Resolver un acertijo corporativo común: Dar sentido a todos los datos

Alexander Donka
Anna Taban-Franz, al centro, de BookBeat observa una visualización de Power BI de ventas de libros por mercado en Suecia, Alemania y Finlandia. Foto por Alexander Donka para Microsoft.

La mayoría de las compañías en la actualidad recolectan enormes cantidades de datos, y es probable que sepan que los datos contienen información de valor crucial sobre todo desde lo que los clientes quieren comprar a las 10 p.m. un viernes contra lo que quieren comprar a las 7 a.m. en miércoles a cómo pueden llevar sus negocios de manera más eficiente en cualquier día de la semana. Aún más, esos datos están todos disponibles en tiempo real.

Pero muy seguido, las compañías no pueden escuchar esas señales, o las escuchan muy tarde.

“Nos quedaríamos cortos si dijéramos que somos capaces de ver sólo la punta de ese iceberg. Es más cercano decir que hemos comenzado a analizar un solo cubo de hielo de ese iceberg”, comentó Daniel Yu, director de mercadotecnia de producto, datos de Azure e inteligencia artificial en Microsoft.

Parte de ese problema es que hay muchos datos, y son difíciles de entender. Mucha de esta valiosa información se encuentra en lo que se conoce como datos sin estructura o semi estructurados, generados de interacciones del cliente en la web, aplicaciones de software como servicio, redes sociales, aplicaciones móviles o dispositivos IoT como refrigerados conectados y asistentes inteligentes. Luego son almacenados en la nube, donde muchas de esas herramientas para analizarlos aún se encuentran en desarrollo.

Yu menciona que esto deja a las compañías con la sensación de que tienen dos opciones: Pueden tener poderosos sistemas que pueden realizar sofisticados análisis pero requieren que ellos sepan con exactitud y desde un principio cuáles son sus necesidades, o pueden optar por sistemas más flexibles que no les brindan tantas opciones para realizar análisis sofisticados y gestionarlos consume más tiempo.

“Creemos que esa es una alternativa falsa”, comentó Yu. “Puedes tener poder y flexibilidad en la analítica, a un costo razonable”.

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Desde la izquierda, Lidia Rozhentsova , Sofia Iasonidou y Niklas Arbinde BookBeat comentan sobre herramientas de analítica de datos que han utilizado para comprender la increíble cantidad de datos crudos que reúnen a diario. Foto para Alexander Donka para Microsoft.

Hace unos días, Microsoft anunció que sus ofertas para clientes recibirán una actualización, con la disponibilidad general de Azure Data Explorer (ADX) y Azure Data Lake Storage (ADLS).

Microsoft comenta que su plataforma de analítica de nube basada en Azure entrega la mejor tasa de precio-desempeño de la industria, un estándar que mide la velocidad de un sistema contra su costo por hora. De acuerdo con pruebas independientes llevadas a cabo por GigaOM, la analítica con Azure SQL Data Warehouse es hasta 14 veces más rápida y cuesta 94 por ciento menos que otras ofertas de analítica en la nube.

Microsoft mencionó que ADX puede analizar mil millones de registros de datos en transmisión por segundo, a través de un lenguaje simple de consulta, mientras deja a los datos y a sus metadatos en su estado original. ADLS brinda un repositorio para almacenar cantidades masivas de datos estructurados o no estructurados, con las características de eficiencia y seguridad de Azure Blob Storage. Esta combinación está optimizada para la analítica.

Ese es justo el tipo de oferta que la compañía dice que todos, desde pequeñas empresas a grandes negocios, necesitan.

Un buen ejemplo es BookBeat, un servicio de transmisión de audiolibros en Europa que corre su negocio sobre la plataforma Azure. La compañía utiliza analítica de datos para ofrecer claras recomendaciones a los clientes basados en su propia historia de lectura y de aquellos clientes con intereses similares. También se apoya en datos para lanzar nuevos modelos de negocio, como una cuenta compartida de familia que lanzaron después de que sus datos predijeron, de manera correcta, que tendría éxito.

“Todos nuestros equipos están impulsados por datos”, comentó Niklas Arbin, jefe de desarrolladores en BookBeat. “Los utilizamos para todo”.

Arbin comentó que, con la gestión de Azure en su infraestructura de servidor, los especialistas técnicos de BookBeat tienen la libertad de trabajar en otras tareas esenciales. Esto incluye hacer minería de datos para entregar información de valor y construir herramientas internas para manejar la amplia transmisión de libros que ofrece.

“Azure nos permite utilizar los estándares más altos en desarrollo de aplicación, lo cual ha sido bastante difícil de hacer en cualquier conjunto de herramientas de inteligencia de negocios”, comentó Arbin. “Da libertad a nuestros desarrolladores de elegir la mejor herramienta para el trabajo”.

Alexander Donka
Muchos de los escritorios en las oficinas de BookBeat en Estocolmo, Suecia, están cargados también con libros análogos. Foto por Alexander Donka para Microsoft.

La compañía no cuenta con un departamento tradicional de TI.

“No tenemos que preocuparnos sobre cosas como disponibilidad para servidores”, comentó Arbin. “No nos gusta trabajar a la mitad de la noche”.

Para John Chirapurath, gerente general de datos de Azure, Blockchain e IA en Microsoft, esto suena a un éxito. Comentó que la meta de Microsoft es remover la complejidad para los clientes donde sea posible, desde consumir datos a presentarlos.

“Nos esforzamos en facilitar al equipo de TI la adopción de la analítica y para la línea de gente de negocios el utilizar y entregar poderosa información de valor a través del uso de productos increíbles”, comentó Chirapurath.

Microsoft comenta que otro argumento de venta para clientes es la larga historia de la compañía en asegurar su nube de Azure, que incluye ayudar a los clientes a ajustarse a los estándares y regulaciones en seguridad como la Regulación General de Protección de los Datos, o GDPR, por sus siglas en inglés.

Para Yu, los avances continuos en la tecnología de analítica de nube, y el constante flujo de datos útiles, llevan a los clientes a un punto crítico. Para muchos, él comentó que ya no hace sentido almacenar los datos en sitio, y dedicar tantos recursos a gestionarlos, cuando hay tanta analítica interesante que puede realizarse en la nube.

“Los datos y la analítica han comenzado a cambiar todo para los negocios”, comentó Yu. “No hay una sola compañía que piense en esto”.

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