Big Data empieza a ser un commodity

En cada conversación que mantenemos hoy en referencia a productos tecnológicos, es imposible no escuchar que los datos se almacenan en un "Big Data", palabra hoy utilizada para sustituir Base de Datos, la que usábamos hasta hace dos años. 

Un Big Data no es sinónimo de Base de Datos. Por esta razón, Miguel Ángle López Peña, director de innovación del Grupo Satec, mencionó que "se habla tando de Big Data que el concepto empieza a ser una commodity". Esto lo ha mencionado en conferencia del Máster Universitario en Software de Sistemas Distribuidos y Empotrados, en la Universidad Politécnica de Madrid. 

López describe un nuevo modelo que denomina “Analítica Sistémica” que, sobre todo, aporta mejoras sustanciales en las aplicaciones orientadas a la predicción y que está basada en conceptos como: Sistemas Complejos, Análisis de Sistemas y Dinámica de Sistemas. El modelo se basa en desarrollar modelos de comportamiento del conjunto de elementos que compone el sistema a analizar y otros modelos influyentes,  que afectan en algún momento,  en el comportamiento del modelo principal”, de tal forma que se puedan tomar las mejores decisiones de futuro y por supuesto testearlas. 

Seguramente en el año 2025 dejaremos de mencionar "Big Data" y usaremos otro titular, o nos enfocaremos en los verdaderos objetivos, que son el análisis y la toma de decisiones. Big Data tiene sentido no como un almacen gigante, sino como una tecnología que analiza millones de datos, desde diferentes fuentes, y en tiempo real. 

¿Por qué queremos un Big Data? Esta es la pregunta que ignoré durante muchos años. Me resultaba tan claro motivar a los líderes de las empresas para que empezaran proyectos de Big Data, que olvidé decir por qué. 

Hace un año en IDGtv comenté este hecho, quizá teníamos que explicar primero qué es Big Data, y posteriormente qué objetivos podemos seguir con Big Data. Caí en cuenta cuando moderé un debate de Big Data y discutimos mucho el tipo de proyectos.

Desde siempre las bases de datos se han creado con dos objetivos: "recordar datos" y ayudar a la toma de decisiones. Con Big Data estamos en un momento tecnológico de estadística avanzada, las cuales se pueden aplicar a la optimización de cualquier tarea y problema, justamente el enfoque que Miguel Ángel López presentó en su ponencia, aplicada a la optimización de activos de redes ferroviarias.

Marlon Molina Colaborador experto en educación, formación, gestión de servicios TI y Gestión de Proyectos. Certificado ITIL, PRINCE2, ISO/IEC20000, SAM, y otros. Actualmente es el director de Computerworld University y de la Cátedra UDIMA-IDG para la Transformación Digital. Madrid, España.