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Sobre las estrategias de datos

 

El valor de una empresa está determinado, cada vez más, por sus activos intangibles y dentro de éstos sus activos digitales se tornan críticos. Ninguna empresa es inmune al proceso de transformación que representa la conversión del mundo analógico en digital y que conlleva la datificación de nuestro entorno. Ahora que, quizá siempre, todos los negocios son negocios de conocimiento la capacidad de extraer valor de los datos gana (enorme) relevancia.

En su orientación al dato, algunas empresas comienzan a preguntarse cómo extraer el máximo valor de los mismos. Hasta ahora, la aproximación ha sido a través de iniciativas departamentales, creando pilotos bajo la dictadura del pay back. Buen comienzo para experimentar y conocer mejor el potencial. Sin embargo, la idea de desarrollar una estrategia (de datos) que trascienda los proyectos abarcando toda la empresa comienza a ganar peso en las empresas españolas.

No cabe duda de que el boom mediático de Big Data (en adelante, datos complejos) ha tenido un efecto arrastre sobre el resto de tecnologías que, aunque con distintos grados de madurez, cubren aspectos como inteligencia de negocio, gestión del dato, analítica de datos o comercio del dato.

Cada una de ellas comienza a clarificar sus ámbitos de uso tales como la toma de decisiones, inteligencia operacional, exploración de escenarios y contraste de hipótesis o la creación de productos y servicios de datos. Sin embargo, existen espacios donde una visión estratégica determinará cuál es la más adecuada.

Por ejemplo, existe una asociación casi directa entre IoT (Internet of Things) y tecnologías para el tratamiento de datos complejos (insisto, Big Data). Pero, antes de correr tanto quizá debemos preguntarnos donde vamos a ubicar la inteligencia: ¿Centralizada en cloud o dispersa en cada activo? ¿Buscamos una respuesta automática con unas reglas predefinidas o de otro tipo?

Por otro lado, la innovación se acelera y para las empresas resulta difícil seguir el dinamismo de una oferta que se encuentra en un momento de explosión “cámbrica» – en Delfos Research hemos detectado más de 400 proveedores con oferta en España – que se manifiesta no sólo en la aparición de nuevas empresas sino también en una mayor amplitud y profundidad de la oferta de las ya existentes.

Además, el mercado se desdibuja toda vez que el software se convierte en servicio y los servicios en software… o que la oferta no sólo proviene de proveedores de tecnología sino de empresas cuya actividad principal es la ingeniería, la producción de energía, las finanzas, la investigación, etc.

Pero si esto no es suficientemente complejo siempre podemos añadir las tendencias del mercado: data lakes, virtualización del dato, sistemas cognitivos, data sharing, etc.

Por todo ello el grupo de comunicación IDG y los analistas de Delfos Research vamos a lanzar la primera guía en España dirigida a facilitar a las empresas el desarrollo de una estrategia de datos incorporando un directorio de proveedores e identificando las principales tendencias del mercado.

Hemos distinguido cinco ámbitos tecnológicos:

  • Inteligencia de negocio. Comprende estrategias, tecnologías y sistemas para mejorar la toma de decisiones como Reporting, OLAP, Cuadros de Mando, Balanced Scorecard, Scoreboards, Data Visualization, Data Storytelling y similares.
  • Analítica de datos. Comprende estrategias, tecnologías y sistemas para el análisis avanzado de datos para identificar patrones y predecir comportamientos como Data Mining, Text Mining, Machine Learning, Inteligencia artificial, Sistemas cognitivos y similares.
  • Datos complejos. Comprende estrategias, tecnologías y sistemas para el procesamiento de datos complejos como batch processing, streaming processing, NoSQL, HPC, MPP, In-Memory y similares.
  • Gestión del dato. Comprende estrategias, tecnologías y sistemas para la gestión del dato incluyendo Data Governance, Data Quality, Data Warehouse, Master Data Management y similares.
  • Comercio del dato. Comprende estrategias, tecnologías y sistemas que permiten la venta a terceros de datos previa alguna o todas las siguientes acciones: captura, filtrado, agregación, transformación o análisis.

Además, identificaremos si la oferta existente se dirige a un departamento, un sector de actividad o un tamaño de empresas específico. Si ofrecen soluciones best of breed, si su oferta es on premise,…

La tarea es titánica, pero tenemos la convicción que será una herramienta útil para acelerar un mercado que trae la promesa de incrementar el valor de las empresas españolas.

Por eso pido vuestra colaboración:

  • Si eres una empresa en fase de desarrollo de una estrategia de datos para ti va dirigida la guía que se publicará junto con la revista digital de Computerworld. Por favor, comparte este artículo.
  • Si por el contrario eres un proveedor con oferta de producto o servicio en este ámbito, por favor, comparte este artículo … Y contacta con nosotros (si aún no has participado).

