Los Retos del Big Data para 2016
El pasado 2015 fue un año marcado por los profundos cambios globales a nivel tecnológico y por la inversión que han llevado a cabo las empresas, encaminada sobre todo a la transformación digital. En concreto, el Big Data ha sido uno de los paradigmas que ha cobrado más importancia en la mayoría de sectores de negocio, permitiendo la gestión y el análisis de enormes cantidades de datos como nunca antes se había planteado. En este artículo hablaremos precisamente de los Retos del Big Data para 2016, o dicho de otra forma, los principales campos donde compañías y administraciones pondrán el foco en los próximos meses.
Antes de empezar, deberíamos tener en cuenta cómo han cambiado los hábitos de consumo durante el pasado año. Y es que en 2015 se batió un récord: Fue la primera vez que los dispositivos móviles se erigieron como los soportes que más utilizaban los usuarios para conectarse a Internet, desbancando así a los típicos ordenadores de sobremesa. Con este cambio, podemos entender por qué cada vez es más importante para las empresas gestionar el volumen de datos que recogen de los dispositivos móviles y otras vías, como la información que emana del llamado Internet of Things, tal y como veremos a continuación.
Internet of Things y el futuro del Big Data
A principios del año pasado, IBM anunció que invertiría 3 mil millones de dólares en el desarrollo de tecnologías basadas en el Internet of Things en los próximos 4 años. Y, precisamente, la clave para el desarrollo de la industria IoT es la capacidad de analizar las enormes cantidades de datos que generan los dispositivos conectados.
Las empresas empiezan a concienciarse: La mayoría ya ven el IoT como una oportunidad para llegar más fácilmente al consumidor y aprender de él para poder ofrecerle un servicio a medida. Sin ir más lejos, el Computing Research que se publicó el pasado 2015 sobre el mercado del Big Data reveló que el número de empresas que “no tenían pensado integrar el Big Data y la analítica” en sus operaciones pasó de un 33% a un 16% en tan solo un año. Asimismo, el 76% de los altos cargos entrevistados por los autores del informe afirmó que sus empresas se centraban en analizar los datos internos y operacionales de su propia empresa en vez de fijarse en los datos externos, cosa que denota un interés creciente en el uso del Big Data para la gestión empresarial.
Las Brechas de Seguridad en el Big Data
El gobierno de Estados Unidos empezó el 2015 anunciando que los datos de unos 4 millones de sus empleados habían sido robados del Office Personnel Management, un organismo público encargado de gestionar las pensiones y otros asuntos civiles. Este incidente denota el profundo problema que suponen las brechas de seguridad a gran escala, que han ido incrementándose a medida que se digitalizan los datos.
Como ya comentamos en otro artículo de este blog, la preocupación por la seguridad de la información que contienen los móviles y los wearables no para de aumentar en la mayoría de empresas. Sin un más lejos, un informe de la consultora PwC muestra que un 86% de los encuestados está preocupado por los agujeros de seguridad de la información que circula a través de dispositivos conectados.
El neuvo paradigma del Machine Learning
Si antes hablábamos de la información que proporcionaban los dispositivos conectados, ahora nos centramos en una nueva forma de predecir patrones gracias a la enorme cantidad de datos que se genera en Internet. Gracias al Machine Learning, podemos hacer predicciones muy precisas sobre cualquier temática, desde filtrar correos electrónicos según su contenido hasta detectar posibles fallos en un sistema.
El nombre de Machine Learning hace referencia a los ordenadores que aplican técnicas de aprendizaje estadístico para identificar automáticamente los patrones en el flujo de datos. Si las empresas son capaces de diseñar algoritmos que analicen la información y solucionen una duda al instante, el Big Data cobrará una importancia que va más allá de lo que podríamos imaginar. La clave está en la toma de decisiones, puesto que el Machine Learning no es un sistema 100% automatizado y requiere una capacidad de resolución y estrategia para que el proceso tenga éxito.
Un nuevo concepto: Big Data-As-A-Service
A pesar de que el término Big Data-AS-A-Service (o BDaaS) es nuevo y todavía no existen muchas compañías familiarizadas con él, describe un nuevo mercado en crecimiento. En los últimos años muchas empresas han gastado muchos esfuerzos en ofrecer soluciones Big Data basadas en Cloud para ayudar a otras compañías y organizaciones con sus problemas de gestión de datos. Si ya existe el software como servicio, la plataforma como servicio y los datos como servicio, es normal que el siguiente paso sea mezclar estos servicios de forma masiva mejorar el volumen de datos implicados.
Aplicado a los negocios, el Big Data se basa en saber qué hacer con la información que aportan los datos una vez analizados. El BDaas permite a las empresas externalizar una gran variedad de funciones Big Data y pagar solamente por la capacidad que necesiten. Esta nueva solución tecnológica elimina los enormes costes que se acostumbran a asociar a estos servicios y permite que las empresas se centren en cómo utilizarán esos datos como modelo de negocio. Y por lo que respecta a la seguridad de los datos, las empresas proveedoras de BDaaS cuentan con una buena estrategia y colaboran con expertos en seguridad.
No hay que tomar el Big Data-As-A-Service a la ligera, ya que según los expertos será la llave de la innovación: Según Forbes, mientras que el mercado del Big Data crecerá unos 88 mil millones de dólares, el mercado del BDaaS podría crecer hasta los 30 mil millones de dólares en los próximos meses.
Las nuevas leyes de la Privacidad de Datos en Europa
De cara a los próximo meses, la Comisión Europea planea unificar la protección de Datos dentro de todos los países de la Unión bajo una sola ley, la General Data Protection Regulation (GDPR). La razón de la reforma es que la Comisión considera que ley actual de protección de datos no da importancia a aspectos como las redes sociales o el cloud computing.
Esta nueva regulación pondrá unas reglas más estrictas para determinar lo que las empresas podrán hacer con los datos personales, cosa que se aplicará a todas las empresas que operen en la Unión Europea o que recopilen datos de ciudadanos europeos, sin importar el país donde tengan su sede.
Además de lo que ya hemos explicado, esta nueva regulación también estipulará que las empresas solamente podrán recopilar datos personales con el permiso expreso de las personas a las cuales pertenecen, y podrán utilizarse solamente por el motivo específico al que ha dado permiso su dueño.
Por consiguiente, serán ilegalizados los métodos que motiven a los usuarios a ceder sus datos personales, como sucede con algunos formularios online. Cabe destacar que la Comisión piensa llevar esta nueva legislación con mano de hierro: Las empresas que incumplan esta prohibición se enfrentarán a multas de hasta el 4% de sus ingresos globales.
Por el momento solo es un borrador, y se tendrán que analizar todas las enmiendas que se han propuesto antes de que entre en vigor hacia principios de 2017. Si la ley se aprobara tal y como está redactada en este momento, muchas empresas tendrían que replantearse la forma en la cual recopilan los datos de los usuarios para poder ceñirse a la normativa. No solamente se tratará de saber gestionar el Big Data, sino de hacerlo sin quebrantar las leyes de protección de datos.
