Como ya saben hace unas semanas nos embarcamos en investigar cómo estaba el mercado del Big Data para operadores, pues junto con Software Defined Networking (SDN) y Network Function Virtualization (NFV), nos parece uno de los temas en los que el sector telco se debe enfocar por ser factores 'clave' de la transformación del negocio. En anteriores entregas, en charlas con empresas como Comptel, IBM, o HP, pudimos comprobar que uno de los temas clave para el Big Data y Analytics es el componente de poder acceder a este tipo de información en tiempo real. Un concepto que 'compramos' como prioritario y que quizá, después de la última entrevista, ha pasado a ser un complemento cuya importancia depende de lo que quiera hacer el operador y, por lo tanto, prescindible en ciertas, o muchas, situaciones.Este cambio de rumbo sucede después de charlar esta semana con Tom Loozen, responsable de Accenture para tratar con operadores de telecomunicaciones en Europa y Latinoamérica, el componente 'real time'. Loozen no lo considera en la actualidad un componente de tanta importancia como para prevenir que los operadores puedan obtener grandes beneficios de su arquitectura y programas de Big Data.Incluso, para conseguir ciertas mejoras o eficiencias en la red, los operadores no necesitan realmente una arquitectura de Big Data 'súper rápida', porque muchas de las mejoras, dice Loozen, vienen de mejorar partes de la red, cuya información se recopila durante dos o tres semanas para identificar el problema y mejorar la infraestructura existente de forma eficiente. En este sentido, los operadores pueden mejorar su eficiencia sin embarcarse en grandes inversiones porque, literalmente, muchos aún no cuentan con un programa donde los propios datos son utilizados para mejorar las inversiones. Simples mecanismos de correlación entre la información en la red y de la proveniente de lo que experimenta el usuario pueden aportar datos muy útiles para el planeamiento de ciertos procesos donde el componente real time no es necesario. Para realizar estas correlaciones, dice, no hace falta el Big Data, y tampoco que sea en tiempo real, basta con agrupar datos estructurados del operador y un sistema de analytics.Porque ir hacia el Big Data, no es como instalar LTE o routers en la red, tiene que ver más con la diferenciación entre tomar decisiones basadas en información existente y estructurada versus hacerlo por intuición. Compilar datos estructurados con aquellos que no lo están sería un segundo paso para operadores que ya tienen mecanismos para mejorar sus operaciones internas basándose en los datos propios que ellos mismos y sus usuarios generan. En este segundo paso, incorporar el concepto de tiempo real empieza a tener mayor sentido, especialmente si el operador va a embarcarse en vender datos a terceros.Aún cuando el operador ya tiene una madurez en el trato de sus propios datos, el componente real time tiene un impacto marginal en la eficiencia del operador, dice Loozen. Es una adición interesante pero no el componente crucial del Big Data.Otro dato interesante que se puso sobre la mesa en la conversación hacía referencia a expandir la necesidad de los operadores de cambiar su composición humana. En un anterior artículo tratamos la falta de 'data scientists' dentro de los operadores como un elemento humano necesario para poder orquestar qué datos son necesarios, cómo juntarlos e interpretarlos para que sirvan para realizar tareas de mejoras concretas en las operaciones dentro de los operadores. Si los operadores, a la vez, están buscando cómo mejorar el desempeño de terceras empresas, y según Loozen los grandes grupos están prácticamente todos embarcados en este proceso, también deberán saber qué datos de esas terceras empresas son necesarios, cómo deben aglutinarse e interpretarse para mejorar las posiciones competitivas de estas empresas.Pero, ¿cómo le dice un operador a una cadena de ropa, supermercados o concesionarios de autos cómo vender mejor sus productos, cuando el operador no tiene ninguna experiencia vendiendo productos en esos tres rubros? Loozen cree que será necesario que los operadores tengan a la gente de marketing y ventas capaz de poder vender soluciones de Big Data a industrias de las cuales ahora tienen poco conocimiento o experiencia. Así pues, además de 'data scientists' habrá que añadir a la lista a 'data sellers'.Y este hecho pone sobre la mesa un nuevo dilema, ¿cuán profundo debe ser el programa de Big Data de un operador cuando quiere beneficiar a terceras empresas? Si nos remitimos al caso de O2 en el Reino Unido, vemos que su programa Smart Steps cubre todo el segmento retail sin necesidad de identificar o enseñar a cada retail cómo aprovechar mejor sus datos. Tanto le vende el servicio a una cadena de comida rápida como a una de calzados. Telefónica ha optado por una generalización sobre el movimiento de las masas para que las tiendas puedan determinar acciones que son comunes a todas ellas como, por ejemplo, horarios de apertura o días para ofrecer descuentos basado en la movilidad en grupo de la gente.Una de las conclusiones que se pueden dibujar de todas estas charlas, y aún nos quedan pendientes con otras empresas que también están en este ámbito, es que el plan de acción, la planificación, es el mayor reto de un programa de Big Data. La parte técnica, una vez más, es la que menos problema le va a suponer a un operador, y si lo es, es en esencia porque el plan en sí mismo estaba mal estructurado.Seguiremos indagando. Les pido, ya que cada vez puedo rescatar menos de mis conversaciones, porque en muchos de los asuntos todas las empresas coinciden, que si trabajan para algún operador y están leyendo esta serie de artículos, utilicen el sistema de comentarios para dejarme saber qué otros temas preocupan y no se están tratando.