logo_bigdatamachineEn realidad, la noticia, si es que la hay, es que después de deambular por varios lugares (Centro Metropolitano de Diseño, Parque Austral, etc.), finalmente arribaron a un convenio por el cual BigDataMachine (el producto, no la empresa) va a estar hosteado en la nube Azure de Microsoft.

Todo esto, y varias otras cosas más nos contó Mara Destéfanis, la CEO de BigDataMachine (la empresa), secundada por Andrés Zuloaga, el responsable de tecnología, días atrás en las oficinas de Microsoft.

Si bien no hubieron muchas más novedades que la vez que nos hicieron la presentación original, en la cual la herramienta todavía no estaba a la venta

Según Mara, hay que tratar de bajar Big Data a la tierra y calculan que recién va a estar maduro (el tema) para 2020, en el que no sólo se van a recolectar sino también saber qué hacer con ellos. “Con los datos se empieza a trabajar la economía del conocimiento” aseguró la CEO quien, a diferencia de la vez pasada, esta vez se mostró muy suelta de cuerpo, con buena oratoria y con aplomo suficiente como para contestar pacientemente las preguntas más b… obas.

“Si las empresas continúan haciendo análisis con datos parciales o históricos, van a perder la posibilidad de predecir. Para ser predictivos hay que ser capaces de trabajar con grandes cantidades de datos que, en su mayoría, no son estructurados (videos, imágenes, datos de sensores, etc.)” es algo así como una declaración de principios.

Según Mara, Big Data es esencial para saber que pasa afuera del negocio, con los clientes, con la reputación, con la competencia, etc.

Para la ejecutiva, las nuevas P del marketing son: performance, personalización, privacidad (por ahora es una zona gris, tanto desde el punto de vista el manejo personal como de la legalidad) y la más importante, la predicción.

La mayor parte del análisis de Big Data se basa en datos internos de las empresas, estructurados y semiestructrados. Pero el 80% de la información es libre, sólo el 20% es información de valor, pero apenas el 1% se analiza.

Bigatamachine la herramienta, entonces, se diseñó como un Google avanzado y personalizado. Bigdatamachine es un metasistema con funcionalidades de minería y ETL (extracción, transformación y carga). Finalmente los datos se exportan a archivos comunes (CSV, Excel, Word, etc.) y están trabajando en combinar esos informes con otros administradores de datos.

Andrés hizo una reseña más tecnológica de la herramienta, basada en una infraestructura de servidores en Amazon y, ahora, Azure, capaz de escalar si es necesario.

Al salir al mercado descubrieron que había que capacitar a las empresas en hacer las preguntas adecuadas: reputación de marca, análisis de competencia, investigación de mercado, gestión de riesgo y experiencia del cliente, entre otras cosas.

Armaron un programa de Partners entre agencias de marketing y consultoras de investigación para aprender la gestión del conocimiento.

Mara hizo una demo basada en las opiniones en las redes, sobre los tres candidatos presidenciales más votados en las encuestas, Scioli, Macri y Massa.

Creo que, aunque ya está más madura que antes (de hecho en diciembre de 2014 adquirieron el primer cliente, el Banco Supervielle), podríamos terminar esta nota de la misma manera que la vez anterior: pareciera que la herramienta tiene potencial, aunque no queda muy claro hasta dónde llega que Google no haga. Pero bueno, si Google te da la respuesta, no es Big data.

Una muy seria Mara Destéfanis explica la diferencia entre trabajar con datos históricos o hacerlo en tiempo real.
Una muy seria Mara Destéfanis explica la diferencia entre trabajar con datos históricos o hacerlo en tiempo real.

Por Ricardog

Periodista científico especializado en tecnología. Médico en retiro efectivo.

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