Uno de los mayores retos del Big Data: el propio personal del operador

Lamento ser el dedo acusador capaz de iniciar la nota con semejante titular. Al fin y al cabo conozco a muchos ejecutivos dentro de los operadores y acusarles directamente a ellos de ser uno de los mayores problemas que enfrentan sus organizaciones para lanzar un programa de Big Data no deja de ser un poco “fuerte”. Pero, si bien, el Big Data enfrenta un problema de personal, también es cierto que será este mismo personal el que acabe llevando a cabo la transformación.

En entrevista con Felipe Robles, director de la plataforma Vertica para Latinoamérica de HP, tratamos algunas de las cuestiones que hemos ido viendo con otras empresas y con los contenidos del evento Telco Big Data. El consenso es bastante elevado en las cuestiones macro: en que situación se encuentra el mercado, las posibilidades que ofrece, las 4V que les mencioné en la nota anterior, los tipos de negocios que los operadores pueden lanzar, etc.

Con Robles, el debate se partió en dos partes muy diferenciada y una tercera que quedó menos completa y que espero poder completar en próximas entregas. La primera parte se trataba justamente del personal, el que tiene el operador, y que sigue una estructura concreta, y el que no tiene y que va a necesitar tarde o temprano para desarrollar esta arquitectura y modelo de negocio basado en datos.

La segunda parte de la entrevista se centró en los tipos de datos, estructurados, semi estructurados —concepto que sólo le he escuchado a él por el momento—y sin estructurar. Y, finalmente, tratamos el tema de los estándares y las soluciones que permiten al operador cambiar de proveedor de arquitectura Big Data sin desmantelar todo lo instalado por el primero proveedor. O como dice Robles, que los operadores no instalen “neveras” en su red.

Esta nota la centro en la primera parte de la entrevista, a expensas de obtener algo más de información en la otra parte y media. En cuanto al personal existente de los operadores, no hay mucho que les pueda contar que ya no sepan aquellos que trabajan en un operador o que le venden directamente. La estructura actual de los operadores provoca que, inevitablemente, un proyecto de Big Data lo inicie uno de sus departamentos y no todos a la vez, como por momentos pareciera ser el modelo utópico.

En la mayoría de los casos es el departamento de marketing quien inicia un proyecto de Big Data y, después de obtener beneficios, consigue llamar la atención de otros departamentos a medida que estos los resultados. Por ello, Robles lo dice claro, para el Big Data hay que empezar “small” —aunque suene contradictorio—. Aquí, sólo podemos destacar que el freno al que nos referimos en el titulo viene dado por el hecho de que la inversión en este tipo de arquitectura la debe fomentar un departamento y demostrar en solitario su valor, cuando sería más sencillo contar con una organización que creyera profundamente en el valor de los datos que gestionan en conjunto. Es decir, y como he escuchado ya varias veces, que la estructura personal del operador fuese más data driven.

El problema, sin embargo, no está tanto en lo que el operador tiene, sino en lo que no tiene. Porque como ya hemos mencionado son los departamentos de marketing los que casi siempre ponen la primera piedra en los proyectos de Big Data. Los operadores no cuentan con “científicos de datos”. Estos personajes, inexistentes en las estructuras de los operadores, serán no sólo necesarios sino que incluso deberían liderar este tipo de iniciativas. Al charlar este asunto con Robles, lo primero que se me ocurrió fue preguntarle donde pueden los operadores ubicar a este tipo de individuos para que rápidamente entiendan como opera un operador y puedan aplicar su ciencia sin gran traumatismo.

La respuesta de Robles es clara, en algunos OTTs como Facebook o Google, o incluso en algunos proveedores de juegos online, incluso aquellos que ofrecen juegos para el propio Facebook. Robles advierte que arrancarle a uno de estos “genios” a un Google o un Facebook no es tarea sencilla, pero hay otros caminos. Los departamentos de estadística y matemáticas de las universidades pueden ser otro lugar donde empezar a investigar para cazar a los talentos humanos que pueden darle sentido al Big Data.

En la próxima y última entrega de la serie de Big Data, cubriremos los tipos de datos de los operadores y cómo crear una infraestructura de Big Data que no bloquee al operador a un proveedor específico. 

Rafael A. Junquera
Cuenta con más de 16 años de experiencia cubriendo el sector de las telecomunicaciones para América Latina. El Sr. Junquera ha viajado constantemente alrededor del mundo cubriendo los eventos de mayor relevancia para la industria en América, Europa y Asia. Su experiencia académica incluye un BA en periodismo escrito por la Universidad de Suffolk en Boston, MA, y un Master en Economía Internacional en la misma institución.

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