Hemos tenido software como servicio, plataforma como servicio y datos como servicio. Ahora, al combinarlos todos y aumentar enormemente la cantidad de datos implicados, hemos llegado al Big Data como servicio (BDaaS).
Puede que todavía no conozca el término, pero describe adecuadamente un mercado nuevo y en rápido crecimiento. En los últimos años han surgido muchas empresas que ofrecen servicios de Big Data en la nube para ayudar a otras empresas y organizaciones a resolver sus dilemas relacionados con los datos.
Algunos estiman que el gasto empresarial en TI en actividades en la nube del tipo «X como servicio» aumentará de alrededor del 15 % actual al 35 % para 2021. Dado que se estima que para entonces el mercado mundial de Big Data valdrá 88.000 millones de dólares, podemos ver que el valor previsto del mercado de BDaaS podría ser de 30.000 millones de dólares.
Así que aquí intentaré ofrecer una visión general breve (más o menos) del concepto, además de ejemplos de cómo se está poniendo en práctica en empresas y organizaciones reales de todo el mundo.
¿Qué es BDaaS?
Big Data se refiere a la cantidad cada vez mayor de información que creamos y almacenamos, así como al análisis y uso de esos datos. En el ámbito empresarial, se refiere especialmente a aplicar los conocimientos obtenidos de ese análisis para impulsar el crecimiento de las empresas.
Por el momento, BDaaS es un término algo impreciso, que suele usarse para describir una amplia variedad de funciones de Big Data que se externalizan en la nube.
Esto puede abarcar desde el suministro de datos hasta el suministro de herramientas analíticas para interrogarlos (a menudo mediante un panel web o un panel de control), pasando por la realización del análisis propiamente dicho y la elaboración de informes. Algunos proveedores de BDaaS también incluyen servicios de consultoría y asesoramiento en sus paquetes de BDaaS.
Así pues, en muchos sentidos, BDaaS engloba elementos de lo que se conoce como software como servicio, plataforma como servicio, datos como servicio, etc., y los aplica a la resolución de problemas de Big Data.
¿Por qué es útil BDaaS?
Externalizar o virtualizar las actividades de análisis que implican grandes conjuntos de datos ofrece varias ventajas.
La popularidad de Hadoop ha democratizado en cierta medida el Big Data: cualquiera puede usar hardware económico disponible en el mercado y software de código abierto para analizar datos, si invierte tiempo en aprender cómo hacerlo. Pero la mayoría de las iniciativas comerciales de Big Data aún implicarán un gasto inicial en componentes e infraestructura. Cuando una gran empresa pone en marcha una iniciativa importante, es probable que ese gasto sea considerable.
Además de los costes iniciales, almacenar y gestionar grandes cantidades de información exige una inversión continua de tiempo y recursos. Cuando se usa BDaaS, todas las «piezas técnicas» quedan, en teoría, fuera de la vista y de la mente, lo que permite concentrarse en los asuntos empresariales.
Por lo general, los proveedores de BDaaS se encargan de todo esto por el cliente: lo tienen todo configurado y listo para funcionar, y uno simplemente alquila el uso de sus motores de almacenamiento y análisis en la nube y paga por el tiempo que los utiliza o por la cantidad de datos procesados.
Además, los proveedores de BDaaS suelen asumir el coste del cumplimiento normativo y de la protección de datos. Cuando los datos se almacenan en sus servidores, ellos son (por lo general) responsables de estos.
¿Quién ofrece y utiliza BDaaS?
Un buen ejemplo es el servicio Analytics for Twitter de IBM, que ofrece a las empresas acceso a datos y análisis sobre los 500 millones de tuits diarios de Twitter y sus 280 millones de usuarios activos mensuales.
Además de la «manguera de datos» de tuits, ofrece herramientas y aplicaciones de análisis para dar sentido a esos datos desordenados y no estructurados, y ha formado a 4.000 consultores para ayudar a las empresas a poner en marcha planes que les permitan sacarles provecho.
Otro ejemplo son los fabricantes de maquinaria agrícola John Deere, que equipan todos sus tractores con sensores que transmiten datos sobre la maquinaria, así como sobre las condiciones del suelo y los cultivos, a los servicios MyJohnDeere.com y Farmsight. Los agricultores pueden suscribirse para acceder a información analítica sobre todo tipo de cuestiones, desde cuándo pedir repuestos hasta dónde plantar los cultivos.
La llegada del Watch de Apple —quizá el dispositivo que popularice los dispositivos ponibles de consumo— traerá sin duda una avalancha de nuevas aplicaciones BDaaS. Estas absorberán los datos de los millones de personas que, presumiblemente, pronto lo utilizarán para todo, desde controlar su frecuencia cardíaca hasta organizar su agenda social o controlar a distancia el entretenimiento de su hogar. Después encontrarán formas innovadoras de empaquetarlos y vendérnoslos. Apple e IBM acaban de anunciar su colaboración en una plataforma de salud de big data.
BDaaS también está cobrando cada vez más importancia en las ventas y el marketing. Muchas empresas ofrecen ahora servicios de elaboración de perfiles de clientes, entre ellas Acxiom —el mayor vendedor de datos de marketing directo del mundo—. Al aplicar análisis a la enorme cantidad de datos personales que recopilan, pueden elaborar perfiles nuestros como consumidores con mayor eficacia y proporcionar clientes potenciales a sus propios clientes.
AWS de Amazon, así como AdSense y AdWords de Google, son servicios más conocidos que también entrarían en esta categoría. Miles de pequeñas y medianas empresas los utilizan para alojar infraestructura de datos y dirigir su marketing a nichos pertinentes donde podrían encontrarse clientes potenciales.
¿El futuro de BDaaS?
Puede que el término sea bastante engorroso y poco elegante (ya escribí antes que ni siquiera soy particularmente partidario del término Big Data, así que BDaaS es un paso más hacia lo ridículo), pero el concepto es sólido como una roca.
A medida que más y más empresas reconocen el valor de aplicar estrategias de Big Data, surgirán más servicios para respaldarlas. El análisis de datos puede generar —y por lo general genera— cambios positivos en cualquier organización que se lo tome en serio; esto incluye operaciones de menor escala que no tendrán los conocimientos especializados (ni el presupuesto para desarrollarlos) necesarios para hacerlo por sí mismas.
Con la creciente popularidad del software como servicio, cada vez estamos más acostumbrados a trabajar en un entorno virtualizado a través de una interfaz web, e integrar el análisis en este proceso es un paso natural. Ya podemos ver que esto hace viables los proyectos de Big Data para muchas empresas que antes los habrían considerado fuera de su alcance; y creo que oiremos y veremos mucho más sobre ello en un futuro próximo.
Pero, a menos que se produzcan cambios importantes en la ley, Acxiom seguirá aprendiendo todo lo que pueda sobre nuestras vidas y sobre cómo gastamos nuestro dinero, mientras permanece, en su mayor parte, invisible.
Este artículo se publica en colaboración con The Smart Data Collective. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde los puntos de vista expresados.
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Autor: Bernard Marr es un experto de reconocimiento mundial en big data y análisis. Es un autor de libros de negocios superventas, conferenciante principal y consultor en estrategia, gestión del rendimiento, análisis, KPI y big data.
Imagen: En esta fotografía aparecen cables LAN de Internet. REUTERS/Tim Wimborne.