¡Gracias por vuestra ayuda!

Autores: Esta artículo se escribe en colaboración con Fernando Maldonado.

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El deporte de los datos ya es una realidad

El pasado mundial en Brasil ha marcado un antes y un después para el aficionado del fútbol. Más allá de la victoria final de Alemania ante Argentina o la contundente derrota de Brasil (también ante Alemania), hemos visto como las estrategias de datos y, en general, la tecnología aplicada al deporte han ido calando tanto en el terreno de juego como en la forma en la que los medios de comunicación analizan y retransmiten los partidos. No es sólo que se use teoría de juegos para los penaltis sino que se aplica el análisis a todas las facetas de este deporte.

Mucha gente piensa que el fútbol es un arte sobretodo si han visto jugar a Zidane o a Messi. Pero cada vez está quedando más patente que el fútbol moderno es una combinación de arte y ciencia, como ya nos demostró el fútbol total de Pep Guardiola en el Barça y, ahora, en el Bayern.

Tenemos de reconocerlo. Hay una tendencia imparable en el deporte, llamada sports analytics o analítica del deporte, en la que todos los actores implicados en una disciplina capturan, procesan y analizan datos para tomar mejores decisiones. Pero centrémonos en la disciplina que nos interesa: el fútbol.

Desde hace bastantes años los seguidores del deporte rey (entre los que me incluyo) estábamos acostumbrados al análisis de los partidos después del mismo. Estamos hablando no sólo de estadísticas (tiros a puerta, pases correctos e incorrectos, faltas,…) sino también de un análisis pormenorizado de las estrategias de ambos equipos. De hecho, así es como todo el mundo podía entender el juego de tiki-taka de la selección española. Los avances en video cámaras y técnicas de captura, procesamiento y análisis conocidos como Big Data permite actualmente hacer este tipo de análisis ya no sólo a posteriori sino en tiempo real. Esto es lo que ha marcado el último mundial: un retransmisión del partido basada en hechos y datos, que nos ha permitido conocer que Messi es el mejor jugador del mundo por su rendimiento y que sólo Cristiano Ronaldo está a su altura.

No sólo los medios de comunicación son los que usan las nuevas tecnologías. Los principales beneficiados son los equipos de fútbol. Las aplicaciones de sensores, cámaras, ropa inteligente y Big Data son múltiples. Por ejemplo, los datos capturados permiten:

  • Analizar y diseñar estrategias de juego competitivas a partir del juego propio y de los contrarios
  • Medir y comprender el rendimiento a nivel de jugador y equipo a través de la captura de datos a lo largo de los partidos y entrenamientos
  • Optimizar el rendimiento físico de los jugadores, poder detectar lesiones e incluso acelerar su recuperación
  • Diseñar políticas de contratación de jugadores alineadas con la estrategia de juego y fundamentadas en su rendimiento y potencial.

Es decir, los equipos de fútbol usan los datos y conocimientos de múltiples disciplinas (desde la biología hasta la economía) para diseñar las mejores escuadras posibles con su presupuesto a lo Moneyball. Incluso los jugadores usan entrenamiento cognitiva tanto dentro del campo como fuera del campo (revisando y analizando imágenes).

La tecnología va calando poco a poco en el terreno de juego también. En el último mundial se ha usado la tecnología de ojo de halcón, ya famosa en el tenis, para identificar goles fantasma que más de una vez han distorsionado el resultado de partido. Durante los entrenamientos, las constantes vitales de los jugadores son medidos mediante sensores en la equipación permitiendo que no vuelvan a pasar casos como Dani Jarque. El césped y, en general, es estadio es caldo de cultivo de optimizaciones basadas en el dato. Y además, las casas de apuestas también usan modelos estadísticos para hacer predicciones de los resultados.

Así que noticias como las de SAP dando soporte en el análisis de datos a la selección alemana para procesar millones de datos generados en un partido no nos deberían sorprender, puesto que se van a volver más y más habituales si los equipos quieren competir en iguales condiciones.

Los aficionados a la fórmula 1 están acostumbrados desde hace años a hablar de la telemetría de los coches, a qué significa optimizar las paradas en los pitstops para arañar unos segundos y a entender que la estrategia de la carrera depende de múltiples factores como la climatología, la forma de conducir el piloto, la posición en carrera, el tráfico o el material de los neumáticos. En el tenis hace años que se usa el ojo de halcón. En el fútbol americano, los sensores RFID están al orden del día.

Así que, la próxima vez que veas un partido no sólo disfrutes con vuestros colores sino también con las estrategias de cada equipo. Bienvenido sea el fútbol de datos, y en general, el deporte de los datos. Queramos o no ha venido para quedarse y ya nada será igual.