Alicante

Trujillo (Lucentia Lab): “España es uno de los mejores actores en el campo de BI”

El CEO de esta empresa del Parque Científico apuesta por el término 'smart data' como evolución actual del Business Intelligence y el Big Data

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Juan Carlos Trujillo, durante el congreso de Big Data en Alcoi. | Foto: L.Lab

Juan Carlos Trujillo es el CEO Lucentia Lab y uno de esos docentes que dieron el salto al lado empresarial. Es una de las voces de referencia en Business Intelligence. Esta Empresa de Base Tecnológica (EBT) nació bajo el paraguas del Parque Científico de la Universidad de Alicante y hoy este investigador de la UA y Catedrático en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos analiza para Economía 3 este concepto y su aplicación..

Trujillo ha estado más de 20 años como investigador, testeando el trabajo en lugares como el hospital clínico de Toronto. Uno de sus primeros clientes fue Google.

– Traducido a términos de negocio, ¿qué beneficios directos puede tener para la empresa el Business Intelligence?

Precisamente, la correcta aplicación del BI tiene un beneficio directo para las empresas y que las empresarias son los primeros en percibir. Pongamos algunos ejemplos, si un empresario es capaz de disponer de información veraz que le permita de forma precisa predecir el próximo pico de demanda, o conocer con exactitud dónde se debe recortar un gasto porque se está incurriendo en costes de forma superflua o abrir un nuevo nicho de mercado, o saber cuál es su programador más eficiente (y otros tantos ejemplos) la empresaria está adoptando decisiones que le suponen un aumento de la rentabilidad de forma inmediata.

De siempre se ha compartido y asumido que la “información es poder”. Es ampliamente compartido por todas las empresas que han implantado un proyecto de BI que, un proyecto de BI correctamente implantado tiene un Retorno de la Inversión inmediato. Durante los últimos años, todo los informes de Tecnologías de Información de la prestigiosa consultora Gartner Group, ha situado el BI y analíticas de datos como una de las principales tendencias y mercado de las TIC.

– ¿Cuánto se ha avanzado en esta materia y en qué plazo?

-Los sistemas de apoyo a la decisión y sistemas expertos ya se utilizaban antes de los 90. Es, a finales de los años 90, cuando a partir del surgimiento de los Almacenes de Datos (Data Warehouses), el BI presenta un avance exponencial y significativo ya que dichos almacenes permiten integrar en un sólo repositorio de datos, datos provenientes de distintas fuentes para la toma de decisiones estratégicas.

A partir del 2010 aproximadamente, las herramientas de BI han sufrido otro avance significativo comandado por el Big Data. La irrupción del Big Data ha supuesto que todas las herramientas de BI se adapten y extiendan para los contextos nuevos que han surgido alrededor del Big Data. Así, se ha pasado de procesar de forma exclusiva datos estructurados a incorporar fuentes de datos semiestructuradas y no estructuradas o procesar datos en tiempo real.

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El CEO de Lucentia Lab y catedrático de la Universidad de Alicante interviene en una jornada. | Foto: Lucentia Lab

– ¿Hacia dónde camina la investigación actual en esta materia?

-Como he comentado, esta materia está liderada en los últimos años por la irrupción del Big Data. De hecho, en la actualidad hablamos más de Data Analytics (Analítica de Datos) que, de BI, precisamente por incluir el procesamiento y análisis de Big Data como parte del BI.

En la actualidad, a mí me gusta más hablar de Smart Data que de Big Data, ya que hay que focalizarse en el dato que realmente produzca valor. En la actualidad, está habiendo un cambio de paradigma en cuanto a cómo afrontar proyectos de Big Data. Mientras al principio de la aparición del Big Data, se apostaba por incluir el procesamiento de todo el Big Data disponible. En la actualidad, con la aplastante cantidad de datos que se están generando de forma continua, se ha demostrado que esta forma de proceder no es operativa y que hay que hacer un esfuerzo por procesar solo aquél dato que sea realmente útil para nuestros objetivos analíticos.

