Where we are

De acuerdo con el informe Data never Sleeps, elaborado por Domo, cada día se crean en Internet más de 2,5 billones de bytes de datos, y se estima que cada persona en la Tierra genera 1,7MB de datos por segundo. Somos 7.75 billones.

Vivimos en un momento de generación extraordinaria de datos, y en el que las inversiones en los últimos años y la previstas en los próximo, crecen de forma exponencial. Pero analistas hoy como McKinsey o el MIT Review, coinciden al establecer que sólo el 56% del mercado declara usar exitosamente la AI, que el 95% aun no son capaces de gestionar datos no estructurados y aún hoy 2 de cada 3 proyectos de datos incumplen plazos de entrada en producción.

Como especialistas en este mercado, entendemos que esto trata fundamentalmente, por un lado de que los ecosistemas y las tecnologías en torno al dato están en continua evolución y en cualquier caso lejos de una madurez consolidada. Y por otro lado de que cada empresa está en un punto de ese “journie” o maduración requerida para optimizar el uso de este “nuevo oro negro”. Y esta maduración de las empresas tiene al menos tres componentes relevantes, la alineación de la estrategia de negocio y la tecnología, la capacidad tecnológica adecuada, y por último la alineación organizativa y cultural que asegure la armonía entre negocio y tecnología.

Según nuestra experiencia, al menos 1 de cada 4 empresas no han iniciado o están al inicio de ese camino hace una empresa “data driven”. Al menos 1 de cada 3 empresas no tienen una arquitectura tecnológica adecuada y capaz de dar cobertura a sus necesidades. Y sólo 1 de cada 4 empresas tienen una estrategia clara de explotación del valor de sus datos. Hoy hay ejemplos de corporaciones en México que desde un mundo transaccional clásico casi están iniciando ese “journey” y, evidentemente en el otro extremo tenemos “unicornios” digitales donde el valor del dato se extrae hasta la última gota.

Una breve e informal introducción a la teoría del caos matemático y la teoría de la probabilidad matemática.

Para poder responder a la pregunta sobre la existencia del azar, primero abordaremos otro concepto con el cual posiblemente ya estemos parcialmente familiarizados. Dicho concepto es el caos matemático, o también conocido coloquialmente como el efecto mariposa. Así como algunos conceptos relacionados a este: sistemas dinámicos y determinismo.

¿Qué es el caos matemático?

En resumen, la teoría del caos, o caos matemático (para no perder de vista las matemáticas) tiene como centro de estudio, los sistemas dinámicos que aparentan tener un comportamiento aleatorio, sin embargo estos son gobernados por patrones y determinismo.

¿Qué es un sistema dinámico?

Un sistema dinámico es un conjunto de fenómenos deterministas que interactúan uno con otro dentro de este conjunto en función de una colección de parámetros (usualmente el parámetro más usado es el tiempo).

Un ejemplo sencillo de sistema dinámico es un péndulo simple. Para detallar un poco más, mencionemos los componentes de este sistema. Un péndulo simple consiste en un tubo/varilla que en uno de los extremos sostiene un peso mientras que del otro, estará sostenido de forma que pueda columpiarse. Los componentes de este sistema son: la longitud de la varilla, el peso que carga, la fuerza gravitatoria y la altura inicial a la que hará su primera oscilación. El resultado de la ejecución de este sistema es una medición del tiempo.

Un ejemplo mucho más sofisticado es el planeta Tierra. Entre sus componentes más notorios están: árboles, agua, aire, radiación recibida por el sol, la geografía del planeta, etc. Uno de los resultados apreciables en este sistema como resultado de estos componentes es el clima de la Tierra.

¿Qué es el determinismo?

Decimos que un modelo es determinista cuando existe una ley o regla que siempre va a cumplir dicho modelo asociado a un fenómeno particular. O en otras palabras, está determinado por dichas leyes y las condiciones que le rodean. Por dar un ejemplo, como si se tratase de la descripción de la maquinaria en un reloj con péndulo. En esta maquinaria hay todo un sistema dinámico que cambia con respecto al tiempo. Poseé un conjunto de engranajes, manecillas y un péndulo, que organizados de forma específica, nos dará como resultado un dispositivo con el que medir el tiempo a lo largo de un día.

Para comprender y/o descubrir las leyes o reglas que gobiernan estos sistemas, los matemáticos, en resumen, recurrimos a la búsqueda de patrones con un razonamiento lógico deductivo así como algunas veces es necesaria la experimentación e incluso el método científico.

Y ahora, ¿Qué sigue?

