.

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La infraestructura que crea valor

HPE Moonshot, la potencia ultraconvergente de trabajo, tiene una granuralidad tan fina que

permite un acceso instantáneo y un procesamiento altamente eficiente.

El HPE Apollo 4000 está concebido para Big Data, análisis y almacenamiento de objetos.

Enfocado en minería de datos basada en Hadoop y en analítica basada en NoSQL. Además

implementa almacenamiento de objetos a escala de petabytes.

Los sistemas HPE ConvergedSystem for SAP HANA están optimizados para asumir cargas de

trabajo con una agilidad y fiabilidad sin precedentes para el análisis de negocio en tiempo real.

HPE 3PAR StoreServ 20000 almacena los datos analizados, asumiendo las cargas de trabajo

existentes y el crecimiento futuro. La solución SAN basada en HPE 3PAR ayuda a consolidar el

almacenamiento y a reducir el coste por terabyte.

Los servidores HPE ProLiant presentan una arquitectura convergente y equilibrada embebida

dentro de un chasis robusto y eficiente. Escale sus datos lineal e ilimitadamente a la vez que da

respuesta a los retos del data center en cuanto a espacio, energía y tiempo con las soluciones de

Big Data de HPE Apollo.

El camino del crecimiento

Asóciese con HPE para disminuir el riesgo y reducir el tiempo entre la idea y el producto.

Extraiga el mayor valor de sus datos, sabiendo cuáles son los que maximizan el impacto en el

negocio.

HPE se centra en almacenar, explorar, gestionar, proteger y proporcionar información y

conocimiento que mejora esencialmente los resultados de su negocio, de sus empleados y de la

Sociedad. Le aconsejaremos sobre la solución de hardware más adecuada y la desarrollaremos

en cualquier lugar del mundo.

Las soluciones HPE Big Data gestionan sistemas de datos a todos los niveles. Estas soluciones

le permitirán centrarse en el crecimiento de su negocio, no en su infraestructura.

Portfolio de Soluciones Big Data de HPE

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Tecnología Intel® optimizada para sacar el mayor aprovechamiento a su

infraestructura de Big Data

Teniendo en cuenta las enormes necesidades que al día de hoy tienen las empresas en cuanto

al procesamiento de datos, la tecnología de Intel ha sido diseñada específicamente para todo tipo

de aplicaciones analíticas y de big data.

La nueva familia de procesadores Intel® Xeon® E7 v4 permiten gestionar grandes cargas de

trabajo “in-memory”, esto es, procesar mucho volumen de datos en tiempo real, como las

soluciones ERP, CRM o SAP HANA. Por lo tanto, dicha tecnología de Intel ofrece un rendimiento

excepcional para las cargas de trabajo más exigente y críticas de sus aplicaciones de big data y

analítica, permitiendo hacer un seguimiento de su negocio y empresa en tiempo real.

Los procesadores Intel® Xeon® E7 v4 permiten direccionar hasta 24TB de memoria y están

pensando también para sistemas de alta disponibilidad, como en el caso de los bancos,

organizaciones financieras y otras industrias. En particular, los bancos utilizan la infraestructura

de servidores basadas en Intel® Xeon E7 v4 para la detección de fraudes en tiempo real y los

análisis de las transacciones.

La combinación de los servidores y tecnología de Hewlett Packard Enterprise en combinación

con la tecnología de Intel®, ofrecen una infraestructura de valor basada en estándares abiertos y

optimizada para sus soluciones de BigData y analítica de datos en tiempo real.

El Big Data en España: situación actual€¦ · objetivo de dar a conocer la realidad de la...

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