En este sentido, la definición de los correctos KPIs (Key Performance Indicators) está muy relacionado con este aspecto, ya que es clave tener identificado cómo vamos a medir los objetivos estratégicos para poder identificarlos y saber los datos que se necesitan para calcular su valor correcto. La inclusión de la semántica a la hora de definir los KPIs está siendo un tema muy actual ya que la semántica puede mejorar la definición de estos indicadores. El Internet de las Cosas es otro campo que, en la actualidad, está demandando de forma continua nuevas soluciones que permitan procesar en tiempo real todo el volumen de datos que se genera y permitir un análisis de los mismos.


El Internet de las Cosas es otro campo que, en la actualidad, está demandando de forma continua nuevas soluciones que permitan procesar en tiempo real todo el volumen de datos que se genera y permitir un análisis de los mismos.

Por eso, en la actualidad el concepto de Business Intelligence ha evolucionado más a Business Analytics o Data Analytics (que a su vez viene del Big Data Analytics), ya que las fuentes de datos alrededor de los proyectos de BI están muy marcados por las fuentes de Big Data. Y un escalón más en la evolución de las tecnologías de Big Data es la Inteligencia Artificial (y especialmente el Machine Learning), donde otros aspectos actuales, como por ejemplo, el aumento de las capacidades de computación y, la gran cantidad de fuentes de Big Data que se pueden emplear para entrenar modelos de Redes Neuronales, hacen que esta combinación de tecnologías marque los próximos años en proyectos alrededor de los datos. Digamos que hay una terna que liderará la tecnología alrededor del Dato y es IoT (Internet of Things) + Big Data + Machine Learning.

– En qué grado se ha transferido hasta la fecha la investigación en el área de BI?

-Podríamos resumir que, hasta la fecha, el principal campo dentro de BI donde se ha transferido tecnología es el procesamiento de datos y, quizás, de forma más concreta, en cuanto a soluciones para la escalabilidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Sin embargo, el adaptar soluciones a contextos concretos o tener soluciones que nos permitan disponer de los datos necesarios para cada contexto es clave. Por ello, en los últimos años, se han visto soluciones transferidas enfocadas a la visualización y análisis de datos. En nuestro Grupo de Investigación Lucentia, hemos transferido soluciones que nos permiten la trazabilidad de las aplicaciones de BI y que permiten, de una forma automática, adaptar las aplicaciones de BI ante nuevas fuentes de datos o nuevas necesidades de información por parte del usuario. Estas soluciones nos sirvieron para crear la Empresa de Base Tecnológica (EBT) Lucentia Lab.

– ¿Qué papel juega la universidad frente a los grupos de investigación de empresas privadas?

-En general, tengo la opinión de que la empresa privada no desarrolla soluciones generales adaptables ni para pymes Las grandes empresas, que son las que se pueden permitir grandes inversiones para crear departamentos de I+D de considerable volumen, se centran en las ventajas competitivas de la propia empresa que los crea. En este sentido, opino que tanto la investigación que se realiza en el seno de las universidades, como en los departamentos de I+D de las EBT, permite desarrollar soluciones generales, escalables y adaptables a una gran mayoría del tejido industrial. Ello está permitiendo que democraticemos el acceso a tecnologías alrededor de Big Data e Inteligencia Artificial y que, permitamos que el acceso a estas tecnologías no sea únicamente para las grandes corporaciones, sino que las pymes puedan desarrollar aplicaciones para fines analíticos y predictivos.

-¿Cuál es la situación de España en el contexto internacional?

-En cuanto a investigación, estamos en el primer nivel y colaborando y, compitiendo con los principales Grupos a nivel internacional. Cuando yo comencé a investigar en BI allá por el año 1998, fuimos muy pocos los investigadores españoles en el campo de los Almacenes de Datos. En aquel entonces, competíamos con Grupos y Universidades tan prestigiosas como la de Standford, con un nivel de financiación incomparable al nuestro. Era un reto importante investigar y proponer modelos y soluciones al mismo nivel. En la actualidad y, por mi experiencia, estamos con los mejores y, España, se puede decir que es de los mejores actores en el campo de BI.

