¿Es el Big Data el fin de la Business Intelligence?

Si os digo que el Business Intelligence (BI) está muriendo, muchos me contestaréis que eso es imposible, que el análisis de datos está más vivo que nunca, puesto que la recolección de datos es una de las tendencias más claras en la actualidad y que el fin de almacenar todos esos datos no es otro sino estudiarlos, analizarlos y, sobre todo, utilizarlos.

Sin embargo, las herramientas y modelos tradicionales de Business Intelligence parecen no estar pensadas o preparadas para las enormes cantidades de datos que supone el Big Data. Hace más o menos un mes, José Antonio Miguélez (QlikView) nos hablaba de la evolución hacia el Business Discovery (BD) y que ya no se trata de analizar o buscar unos datos concretos entre toda la maraña que hemos acumulado, sino más bien de explorar y ver qué podemos descubrir.

Businessdiscovery Si bajamos a un nivel más técnico, la BI tradicional se basa en el uso de cubos OLAP (On-Line Analytical Processing), que son unas estructuras que contienen los datos de las bases de datos, resumidos en varias dimensiones que tienen que ser definidas previamente a cualquier análisis.
Esta estructura hace que el análisis sea muy rápido… siempre que le preguntemos lo que habíamos pensado preguntarle. Es decir, si entre las dimensiones de una base de datos hemos pensado “sexo, edad, ubicación geográfica, ingresos anuales y modelo de coche”, la aplicación nos dará muy rápidamente información sobre los “hombres de entre 30 y 40 años que tienen un coche deportivo”, pero no podremos preguntarle (o tardará mucho en decirnos) si el hecho de estar casado influye en la elección de un deportivo o un monovolumen, porque no habíamos definido la dimensión “estado civil”.

En las bases de datos que se manejaban hasta ahora, aunque no eran para nada pequeñas, su tamaño permitía el uso y modificación de esos cubos OLAP con cierta facilidad. Sin embargo, la aparición del Big Data ha supuesto que todo tipo de dato sea almacenado, aunque no sepamos cuál puede ser su utilidad, “más vale tenerlo por si el día de mañana a través de algún análisis que aún no hemos definido, podemos obtener alguna utilidad”, lo que ha llevado a las empresas a tener unas bases de datos inmensas, en las que cualquier tipo de análisis resulta una tarea titánica.

Muchas soluciones de BI cuentan con la tecnología in-memory, es decir, una serie de datos se quedaban en memoria, por lo que al consultarlos no se buscaban nuevamente en el disco duro (u otra unidad de almacenamiento), sino que se mostraban casi instantáneamente.

Evidentemente, depende de la arquitectura de cada solución; sin embargo, el hecho de tener una serie de dimensiones predefinidas en nuestros cubos OLAP, hacía mucho más sencillo poder decirle al sistema qué datos almacenar en memoria.

Respondiendo a la pregunta que da título a este artículo, sí, el Big Data podría suponer el fin de la BI, al menos en su construcción original, aunque ni mucho menos como concepto, puesto que como ya hemos mencionado en otras ocasiones, cada vez es más necesario analizar la información.

No podemos negar que el Big Data sí tiene una utilidad para las empresas, pues parte del supuesto que cualquier dato, bien analizado y utilizado, puede servir para mejorar el funcionamiento o los resultados de una organización. Sin embargo, y aunque no resulte tan obvio para mucha gente, no podemos olvidar que el fin de esta nueva tendencia es poder analizar luego todos esos datos que tenemos, y no simplemente almacenarlos.

Un claro ejemplo serían las Smart Cities de las que cada vez oímos más hablar, miles de sensores distribuidos por las ciudades en semáforos, cámaras, cruces, edificios… recopilando datos sin cese, que serán almacenados (Big Data) y procesados para mejorar la circulación, los consumos energéticos, la seguridad de las calles, el riego… Recopilación, análisis, utilidad y beneficio. No hay más vuelta de hoja, y así debería ser en cada empresa que inicie un proceso de BI, o que se interese por el famoso Big Data.

Smartcities

No es que muera la BI, es que tenemos que cambiar algunos conceptos y entender que no podemos definir todas las dimensiones de antemano, porque es probable que perdamos mucha información por el camino. Debemos tender a poder ir descubriendo información a medida que vamos navegando entre los datos, es decir, desplazarnos hacia el Business Discovery, donde la información no nos viene presentada en función de unos cubos, dimensiones o preguntas predefinidas, sino de relaciones entre los datos almacenados.

Relaciones que tal vez nosotros no hayamos pensado a priori, pero que pueden existir y el sistema considera interesante que las veamos y seamos nosotros quienes juzguemos si nos resultan útiles o no.
Por ejemplo, volviendo al caso comentado anteriormente, si le preguntamos a nuestra herramienta de BI por los “hombres de entre 30 y 40 años que tengan un coche deportivo”, ¿no sería interesante que me propusiera saber cuántos son solteros o casados? O si viven en el centro o las afueras, o si tienen estudios universitarios…

Los datos existen y los almacenamos, pero si el poder aprovecharlos o no depende de saber hacer la pregunta oportuna en el momento adecuado, dejamos demasiado peso al azar.

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