Dicen las interesadas voces del sector que los operadores son lentos reaccionando a las nuevas tendencias. Se les suele acusar de no ser atrevidos en sus inversiones en nuevas soluciones y tecnologías. Se suele argumentar, con bastante frivolidad —incluso nosotros lo hemos hecho en el pasado—, que siendo proveedores de acceso a tecnología son bastante ineficientes para generarla ellos mismos. El caso del Big Data no parece estar fuera de esta percepción. Parece que los operadores llegan los últimos a esta tendencia porque parecen no ver una justificación completa de negocio para lanzar un programa de Big Data, al igual que Google tampoco se lanza de cabeza, sino con amagos en forma de programas semi comerciales, a construir sus propias redes de acceso. Los operadores no es que lleguen tarde al Big Data, ni que no sean atrevidos, simplemente su negocio era otro.
Es importante mencionar, cuando se habla del Big Data, que si bien los operadores tienen la materia prima, es decir los datos circulando por sus arterías, en forma de datos estructurados y desestructurados, la captura, agregación, interpretación, extrapolación y la creación de acciones basadas en estas actividad anteriores, tienen un costo que no es menor, precisamente, de lo contrario el Big Data ya sería una realidad. Para que un operador tenga un programa de Big Data end-to-end, se requiere una gran capacidad de procesamiento y almacenaje. Es decir “cajas y más cajas” que guarden datos, que los crucen, que los interpreten, extrapolen y permitan generar acciones concretas en tiempo casi real. Este último punto, aún complica más el panorama para los operadores.
Esta necesidad de los operadores de contar con Big Data en tiempo real, parámetro que no es tan necesario para otras organizaciones en otras industrias, se debe a la naturaleza y servicios de los propios operadores, como los servicios de localización, detección de fraude, inteligencia en la operación de la red y campañas inteligentes de marketing necesitan realizarse en tiempo real. No sería muy efectivo enviar una oferta comercial a un usuario sobre una gasolinera que hace cinco minutos tenía delante pero que ya dejó cinco kilómetros atrás.
Esta complicación impacta en la velocidad en la que un proyecto de Big Data empieza a dar sus frutos. Según datos del proveedor ClickFox, Sprint, uno de los operadores que antes se adentró en la creación de un programa de este tipo, necesitó cinco años para determinar todas las opciones que Sprint le ofrecía a sus clientes para simplificarlas, y una vez descubiertas, el operador debía determinar exactamente que hacer con esta información para que le ofreciera beneficios directos. El problema era que el propio sistema de Big Data instalado le entregaba hasta 50 formas diferentes de mejora por mes.
Invertir en Big Data, al final del día no es cuestión de ser un aventurero tecnológico o un operador “early adpoter”, porque innovar está más asociado con ser capaz de crear un modelo de negocio que combine satisfactoriamente una nueva tecnología, con métricas financieras positivas y que, por supuesto, resuelva un problema real en el mercado.
Por suerte para los operadores latinoamericanos, y vistas las informaciones que nosotros mismos hemos publicado en TeleSemana.com, en el mercado latinoamericano pareciera existir un serio problema con la calidad de los servicios de telecomunicaciones, siempre haciendo esta aseveración desde el punto de vista del número de reclamos publicados por los diferentes reguladores y por sus iniciativas para intentar reducirlos—parece que la potabilidad no resolvió este problema, aunque esto es otra historia—. Este hecho denota que el Big Data podría resolver un problema actual en mercados saturados, y servir de base para futuros modelos de negocio.
Este mecanismo de lanzar primero para conocer a los propios usuarios y mejorar la calidad del servicio, incluso de los tan odiados call centers, no va contra corriente de lo que estarían haciendo operadores en mercados maduros. Las soluciones de Big Data se están implementando primero para conocer mejor a los usuarios y ofrecerles un mejor servicio mediante no sólo sus patrones de uso y ubicación, sino mediante el análisis sobre cómo se comporta la infraestructura a modo incluso de maximizar su rendimiento. Por ello, en la actualidad hay operadores que aún no ven claro su uso, ya que cuentan con otros sistemas para intentar mejorar la calidad del servicio y no ven claro la incorporación del Big Data a menos que además venga bajo el brazo con un modelo de ingreso adicional. Ya comentábamos en un artículo anterior como el Big Data debe asociarse con los sistemas CEM y OSS/BSS de los operadores.
Une encuesta de Informa realizada este mismo año a unos 120 operadores sobre Big Data, destaca que el 58 por ciento de los operadores creen que el incentivo para invertir en este tipo de soluciones es la posibilidad en el largo plazo de crear nuevos modelos de negocio y fuentes de ingreso. Para el corto plazo, la idea es precisamente mejorar la estructura interna y la relación con los usuarios existentes. Por ello, las primeras implementaciones de Big Data son parciales y la encuesta reveló que el 72 por ciento de los operadores las utilizan para aplicaciones concretas dentro de su negocio. El reporte advierte a los operadores que implementar el Big Data como una colección de procesos separados basados en problemas del operador aislados puede suponer un problema a futuro cuando todo deba consolidares para lanzar nuevos modelos de negocios.
En la actualidad las inversiones en Big Data son tan sólo un 10 por ciento del gasto total en IT, dice Informa. Se espera que este porcentaje suba al 23 por ciento para 2018.
En términos generales, el Big Data no deja de presentarse como una solución única, una especie de “killer application” para operadores. Por eso escucharán el eco crítico de quienes dicen que el Big Data equivale al Big Hype. Pero el Big Data no viene a resolver el problema macro de los operadores, que como bien sabrán se proyecta en la llegada de los over the top (OTT) y su impacto en el incremento de los costos de transmisión de la red y en la sustracción de ingresos tradicionales de los operadores como la voz y la mensajería. El Big Data no es una solución en si misma, sino un mecanismo para encontrar soluciones a problemas que hoy en día, supuestamente, se resuelven mojándose la punta del dedo y levantándolo al aire para saber por donde sopla el viento.
Por eso, y viendo encuestas sobre el tema de varias consultoras, queda claro que invertir en Big Data es una cuestión de tiempo por el cual los precios de estas soluciones bajan y los operadores entienden mejor los modelos de negocio asociados a ser capaces de gestionar tantos mile de millones de datos en tiempo real.
