El mundo se «datifica»

Las empresas con la estrategia correcta de «big data» son un 26% más rentables y cinco veces más veloces a la hora de tomar decisiones estratégicas.

Si el año pasado había 17.100 millones de dispositivos conectados a internet, en 2021 esa cifra escalará hasta los 27.100 millones. Es decir, habrá tres por cada habitante del planeta. Son datos del último informe «Cisco VNI», del que también se desprende que en España habrá 345 millones de dispositivos conectados dentro de cuatro años. O lo que es lo mismo, siete conexiones por habitante.

Todos estos dispositivos (ordenadores, tablets, portátiles, televisiones, vehículos, smartphones...) crean una gran cantidad de datos. Así, por ejemplo, en apenas tres años una ciudad con un millón de habitantes generará cada día 200 millones de Gb de datos.

Creamos datos cuando usamos nuestras tarjetas de crédito, accedemos a las redes sociales, llamamos a un centro de atención... Las empresas líderes recaban esa información crítica para conocer más a sus clientes, mejorar sus procesos y poder tomar decisiones más certeras. No hacerlo pone en riesgo sus modelos de negocio. Si no, véase el éxito flagrante de compañías como Amazon, en retail; Spotify y Netflix, en ocio; o AirBnB, en turismo.

De las 12 mayores empresas del mundo por capitalización bursátil sólo cuatro, Apple, Amazon, Exxon y Johnson, venden productos físicos. El resto trabaja únicamente con activos digitales. Y de las 12, cinco son empresas de internet. Iñaki Ladrero, CIO de Baoss, afirma que tecnologías emergentes como «blockchain», «smart contracts» o la computación descentralizada darán lugar a nuevos modelos de negocio y formas de concebir la relación entre consumidores, organismos públicos y empresas que enriquecerán el valor de los datos. «Se nos presenta una oportunidad única para que seamos los individuos los decisores y beneficiarios de su uso», apostilla Ladrero.

El nuevo petróleo

«Los datos son ‘‘el nuevo petróleo’’. Las empresas con la estrategia correcta de ‘‘big data’’ son un 26% más rentables y cinco veces más veloces a la hora de tomar decisiones estratégicas». Antonio Conde, director de IoT y Transformación Digital en Cisco España, explica que las organizaciones ya están utilizando la analítica de «big data» para optimizar procesos operativos, mejorar la experiencia de servicio a los clientes y la atención a los ciudadanos y generar nuevas fuentes de ingresos, que proceden mayoritariamente de las ofertas personalizadas que pueden hacerse en función de la analítica de «big data».

Pese a que del análisis de datos ya se esté beneficiando toda la economía, los ejemplos más conocidos se dan en el ámbito de las finanzas y los seguros. Sin embargo, en uno de los sectores más tradicionales, como el agrícola, mediante sensores se recogen datos en tiempo real para monitorizar las cosechas, controlar el riego o vigilar las plagas, entre otras muchas aplicaciones prácticas para la industria.

Por su parte, las empresas del sector retail han ganado competitividad gracias a las ventas omnicanal. Los datos generados en canales digitales son incorporados a los derivados de las tiendas físicas y una vez analizados, permiten descubrir hábitos, patrones y correlaciones de los consumidores que antes eran imposibles de obtener. «Las compañías que sigan tomando las decisiones de negocio en base a intuiciones o experiencias se verán desplazadas por las empresas ‘‘data-driven’’ que tengan los datos como un respaldo de sus estrategias», resalta el CIO de Baoss.

Los datos almacenados en los ‘‘data centers’’ a escala global se multiplicarán por cinco entre 2015 y 2020, de manera que el ‘‘big data’’ alcanzará los 247 EB en 2020, multiplicándose casi por 10 desde los 25 EB registrados en 2015.

Un aluvión de datos que, quizá, constituirá el detonante de la tercera guerra mundial, en la que las armas serán los envíos masivos de datos, utilizando «botnets» o ejércitos de máquinas secuestradas, también denominados «ejércitos zombies». De hecho, según el «Informe Semestral de Ciber-seguridad 2017» de Cisco, la rápida evolución de las amenazas y su mayor magnitud podrían derivar en ataques de destrucción de servicio capaces de eliminar las redes seguras y de «backup» que utilizan las organizaciones para restaurar y reparar sus sistemas tras un incidente cibernético.

No sólo es que hoy en día los sistemas de información vitales para la economía de un país –como energía, finanzas, transporte o telecomunicaciones– estén conectados a internet y, por tanto, sean vulnerables a ciberataques; sino que algunos ciberdelincuentes podrían estar creando las bases para un ataque de grandes dimensiones que tendría, incluso, el potencial impacto de bloquear internet.

La gestión de los datos ofrece un sinfín de posibilidades de negocio. No obstante, la analítica de «big data» tiene su mayor potencial en el análisis en tiempo real, lo que permite, por poner ejemplos sencillos, avisar a los conductores de las plazas de parking libres, medir los índices de polución, informar sobre la situación de la red de transportes... Pero a la hora de convertir los datos en analítica predictiva, inteligencia de negocio y conocimiento útil, los algoritmos tienen una importancia crucial, ya que únicamente puede hacerse mediante herramientas automatizadas, basadas en Inteligencia Artificial (IA) y «machine learning/deep learning».