Se nos respeta, se nos cita y se nos tiene muy en cuenta. A nivel personal, le puedo decir que el Grupo Lucentia es de los principales Grupos Internacionales en el campo de BI, teniendo trabajos que han figurado entre los más citados en revistas internacionales de prestigio. Pero no somos los únicos, compañeros del Grupo Khaos de Málaga o del Grupo Semantic de la Universitat Jaume I, por ejemplo, por mencionar algunos, han realizado trabajos dentro de sus temáticas que han recibido la aprobación de la comunidad internacional. Colaboramos, escribimos artículos científicos con los mejores y, eso es, porque estamos al mismo nivel y, eso que partimos de mucha desventaja que radica en la falta de financiación que reciben nuestros Grupos frente a otros Grupos de otras naciones. No es un tópico al que recurrimos los investigadores, es una realidad, si se apostara realmente por el I+D+i en España, seríamos líderes, no sólo en BI, sino en otros muchos campos.

-España es un país de pymes y micropymes ¿Frena el tamaño la apuesta por la apuesta digital?

No, precisamente, en la actualidad soy un fuerte defensor del concepto de la democratización de la tecnología y de aproximarla al tejido industrial de pymes y micropymes. Hoy en día, el Know-how, junto con la gran cantidad de aplicaciones disponibles de código abierto, el abaratamiento de la computación y licencias de uso de productos comerciales, hace que cualquier empresa pueda implantar proyectos de BI/Big Data/Machine Learning a un coste asumible. Y tenemos que animar a que lo hagan para que las empresas de nuestro entorno no pierdan competitividad, sino que igualen y mejoren a otras empresas. Si la PYME no apuesta por la tecnología, acabaremos siendo absorbidos por grandes corporaciones como Amazon o Google.

– Las administraciones coinciden en empujar en la dirección de generar un nuevo modelo económico en la Comunitat Valenciana… Usted forma parte de la mesa de expertos en datos e IA. ¿Ve ese cambio en la Comunitat? ¿En qué plazo?

-Sí, como le he comentado con anterioridad, en la CV, cuyo tejido industrial está compuesto principalmente por PYMES y MicroPYMES, se tiene muy claro. Y se está apuntando en esta dirección, en conformar políticas que ayuden a que todos los actores y, me refiero a todas las organizaciones, se sumen al uso de estas tecnologías porque hoy en día son asumibles. Creo que las políticas de la GVA en este sentido están siendo y serán ejemplo para otras Comunidades ya que, en los próximos años, la democratización del acceso al Big Data y la Inteligencia Artificial debe ser asumida por las empresas. Nuestro trabajo en esta comisión es verter nuestra experiencia para acompañar a las políticas en esta dirección. Tenemos la obligación de diseñar políticas para que nuestro tejido industrial no pierda competitividad respecto a empresas internacionales, sino que no solo iguale sino que la supere. Estas tecnologías disruptivas, junto con otras como el Blockchain, están al alcance de todos.

El enfoque divulgativo de un profesor

Es un ejercicio sano y a veces, necesario. Juan Carlos Trujillo responde desde su lado más divulgativo.

-Cuando hablamos de BI nos referimos a…

-Business Intelligence (de sus siglas en Inglés Inteligencia de Negocio) es el conjunto de técnicas y herramientas que permiten que las organizaciones adopten decisiones basándose en información fiable y veraz. Digamos que el BI es un apoyo a la intuición y experiencia que, permite a los expertos complementar y contrastar sus decisiones con datos fiables y confiables. El BI se puede aplicar tanto a decisiones estratégicas, como tácticas y operativas.

-¿Qué herramientas emplea?

-De forma general el BI incluye las herramientas de recolección de datos, procesamiento, análisis y visualización. El landscape de herramientas alrededor de BI es muy amplio pudiendo encontrar desde herramientas de Open Source como el paquete de Pentaho o Spark, hasta herramientas comerciales como Integration Services, Tableau o Power BI. Hoy en día disponemos de un amplio abanico de herramientas que permiten procesar cualquier fuente de datos y, proporcionar información valiosa que apoye a la toma de decisiones.

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