¿Cómo están viviendo las compañías el auge del Big Data? Ante este planteamiento, desde Agenda de la Empresa, con el fin de acercar a los lectores el punto actual de la situación, hemos interpelado a diversas compañías para que nos respondieran a las siguientes preguntas: ¿Qué importancia tiene para su empresa el Big Data y cómo lo emplean? ¿Cómo pueden estos datos mejorar la vida de las personas?
Las demandas de unos clientes y ciudadanos cada vez más digitales necesitan respuestas personalizadas en tiempo real y requieren una adecuada transformación digital de empresas y administraciones públicas.
Antonio Fernández, director territorial de Vodafone en Andalucía y Extremadura, asegura que en la compañía trabajan en soluciones que analizan en tiempo real cualquier situación y hacen posible que cada cliente las gestione como desee. Con ello, los campos de actuación del Big Data son múltiples, desde aplicaciones a chatbots, pasando por inteligencia artificial y robots.
En lo que respecta a fines sociales, explica que “en Vodafone incluso tenemos un equipo específico de científicos de datos que trabajan para desarrollar las mejores soluciones en todo el mundo. En este sentido, una de las aplicaciones reales de la tecnología donde el incremento en la calidad de vida se hace patente es el Exoesqueleto de Ekso Bionics, que facilita la rehabilitación en casos de daños medulares. Gracias a la SIM Global de Vodafone IoT, Ekso Bionics puede monitorizar el uso de los exoesqueletos en tiempo real, gestionar toda la información masiva que proporcionan sus sensores y facilitar a los terapeutas información sobre cómo progresa el paciente. El exoesqueleto está ya en diversos centros de rehabilitación del mundo y permite mejorar la musculatura de los pacientes, evita el entumecimiento, etc.”.
“Lógicamente, además de ofrecer a las organizaciones soluciones de Big Data, Vodafone utiliza la analítica de datos internamente para satisfacer las demandas de comunicación integrada de sus usuarios, es decir, de voz, texto e imagen. Así, una de nuestras prioridades en este sentido es que los clientes perciban una mejora sustancial en la calidad del servicio y creemos que lo estamos consiguiendo”, afirma.
En el caso de Cisco, Luis Palacios, director de Infraestructuras de la compañía en España, recuerda que hace años que utilizan la analítica de Big Data “para optimizar nuestras operaciones de data center, comerciales e incluso de colaboración. Hemos dado el salto a un data center ASAP. Preparado para la era digital, nos permite Analizar, Simplificar, Automatizar y Proteger nuestros datos y aplicaciones en CPDs Cloud y on-premise, lo que se traduce en importantes ahorros de costes operativos”.
Además, detalla que, dentro de la propia empresa, lo aplican al ámbito comercial (CRM) y a la ciberseguridad gracias a la capacidad analítica combinada con funcionalidades de inteligencia artificial y machine learning.
Palacios concreta que Cisco ha sido pionera en soluciones capaces de analizar los datos en el extremo de la red, en el último tramo, “donde empieza realmente el cómputo “(Fog Computing)” y señala ejemplos como el Ayuntamiento de Barcelona, que utiliza esta capacidad para avisar a los conductores de las plazas de parking libres “en tiempo real”; la protección de los rinocerontes en Sudáfrica frente a la caza furtiva (junto a su partner Dimension Data); o la firma italiana Barilla, que permite a los consumidores monitorizar toda la cadena de producción de sus alimentos. “Las posibilidades son enormes”, confiesa.
Por su parte, Samuel Marín, responsable en España en soluciones de Internet de las Cosas, Big Data, Movilidad y Seguridad de Microsoft, indica que en la compañía apuestan “por nuestra solución en la nube Cortana Intelligence, que incluye todas las capacidades necesarias para recoger cualquier volumen de datos desde cualquier aplicación o dispositivo, procesarlos, transformarlos, almacenarlos en bases de datos relaciones y no relaciones, analizarlos, visualizarlos y aplicarles una capa de inteligencia artificial. Además, productos como SQL Server 2017 o Power BI permiten implementar Big Data para cualquier entorno, 100% Cloud, local e híbrido con máxima escalabilidad y rendimiento”.
Asimismo, Marín reconoce que las tecnológicas, como Microsoft, “tenemos una gran responsabilidad, pues debemos ser los principales impulsores de la innovación y la transformación. Queremos ayudar a las empresas a que sean más competitivas a través del poder de la tecnología. Nuestra estrategia está dirigida a conseguir que las organizaciones sean capaces de hacer más y que su alcance sea mayor; además de avanzar y facilitar a las personas el acceso a experiencias únicas, e innovadoras, disponibles en cualquier momento y de la forma más sencilla”.
