Cómo rentabilizar el big data

Muchas empresas que apostaron por el código abierto han tenido problemas para rentabilizar su inversión. La inteligencia artificial abre ahora nuevas oportunidades para las compañías que quieran subirse al carro.

¿Recuerdan cuando el big data iba a salvar a las grandes empresas? Antes de que las palabras inteligencia y artificial inundaran la tecnología, el big data lo ocupaba todo. Recopilar y analizar tanta información de las empresas como fuera posible se consideraba una fórmula en la que el éxito estaba asegurado.

Sin embargo, para muchas compañías obtener valor a partir de esos datos ha resultado más difícil de lo que se esperaba. Una señal de la presión que esto está generando en el entorno tecnológico es la fusión de dos compañías de gestión de datos hasta ahora rivales: Cloudera y Hortonworks, que han decidido enterrar sus diferencias uniendo fuerzas. Aunque la operación se considera una fusión entre iguales, deja a Cloudera al frente, lo que ha tranquilizado a los accionistas. Las dos compañías brillaron en su debut en Bolsa. Los precios de sus acciones subieron un 25% ante la esperanza de que, juntas, tuvieran más posibilidades de crecer en un entorno cambiante.

Factores

La operación saca a relucir tres factores sobre la industria del software, a medida que se sumerge en la era de los datos y que aumenta la presión para conseguir más valor a partir de lo que muchas empresas consideran una fuente fundamental.

El primero es algo que lleva tiempo siendo evidente: el software de código abierto desempeña un papel crucial en la actual infraestructura informática, pero desarrollar una empresa sobre una base de código abierto no es fácil. A excepción de RedHat, que creció con el sistema operativo Linux hace quince años, no ha habido éxitos comerciales significativos desarrollados a partir de un código abierto.

A veces parece que, en lugar de trabajar en el software, resulta más rentable vender las herramientas a otras empresas para que hagan el trabajo duro. Hortonworks y Cloudera representan los dos principales modelos de negocio para empresas de código abierto, aunque son más rentables ofreciendo servicios a empresas que usan el código y vendiendo software para ampliar su capacidad.

Otro mensaje que lanza la fusión es que las infraestructuras sobre las que se desarrolle la próxima generación de informática están en constante proceso de cambio y no se sabe quiénes serán los ganadores. Cloudera y Hortonworks se crearon para prepararse para una tecnología adaptada al big data conocida como Hadoop -un software que gestiona ingentes cantidades de datos que se desarrolló en Yahoo antes de ser lanzado como un proyecto de código abierto hace una década-. Pero las tecnologías alternativas parecen haber limitado el tamaño del mercado Hadoop abriendo la puerta a nuevos competidores. Estas incluyen otro proyecto de código abierto, Apache Spark, destinado a gestionar grandes cantidades de datos.

En su día, Cloudera y Hadoop fueron rivales. Ahora compiten juntas frente a empresas como Amazon, Microsoft y Google. Esto apunta a una tercera forma en la que ha cambiado el panorama. Muchos clientes que se subieron al tren del big data han sido incapaces de rentabilizar su inversión.

Aprendizaje automático

Una nueva tecnología que ha cobrado protagonismo en los últimos cinco años ofrece nuevas esperanzas. El aprendizaje automático, la técnica que está detrás del auge de la Inteligencia Artificial (IA), podría alimentar las reservas de datos que ya se han recopilado. No obstante, las empresas necesitan organizar su información interna y utilizarla para sus propios modelos de aprendizaje automático.

Cloudera ha apostado por este aprendizaje con su propio software. Pero las grandes empresas de computación en la nube también intentan cubrir este vacío, y ofrecen herramientas online en las que las empresas podrán volcar sus propios datos. Esta forma de IA como servicio tendrá que evolucionar hasta que los directores de las empresas puedan ponerla en práctica. Juntas, Cloudera y Hortonworks tienen la oportunidad de hacerse un hueco en la computación dirigida por los datos. Las start up de ayer tendrán que adaptarse cuanto antes a los drásticos cambios del sector.

(Fuente: Expansión)