Habiendo hablado un poco sobre sistemas dinámicos, determinismo y caos matemático introduciremos el siguiente concepto: estabilidad de sistemas dinámicos. ¿Cómo podemos considerar la estabilidad?. Sin entrar en el rigor matemático pero con algo de matemáticas, un sistema es estable cuando tenemos una curva ‘f’ definida por una condición inicial ‘x₀’ en este sistema y trazamos una “tubería” alrededor de esta curva para que quede contenida en esta (vecindad de convergencia). Y entonces para cualquier condición inicial ‘t₀’ cercana a ‘x₀’, que nos define una curva ‘g’ ocurrirá uno de los siguientes casos:

• Si g → f (tiende o cada vez se acerca más a f) entonces el sistema es asintóticamente estable.
• Si g permanece dentro de la tubería en todo momento, entonces el sistema es estable.
• Si a partir de un momento, g sale de la tubería y de cualquier tubería con centro en f, entonces el sistema es inestable.

Observación: si ‘g’ saliera 1 vez (o incluso n veces), entonces hacemos una tubería con centro en f que contenga a toda la curva g. Por eso se dice que sale de todas las tuberías posibles, porque entonces ‘g’ se vuelve completamente diferente a ‘f’ a partir de algún momento.

Ahora usando ejemplos con pares idénticos de péndulos para tener una mayor visibilidad de los casos anteriores:

• Levanta el par de péndulos, y al soltarlos de forma simultánea, estos oscilarán con la misma frecuencia y se detendrán casi al mismo tiempo. Esto es estabilidad asintótica.
• Levanta el par de péndulos, pero instalados sobre una “máquina de movimiento perpetuo”. Al soltarlos estos oscilarán con la misma frecuencia hasta que se detenga la máquina.
• Ahora considera un par de péndulos dobles, y levanta dicho par a una misma posición. Al soltar los péndulos, después de unos segundos cada péndulo tendrá su trayectoria completamente diferente al otro. Esto es inestabilidad. De hecho, en este caso en particular, las trayectorias parecieran ser aleatorias. Sin embargo siguen cumpliendo las leyes que rigen a los péndulos.

Nuestro cliente es uno de los “retailers” líderes en el mercado mundial, y como todos ellos ha visto en los últimos años como la capacidad de penetración de los nuevos entrantes digitales les está reduciendo su “market share”. Esto unido al gran cambio de los hábitos de consumo del último año ha hecho que el impulso del negocio digital sea uno de sus pilares estratégicos.
Un sector acostumbrado a la venta física ha visto como el eCommerce ha cambiado los paradigmas de consumo, de la cadena de suministro y del valor de los datos. Sistemas estancos de información de diferentes unidades, procesos dispersos y falta de integración, son el punto de partida para iniciar proyectos de integración sobre arquitecturas de datos unificadas basadas en servicios cloud y analítica avanzada para la toma de decisiones.
Nuestro equipo ha desarrollado el primer reporte consolidado y transversal para la compañía con los principales indicadores de negocio utilizando la nueva plataforma unificada de datos, y también la consolidación de la planificación financiera para varias de sus geografías. Se tienen los principales KPI’s como Venta, Business Plan, Alcance al BP, Tráfico, Ticket promedio y crecimientos. Todos estos kpi’s se pueden consultar por formato, día, mes, año, tribu, zona y tienda. Además cuenta con Modelos Predictivos creados por los equipos de Finanzas y Ciencia de datos. Se trabaja con React para el front y Presto, Druid, Hive, Automic en el back. Y en el proyecto de planeación se trabaja en varias tecnologías sobre Azure y GCP, con Colibra como herramienta de gobierno.
La experiencia de Bluetab para aportar conocimiento en arquitecturas Azure y GCP, herramientas de trazabilidad y experiencia de usuario en eCommerce, o soluciones Devops y programación de plataformas BigData (Scala/Spark o Python), ha permitido a nuestro cliente cambiar de dimensión en la explotación del valor de sus datos, y evolucionar en el uso de analítica avanzada e inteligencia artificial.

Nuestro cliente, una empresa de energía líder del sector en España y con negocio internacional, en su estrategia de gestión dinámica de la demanda de energía, requería la asociación de los contadores distribuidos por la red en las instalaciones de cliente, a los diferentes transformadores en los centros de transformación, y a sus diferentes salidas de baja tensión bien monofásica o trifásica, en el mismo transformador

Cuando estaba en la universidad, en mi primera clase de Base de Datos Distribuida, conocí Docker. Al principio fue algo extraño, algo que no me pasaba por la mente que pudiera existir, el amor al desarrollo a primera vista.

Hace unas semanas un cliente nos pidió que le contáramos como estaban posicionadas las tres big clouds en el mundo de la agricultura. Realmente no es una pregunta fácil, pero intentaré resumir algunos elementos que, desde mi experiencia, resultan relevantes acerca del estado de aplicación de las últimas tecnologías de datos en el sector. Un sector en el que la pandemia del coronavirus y su impacto en la escasez de trabajadores, han dado lugar a un aumento del interés por la inversión en robótica y la automatización.