Big Data, caso de uso en Uber
Uber es quizá la empresa que más puntos de datos utiliza (más de 9 billones) si excluímos empresas en el sector de la publicidad tradicionalmente grandes usuarios de datos como Facebook. Uber es el resultado de aplicar Big Data al sector del taxi. La plataforma de datos de UBER pone a trabajar más de 100 petabytes de datos con tiempos de respuesta que se cuentan en minutos. Este caso es una representación del contexto y elementos que configuran un proyecto Big Data con varios casos de uso en una misma empresa.
Materializar un proyecto de Big Data es difícil para la mayor parte de las empresas porque se desconocen los elementos y porque usar los datos no es lo mismo que registrarlos. Es importante conocer los ocho elementos esenciales para introducir el contexto de forma simple:
- Puntos de datos.
- Datos no estructurados.
- Cultura del dato.
- Plataforma de datos basada en Hadoop.
- Privacidad de datos.
- Sistemas heredados.
- Analítica de datos.
- Aplicaciones.
Elementos de un proyecto de Big Data en la empresa
Puntos de datos
Establece los lugares donde se va a recopilar datos. En un sistema de inteligencia de negocio, se recomienda usar distintos puntos a lo largo del ciclo de vida de un cliente. En una aplicación de Big Data para operaciones las fuentes de los puntos pueden ser muy diversas. Por ejemplo, Uber usa puntos de datos basados en mapas para sus rutas.
Datos no estructurados
Son tipos de datos que cada vez se registran más pero que tradicionalmente no se usaban porque no se sabía cómo interpretarlos. Hoy sí. Hay aplicaciones que dependen de ellos porque categorizan lo que de verdad piensan los clientes de nuestro producto. Ejemplos: comentarios en RRSS, comercio electrónico, interacción con la app en una pantalla, etc.
Cultura del dato
El equipo de tu empresa debe entender el modelo de escalera datos-información-entendimiento para trabajar con datos y capitalizar su posible valor. «Alfabetismo de datos»: habilidad para conocer qué datos (entrada del sistema de información) y qué información (salida del sistema de información), es decir la combinación de datos que permite tomar ciertas acciones y con qué visión se necesitan en la empresa (qué decisiones podremos basar en datos).
Plataforma de datos basada en Hadoop
Hadoop es el estándar de la industria que funciona para todos los sectores y que procesa datos masivos, sin límite a los puntos de datos, sean estos del tipo estructurado o no estructurado. Apache es otro conjunto de herramientas usado para búsquedas en bases de datos complejas usando «machine learning». Ejemplo: Uber utiliza estas herramientas avanzadas para establecer sus precios de servicio. El precio de un viaje en Uber es dinámico y se ajusta según los datos para favorecer tiempos o rutas menos congestionados.
Privacidad de datos
Si tu empresa va a recoger datos personales debe conocer las leyes que los protegen así como asegurar mecanismos para la ciberseguridad.
Sistemas heredados
Si tu empresa tiene datos históricos que podrían tener valor pero que están en formatos obsoletos o en sistemas de información antiguos, tendrás que plantearte si puedes integrarlos. El reto de integrar distintos sistemas puede ser grande en tiempo y dinero.
Análisis de datos («data analytics»)
Tu empresa necesitará contratar científicos de datos para realizar distintas técnicas de analítica de datos. Su trabajo consistirá en obtener respuestas a las preguntas sobre los datos que tus gerentes les formulen (ver la sección cultura del dato arriba)
Aplicaciones
Hay muchos ejemplos de aplicaciones Big Data pero a diferencia de otras aplicaciones empresariales como el CRM en Big Data no existen todavía aplicaciones estándar que puedan comprarse. Cada empresa establece qué decisiones de empresa quiere mejorar apoyándola con datos. Por ejemplo, Uber utiliza Big Data en su estrategia de precios, pero este requisito difícilmente lo veríamos en un contexto que no sea la movilidad urbana.
Si tienes preguntas o quieres conocer más sobre el sistema de información con Big Data de Uber te recomiendo este artículo que publiqué en Harvard Deusto Business Review.