Big Data, el nuevo valor empresarial

«Esta tecnología se está aplicando en todo tipo de temas. Algunos son el análisis de sentimientos y redes sociales, seguridad, gestión interna de la empresa o decidir precios de manera dinámica, entre muchos otros» ha explicado Sanz

La UJI promueve el uso de nuevas herramientas tecnológicas como «Big Data» para aportar valor a la empresa

.

La Oficina de Cooperación en Investigación y Desarrollo Tecnológico (OCIT)  ha celebrado una jornada dirigida a empresas con el objetivo de dar a conocer herramientas innovadoras para la toma de decisiones estratégicas en la empresa. La presentación de la jornada ha sido a cargo de Antonio Barba, vicerrector de Investigación y Doctorado, e Ismael Rodrigo, director de la OCIT, que han destacado la importancia de poner en común con las empresas los resultados y actividades de la Universidad para fomentar la colaboración a través de la prestación de servicios o proyectos colaborativos.

.

UJI / Ismael Sanz, profesor del departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores, ha iniciado el turno de ponencias con una introducción a Big Data. Según ha explicado, Big Data se refiere a un conjunto de datos que no pueden ser analizados con las herramientas tradicionales para que sean aprovechados en su totalidad dado que se caracterizan por tener un gran volumen, generarse a gran velocidad y ser muy variados.

Big Data se refiere a un conjunto de datos que no pueden ser analizados con las herramientas tradicionales

Además, ha añadido que hay que tener en cuenta la veracidad de estos datos, su valor para la empresa, la variabilidad y cómo visualizarlos. «Los datos están creciendo de manera exponencial y pueden ser analizados para dar valor a la empresa. La capacidad de tener muchos datos aumenta la capacidad de analizarlos y sacar conclusiones. A partir de este análisis podemos tomar decisiones estratégicas basadas en información que antes, sin esos conjuntos de datos, era imposible rescatar, esa es la gran ventaja» ha apuntado.

.

Pasos para el uso Big Data

A continuación, Sanz ha enumerado los pasos que hay que seguir para el uso de Big Data: adquisición y generación de datos; análisis y procesamiento; almacenamiento de los mismos, y visualización y generación de servicios para la toma de decisiones. Al respecto, ha citado algunas de las tecnologías clave necesarias para llevar a cabo estos pasos como son el procesamiento distribuido para almacenar la información y, en el caso de que la empresa no quiera gestionar un conjunto de servidores, el almacenamiento en la nube. También es necesaria una base de datos capaz de gestionar este volumen de datos así como herramientas para el análisis y la visualización. Algunas de las tecnologías que ha citado son Hadoop, Amazon Web Services, Cassandra, Tableau y Mahout.

«Esta tecnología se está aplicando en todo tipo de temas. Algunos son el análisis de sentimientos y redes sociales, seguridad, gestión interna de la empresa o decidir precios de manera dinámica, entre muchos otros» ha explicado Sanz.

“Es relativamente barato y fácil lanzarse a hacer una prueba porque las tecnologías base son de código libre, y la tecnología no es particularmente complicada a la hora de empezar”, ha dicho el experto

Respecto a los riesgos y oportunidades, ha citado la falta de capacidad tecnológica, la falta de presupuesto y de criterio sobre el valor así como la falta de tiempo. Además, ha destacado especialmente la falta de conocimiento especializado, «un problema serio ya que según las previsiones va a faltar gente con el perfil para trabajar conBig Data, ya falta y va a faltar más a nivel europeo». No obstante, ha señalado que «en la falta de capacidad tecnológica y de conocimiento especializado las universidades podemos ayudar» y ha animado a las empresas a utilizar Big Data porque «la parte tecnológica no es el problema, es relativamente barato y fácil lanzarse a hacer una prueba porque las tecnologías base son de código libre, y la tecnología no es particularmente complicada a la hora de empezar».

Durante la jornada, también se han abordado nuevas herramientas de economía experimental y software para aumentar la predicción de escenarios futuros, a cargo de Gerardo Sabater, profesor del departamento de Economía; servicios de apoyo a la inteligencia corporativa, por parte de Rafael Berlanga, profesor del departamento de Lenguajes y Sistema Informáticos, y estadística espacial para la predicción de sucesos con aplicaciones para la seguridad, a cargo de Jorge Mateu, profesor del departamento de Matemáticas.

.

Dejar comentario

Deja tu comentario
Pon tu nombre aquí