Big data, ¿el huevo o la gallina?

Sin duda, «big data» es una de las palabras más de moda. Es cierto, que como todas las «buzzwords» es un poco un cajón de sastre que significa muchas cosas, pero no significa nada en concreto.

De hecho, se podría decir que pasa un poco como con el «running», salvo que alguien me diga que hay alguna gran diferencia que no he sido capaz de identificar con el «jogging» o el «footing», es solo una nueva palabra para que suene muy novedoso.

En este caso, ya teníamos un nombre a esto, aunque no era tan «cool», análisis de datos. De acuerdo que tenemos más datos que antes, y que tenemos herramientas más inteligentes, pero no deja de ser lo mismo.

Pero bueno, en realidad el objetivo de este artículo es hablar sobre qué fue primero, si el huevo en la gallina en el mundo del big data. O mejor dicho, ¿qué será más importante, la recogida de datos o su proceso? Sobre todo desde un punto de vista de startups.

Y ya adelanto la respuesta, no tengo ni idea, aunque intuyo a quién le va a ir mejor, al menos al principio.

Últimamente, como no podía ser de otra forma, me estoy encontrando con bastantes startups que viven en el (amplio) mundo del big data. Simplificando mucho, podríamos decir que hay dos perfiles muy marcados en el mundo de las startups del big data, llamémosles, recolectores y procesadores.

Los recolectores son startups centradas en la recogida de datos. Y están centradas en dos cosas, en mejorar la recogida de los datos que ya se recogen, fundamentalmente disrumpiendo lo ya existente (idealmente si es analógico) y por supuesto hacerlo incrementando el orden de magnitud de la cantidad de datos recogida, y por otro lado, y seguramente el más importante, creando formas de recoger datos que antes no se podían recoger porque era simplemente imposible, porque no era económicamente factible, o porque vienen de comportamientos o hechos nuevos que no existían en el mundo analógico.

En el otro lado estarían los procesadores, empresas que se están especializando en analizar y dar recomendaciones en base a los datos con los que trabajan. Aquí hay también una tendencia interesante, ya que hay startups que están hiperespecializándose y otras que creen poder trabajar con cualquier tipo de datos. Entre estas últimas, hay algunas que habiéndose creado como un procesador de datos «universal» han decidido especializarse en algún mercado concreto para validar su solución, y conozco un caso concreto en el que esta estrategia les ha funcionado muy bien.

Y entonces, volviendo al título de esta entrada, ¿cuál es la estrategia adecuada? Quién será antes en esto del big data, ¿el huevo o la gallina?

Como en casi todo, no hay una respuesta correcta única. Habrá éxitos en los dos campos, y de hecho cada vez la línea entre esos dos tipos de startups será más difusa ya que en los dos campos se están produciendo esfuerzos para hacer una especie de integración vertical, los recolectores ofreciendo también servicios más que de puro análisis de datos, de servicios de business intelligence, mientras que los procesadores también buscan formas de alimentar sus sistemas de análisis con nuevas formas de recogida de datos. Y en algunos casos, esto será un error si haciendo esa «integración vertical» pierden fortaleza en su habilidad principal.

En todo caso, si tuviera que poner mi dinero en uno de los dos, seguramente lo haría en los recolectores. La parte de análisis va a ser muy dura porque creo que las grandes tecnológicas pueden ganar esa carrera fácilmente. Esa es una batalla puramente tecnológica que es más fácil ganar para alguien con muchos recursos. Creo que la ventana de oportunidad en este mundo va a ser muy pequeña.

En cambio, la recolección va a ser más una guerra de guerrillas. Aunque hay un aspecto tecnológico importante, hay otros aspectos mucho menos obvios y que necesitan de una especialización muy grande para entender qué datos son importantes y cómo recogerlos, y ya si hablamos de recogida de datos sobre comportamientos humanos, la complejidad es aún mayor.

En todo caso, este es un mundo apasionante que nos va a dar muchísimas sorpresas y que nos demostrará que estábamos equivocados sobre él muchas veces, así que de momento creo me volveré a meter el dinero en el bolsillo 🙂

@resbla