Oferta de tecnología es variada pero empresas tienen dificultades para adoptarla

Por: Krisia Chacón Jiménez 24 abril, 2016
 Las tecnologías de big data incluyen herramientas matemáticas y estadísticas tanto para usuarios como para científicos de datos. Estas funciones permiten realizar análisis y predicciones de comportamientos.
Las tecnologías de big data incluyen herramientas matemáticas y estadísticas tanto para usuarios como para científicos de datos. Estas funciones permiten realizar análisis y predicciones de comportamientos.

Las tecnologías de big data se desarrollan a un paso acelerado.

¿Hay que temerle a estos gigantes digitales?

La respuesta es no, ya que se trata de nuevas oportunidades de negocios.

‘Big data’ despega en un mercado inmaduro
‘Big data’ despega en un mercado inmaduro

Sin embargo, las organizaciones todavía se muestran tímidas en la adopción del big data y la computación cognitiva. Temas como el presupuesto, organigramas y falta de especialistas, son las principales barreras.

Según International Data Corporation (IDC), la computación cognitiva es uno de los aceleradores corporativos de la innovación, junto con el Internet de las cosas (IoT), los sistemas de seguridad de próxima generación, la realidad virtual y aumentada, la robótica y la impresión en tercera dimensión (3D).

Empresas como Oracle, IBM y GBM no desisten en llevar la batuta dentro de un mercado competitivo y volátil.

Gráfico: Nube como principal tecnología disruptiva
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Inteligencia por doquier

IDC indica que las inversiones en computación cognitiva aumentarán cerca de $31.900 millones para el 2019, con un crecimiento anual del 55%.

El 60% de esa inversión será en hardware , especialmente en servidores y equipos de almacenamiento; mientras que en software se concentrará en aplicaciones analíticas de textos y de contenidos enriquecidos, buscadores, sistemas de autoaprendizaje para equipos y navegación.

Costa Rica no está exenta ante esta realidad.

El mercado local ya tiene a disposición la inteligencia artificial.

Los sistemas de computación cognitiva son capaces de interpretar el lenguaje humano y a partir de ahí construir predicciones, recomendaciones para la toma de decisiones, hacer conclusiones y análisis.

La compañía de soluciones empresariales Oracle se alió con Cloudera, firma dedicada al almacenamiento de datos con tecnología Hadoop, con el fin de ofrecer soluciones integradas.

Esta compañía facilita el hardware llamado Big Data Appliance, el cual está diseñado para potenciar las habilidades organizacionales según sus necesidades.

Dentro de la plataforma existen conectores de datos para hacer más fácil el manejo de la información y de la capa analítica.

Según Roy Guzmán, director de Ventas para Oracle Centroamérica, los mercados son competitivos y la información que generan las empresas tienen datos que no son fáciles de interpretar.

Como parte de la plataforma, se incluyen herramientas matemáticas y de estadística para usuarios, científicos de datos y analistas financieros.

En lo que respecta a la computación cognitiva, Watson, de IBM, llegó al país en febrero pasado.

Una plataforma que es capaz de procesar 800.000 páginas por segundo y también comprende el lenguaje hablado, escrito y visual, es decir razona y aprende.

Hernando Segura, gerente general de Cognitiva (creada por GBM) para Centroamérica y el Caribe, explicó que este tipo de computación no parte de la programación, sino que lo hace desde el aprendizaje.

Con estas novedades, Watson es capaz de brindar a una empresa recomendaciones con base en toda los datos que están de forma estructurada o dispersa.

Por ejemplo, imagine que usted ingresa a una sucursal bancaria y con solo dar su nombre completo, Watson es capaz de procesar toda su información y le indicará al banco cuáles son sus necesidades específicas con base en sus patrones de consumo, gastos, ingresos y deudas.

Será más fácil para usted y para la entidad financiera saber cuáles son los productos que mejor se adaptan a sus necesidades.

Mercado que espera madurar

Para las empresas el reto no reside solo en incorporar los sistemas más modernos, sino también de la cantidad de profesionales disponibles y del cambio de estructura que estas tecnologías conllevan.

El caso más representativo es el científico de datos, quien nació con el Big Data .

Se trata de un híbrido entre matemática y estadística, que domina la programación y sus diferentes lenguajes, así como las ciencias de la computación y la analítica.

Según el ranking de la revista Fortune , en Estados Unidos el científico de datos será el mejor empleo del año, con un salario de $116.840 en promedio al año.

Con la llegada de esta profesión los ejecutivos de datos tendrán mayor espacio dentro de las compañías e instituciones.

Gartner, firma de investigación de mercados tecnológicos, proyectó que para el 2019 el 90% de las organizaciones tendrá un Chief Data Officer (CDO).

El CDO es el encargado de establecer líneas de gestión de la información y que estas sirvan para monetizar los datos, así como identificar cuáles son los datos que tienen valor para el negocio.

Gilles Maury, consultor de Deloitte, afirmó que el big data se está desarrollando en el país, sin embargo hay una necesidad clara y es en el desarrollo de científicos de datos.

También hay factores como los recursos económicos y la toma de decisiones con base en el organigrama estructurado por las organizaciones.

Uno de los principales obstáculos que enfrentan las empresas es justificar el presupuesto y el retorno de la inversión.

El representante de Oracle dijo que muchas veces se quiere llegar a tener un alcance explosivo, cuando en realidad la adopción de estas tecnologías puede darse gradualmente y con resultados rápidos.

Normalmente las soluciones tecnológicas son encargadas a TI y esto conlleva a que exista un vacío de comunicación con los demás departamentos.

Segura consideró que para que el big data funcione debe existir una adhesión entre todas las áreas de la empresa para que se pueda desarrollar una estrategia conjunta.

¿Se atreve a apostarle de lleno a la inteligencia de datos?