Hace poco el camarada Xavier Picamal contestó a mi texto La Ballena Voladora con otro llamado:
BIG, BIG... HURRA!
BIG, BIG... HURRA!
Desobedeciendo a los tópicos sobre segundas partes, siguió hurgando en la herida con:
Es evidente que mis lineas no merecían semejante reacción (en realidad tampoco otras), pero a Xavier le a servido como excusa para escribir una pequeña reflexión sobre el tratamiento de datos, analizando los retos a los que nos enfrentamos, aportando y en algún momento sorprendiéndome.
En este caso yo si que empezaré con una critica: mis primeros contactos con el mundo TIC datan del 92, montando redes con cables coaxiales y algún servicio estilo Proxy, incluso un IRC. Seguramente no estamos hablando de los mismo, pero para mi el salto generacional es relativo ;)Aclarado lo cual, una de las cosas que me parece más interesante sobre el BigData es las reacciones que suscita. Poco a poco me he dado cuenta que esas reacciones vienen dada de la cantidad de retos que hay que abarcar cuando nos enfrentamos a la ballena.
Es por eso que aprovecho cualquier ocasión para concretar, abstraer de modas y tendencias; y aprender de los que saben. En este caso creo Xavier está hablando de 4 de estos retos, que intentaré centrar:
- BigData supone un CAMBIO. De esto no hay duda, y además no sólo un cambio de estrategia a la hora de analizar datos sino también tecnológico (NoSQL, MapReduce). El cambio provoca rechazo, el cambio se ha de gestionar... el cambio es una oportunidad.
- Las Preguntas Adecuadas, las tecnologías con el análisis de datos están evolucionando muy rápidamente pero de forma desordenada. Ésto ha generado muchas dudas en el usuario final y cada vez hay más voces clamando: "Si tenéis alguna idea para aprovechar tanta información, por favor, decírmelo!"
- Integración, lo más importante de este punto es que viene dado por una necesidad. La necesidad de cruzar información de múltiples fuentes par disponer de una visión global o tomar decisiones sin dejar de analizar una parte del problema.
- Estructura, bases de datos no relacionales, que existen desde hace tanto tiempo como las que si lo son. Yo mismo trabajo en un servicio que trabaja con ellas desde hace más de 20 años. Bases de datos mal nombradas "Documentales" que en realidad se refieren al concepto de documento de lenguajes de programación como JavaScript. Que junto a las Bases de Datos orientadas a Grafos, intentando dar solución a problemas concretos donde las relacionales se han quedado cortas.
En ningún momento se habla de datos grandes, la gran cantidad de información nos ha traído estos retos, pero no es el problema en sí. Xavier tiene perfil de Data Scientist y se nota. Pero la sorpresa más grande fue cuando encuentra una contradicción en mi texto, una contradicción en el uso de un método como el Just in Time cuando "aparentemente" hablaba de lo contrario.
He de reconocer que no busqué la contradicción conscientemente, pero cada vez que la analizo tiene más sentido. La "mercadotécnia" de la que habla Xavier nos lleva a creer (a mi el primero) que nos enfrentamos a un gran cetáceo, con el que fracasaremos si intentamos hacerle bailar como una bailarina. Por eso no tenía sentido mi uso de JIT en el artículo.
El problema es que cuando lo escribí yo ya tenía en mente el problema al que BigData ha de dar solución y es un procesamiento de datos ágil, que cuando tengamos la pregunta adecuada (y tan difícil de encontrar) podamos pronunciarla de forma igualmente ágil (hablaba de Lenguaje Natural) y obteniendo un resultado veloz (es ahí donde aparece la visión de un corsé apretado)
La respuesta es evidente, no se trata de marketing ni jugar con metáforas, hay nuevas necesidades y nosotros como profesionales tenemos de intentar buscar respuestas que se adapten a cada caso.
Poco a poco se ve en la visualización de los datos como la respuesta a estos problemas y también poco a poco cosas como la Minería de Datos saldrá del ámbito típicamente Universitario y llegará a nuestro día a día.
Una vez más, gracias Xavier.
Imágenes: Whale, Strong back
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