Con respecto a IBM, Víctor Carralero, director de Analytics de la compañía en España, resalta la importancia de las soluciones cognitivas, recordando que “el quid de la cuestión es ser capaces de discriminar y atender aquellos que son verdaderamente relevantes y en el mismo momento en que lo son, dado que los datos pierden vigencia”. Así, explica que el sistema Watson bucea entre millones de documentos en cuestión de segundos para responder a una pregunta. “Esta habilidad permite a los directores de marketing por ejemplo mirar a través de millones de textos y comentarios online para encontrar la mejor forma de dirigirse a cada cliente como individuo, de una manera pertinente y agradable, sin molestar ni conseguir un efecto contraproducente sobre la marca”, matiza.
Carralero también apunta que el hecho de que compañías como IBM proporcionen soluciones de Big Data y analítica avanzada en la nube “brinda la oportunidad de sacar valor de los datos a compañías de todos los tamaños, incluidas las pymes. En este sentido, acuerdos como los que tenemos con Twitter o The Weather Company facilitan la incorporación de información externa de relevancia para el negocio. La explotación cruzada de estos datos puede ayudar a mejorar la experiencia de compra e incrementar las ventas en todos los sectores”.
Por otro lado, Atos Codex es una suite de soluciones y servicios diseñados para facilitar y ayudar a sus clientes a acelerar la incorporación a sus negocios del análisis de datos y hacerlo de una manera que les permite desarrollar, desde el primer día, iniciativas prácticas que impulsan su transformación digital. Así, ofrece las técnicas, herramientas y procesos necesarios que permiten a las empresas e instituciones dar el paso a una analítica de datos ágil que les prepara para los nuevos desafíos de futuro. De esta manera, desde la compañía señalan que se sitúan en el núcleo del Big Data y desarrollan “no sólo las tecnológicas necesarias para extraer información de valor de los datos sino, también, un conjunto de servicios que simplifican la adopción de estas tecnologías de acuerdo a cada necesidad”.
De esta forma, Atos colabora en numerosos proyectos de Big Data y Data Analytics que están mejorando la vida de las personas como el pronóstico de tráfico en tiempo real; el control fronterizo costero que, gracias a un creciente repositorio de inteligencia marina, permite aumentar la tasa de éxito de los guardacostas en la protección de la vida y en disuadir la criminalidad; o el Reporte Regulatorio para la Banca, que permite a las entidades financieras, a través del monitoreo continuo de los datos financieros y transaccionales, reportar en cualquier momento, de manera precisa y oportuna.
Por su parte, en Hocelot, cuentan “con una potente plataforma” de Big Data que integran en todos sus servicios, gracias a la cual pueden analizar una enorme cantidad de datos. “La mayor ventaja de esta plataforma es que, a través del análisis exhaustivo que realiza, somos capaces de aportar información objetiva, imparcial y justa sin necesidad de recurrir a ficheros externos ni a terceros”, confiesan desde la compañía.
Además, apuntan que el Big Data “no sólo sirve como herramienta de optimización de procesos para las empresas, sino que otro de los beneficios que aporta está relacionado con la seguridad. Es decir, el Big Data sirve como protección frente a potenciales pérdidas por fraude y morosidad”.
En el caso de Sistel, una parte importante de su actividad es crear plataformas de Big Data y Analítica para sus clientes con el objetivo de mejorar sus negocios. “Un ejemplo sencillo es un banco, que tiene una información precisa y exhaustiva de cada cliente. Se trata de analizarle a fondo, conocer sus hábitos de consumo, niveles de gasto, vivienda, situación familiar, etc. y combinar esta información con otras como datos socioeconómicos de perfiles afines, y otros más generales como la situación política y económica, tendencias de consumo, etc., para definir estrategias comerciales específicas”, explican.
Desde Tecnova, el Centro Tecnológico de la Industria Auxiliar, Postcosecha y Envasado hortofrutícola, se están llevando a cabo diversos proyectos enmarcados dentro del sector de las TIC que harán posible el acercamiento de estos nuevos enfoques al sector productivo agrícola con el objetivo final de fomentar una industria agroalimentaria adaptada a los nuevos tiempos que ofrezca a los consumidores exactamente lo que demandan, poniendo en mercado productos con la máxima calidad, minimizando el impacto medioambiental de las labores agrícolas y optimizando el uso de los recursos naturales.
Así, desde el punto de vista del sector agrícola, el desarrollo de las nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación y el surgimiento de nuevos métodos de sensorización basados en tecnologías IoT, permiten la obtención de grandes volúmenes de datos relativos a los productos hortofrutícolas que se ponen en mercado. Esta información engloba toda clase de parámetros y mediciones que definen cómo se encuentran las frutas y hortalizas a lo largo de toda la cadena de producción, desde la siembra hasta su llegada al consumidor final. Con dicha información se puede conocer tanto el estado de las propias plantas como del suelo, el uso de recursos o la productividad. Esto, asociado a las preferencias de los consumidores aporta un eje fundamental, y posibilita el ofrecimiento de productos.
Para Huawei, el Big Data supone nuevas oportunidades como proveedor de servicios que ayuda a sus clientes a aprovechar efectivamente el valor de los datos. Así, dispone de una solución de Big Data end-to-end mediante una plataforma, conocida como FusionInsight, para almacenar, procesar, analizar y consumir (o aprovechar) la información proporcionada por el Big Data. Además, la compañía cuenta con soluciones particularizadas para el sector de las telecomunicaciones, para ayudar a analizar detalles de órdenes de consulta, análisis económico y estudios de marketing precisos, o para el sector financiero. Gracias a este último, se puede analizar el ciclo de vida de operaciones, detalles de movimientos históricos, investigación de crédito o control de riesgo de un modo mucho más ágil (casi en tiempo real) y mucho más detallado, pudiendo realizar campañas de marketing precisas. Otro de los sectores en los que aplican soluciones especializadas de Big Data, es el de la seguridad pública, asociado tradicionalmente a las Smart Cities.
Por su parte, el director de Lenovo Data Center para España y Portugal, Ángel Ruiz, apunta que los datos “son una información tremendamente valiosa que ayuda a conocer a los consumidores y de la que tanto individuos como empresas se pueden beneficiar. Los primeros pudiendo acceder a todo aquello en lo que estén interesados, y los segundos, acertando a la hora de ofrecérselo”.
En este sentido, explica que, en Lenovo, “trabajamos, por ejemplo, con nuestro partner SAP HANA, una plataforma de computación en memoria diseñada para trabajar en grandes conjuntos de datos en tiempo real que, además, reduce enormemente el tiempo que implica trabajar con los datos existentes”.
En el caso de Indra, realiza una apuesta firme a través de Minsait, su unidad de transformación digital, por la excelencia en el procesamiento de los datos, ya que las organizaciones actuales demandan la identificación del valor de la información que está oculta, tanto en las diferentes fuentes internas de la empresa como en las fuentes externas. Ignacio Álvaro, director de Data Technologies & Analytics en Minsait, detalla que esta aproximación “proporciona información de contexto muy valiosa y que requiere de una estrategia global que debe abordar múltiples aspectos, como contar con las infraestructuras y tecnologías más punteras, las habilidades analíticas para la explotación de los datos, así como con los modelos operativos que faciliten su despliegue en toda la organización para liderar el cambio digital”.
“Minsait aborda esta oportunidad mediante la puesta en el mercado de soluciones de negocio disruptivas que incorporan de forma nativa nuevas fuentes de datos digitales y algoritmos sofisticados de Machine Learning y Deep Learning apoyados en Minsait Sofia2, la plataforma de la unidad de transformación digital de Indra que integra productos de mercado y Open Source con el objetivo de acelerar el uso y explotación de los datos con toda su potencia analítica”, subraya.
Además, la compañía cuenta con capacidades punteras en ámbitos como Data Science e Inteligencia Artificial para la creación de algoritmos avanzados; Data Visualización para permitir interpretar correctamente el significado de la información en su contexto; o estrategias “Data Driven” o de “Data Monetization” para asesorar a las organizaciones en el uso intensivo y extensivo de los datos y la analítica.
Con respecto a Airbus, desde la compañía recalcan que los sistemas de Big Data tienen un “enorme potencial en nuestra industria. La interactuación de datos externos junto con datos internos y el conocimiento de nuestros ingenieros ofrecen una gran oportunidad a nuestro sector”. Hoy en día, el uso de la información generada por sus sistemas está mejorando los procesos de ensamblaje de sus aviones, “y en un futuro cercano realizaremos mantenimiento predictivo de nuestras aeronaves, mejorando los tiempos con nuestra cadena de suministro y el consiguiente servicio a nuestros clientes”, vaticinan.
Recientemente, la compañía ha presentado en la Feria Aeronáutica de Le Bourget, la plataforma de datos de aviación Skywise para que se convierta en la única plataforma de referencia utilizada por todos los principales actores de la aviación y mejorar su desempeño operacional y resultados empresariales apoyando la transformación digital. Esta plataforma proporcionará a todos los usuarios un único punto de acceso a sus datos al reunir información de aviación de múltiples fuentes en toda la industria en una plataforma segura basada en la nube.
Por otro lado, David Pozo, director técnico de Factory & Process Automation experto en Industria 4.0 de Siemens España, resalta que la compañía está trabajando “en lo que consideramos uno de los grandes avances de la tecnología: la capacidad de analizar esos datos de forma que el Big Data se convierta en Smart Data. O lo que es lo mismo, transformar los datos en información de calidad”.
La tecnología de Siemens permite con la aplicación del Smart Data mejorar sus procesos de producción, aumentar la eficiencia energética o mejorar la movilidad en las ciudades, entre otras cosas. “Y es que, con los datos, podemos mejorar el funcionamiento de infraestructuras básicas de cualquier ciudad”, reconoce.
Por su parte, la división de telemática de TomTom se dedica a recopilar los datos de las flotas de vehículos y aprovecharlos de forma que las empresas puedan tomar mejores decisiones a la hora de gestionar su negocio y facilitar el trabajo colaborativo entre la oficina y el personal en carretera. Hoy en día, realizan el seguimiento de tres millones de viajes diarios, con más de 100 millones de kilómetros conducidos al día y más de 750 millones de mensajes y posiciones GPS procesadas por día.
“Analizamos esos datos para ofrecer a las empresas información de sus vehículos y de cómo se está conduciendo. De esta forma, ofrecemos la información necesaria para que las empresas que tengan flotas de vehículos puedan planificar mejor sus tareas y rutas diarias, aparte de promover un estilo más responsable y seguro. Y además les ofrecemos todas las herramientas para que la planificación y la gestión sean lo más sencillas posible”, comentan desde la compañía.
El beneficio “más obvio” es el ahorro de costes, tanto de combustible como de mantenimiento de los vehículos, así como la mejora del servicio al cliente y la mejora del trabajo colaborativo entre el personal en la oficina y el personal en la carretera. “Pero, sin duda, la mayor ventaja es que nuestra solución ofrece herramientas para reducir el impacto de la huella de carbono y, sobre todo, ayudar a mejorar la seguridad de los empleados en la carretera con soluciones que fomentan un estilo de conducción más responsable y seguro”, afirman.
En el caso de Fujitsu, explican que el Big Data “en base a comportamientos, históricos, funcionamiento normal, etc., se anticipa y predice el mejor indicador para facilitar la vida. Y esta visión y aporte lo dan los propios datos, que provienen de infinitos orígenes que, hasta ahora no se analizaban porque la tecnología no lo permitía”.
El Big Data que obtiene Wattio está enfocado a su estrategia B2B. Estos datos, debidamente procesados, pueden ser utilizados por otras empresas energéticas, aseguradoras o de telecomunicaciones, para conocer los consumos y hábitos de sus usuarios potenciales. De esta manera, estas empresas pueden adaptar su oferta de productos y servicios a las necesidades de los consumidores y diseñar una experiencia de usuario mucho más satisfactoria. Asimismo, pueden extraer datos que les pueden ayudar a reducir costes como la disminución de incidencias de robo en el caso de las aseguradoras; u ofrecer ofertas personalizadas a sus clientes potenciales dependiendo de los datos que tengan sobre el mismo.
Como consecuencia, también mejorará la imagen de marca de la empresa, ya que el consumidor la percibirá como una organización en la que el usuario tiene un rol esencial, por lo que se convierte en un factor potencial de marketing. “Es decir, el Big Data traduce este potencial de marketing en ROI directo”, apuntan desde la empresa española.
Con respecto a Parclick, su apuesta pasa por el data-driven, una estrategia que ayuda a tomar las decisiones basadas en la información extraída y recogida. “Desde Parclick hemos confiado en esta estrategia para sacar el mayor rendimiento a los datos en un momento en el que la tecnología, ya sea Big o Small Data, permite recoger un gran volumen de datos y tratar la información con muchísima profundidad para convertirla en una herramienta basada en el conocimiento”, indica Izaskun López, Data Analyst de la compañía.
De esta forma, explica que incorporan de forma conjunta la voz del cliente y la información cuantitativa a los análisis para trabajar, mediante técnicas de Machine Learning, en obtener modelos de clasificación y predicción que mejoren los procesos de trabajo, la toma de decisiones y las acciones a realizar. “Ahora mismo, por ejemplo, obtenemos información que nos permite saber el perfil y el uso que hacen nuestros clientes en función del país del que provienen, o cuáles son los desplazamientos y reservas de parkings más comunes que hacen los usuarios españoles dentro del país”, señala.
