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Entrevistas

Entrevista con César Díaz: Big Data y Cloud Computing desde la academia para un mundo real


, el 11 Julio 2017 | Leído 915 veces

A través de esta entrevista con el especialista en computación en la nube, César Díaz Benito, actualmente profesor titular de la Universidad Jorge Tadeo Lozano en Bogotá, averiguamos los proyectos en Cloud Computing y de Big Data, que, desde la academia, le han permitido combinar el mundo de investigación con el mundo real.

El ingeniero eléctrico, César Orlando Díaz Benito, egresado de la Universidad de los Andes, Colombia, con maestría en ingeniería electrónica de la Pontificia Universidad Javeriana, Colombia, con doctorado en computación de la Universidad de Luxemburgo y posdoctorado en cloud computing de la Universidad de los Andes, ha sabido potencializar la combinación entre la academia con el mundo real.



Forma tripartita: Gobierno, Industria y Academia

César Díaz Benito
César Díaz Benito
Con más de quince años ejerciendo labores de docente e investigador universitario en áreas como, redes de computadores, sistemas distribuidos, seguridad informática y programación, no se ha alejado de la parte práctica que, en la mayoría de veces, olvida la academia, "muchas veces en la academia nos enfocamos en la parte investigativa de punta y no se ve la asociación hacia la parte comercial. Pero una de las cosas que nos ayuda mucho es hacer los proyectos con empresas", precisa el Profesor Díaz quien adicionalmente señala que las universidades no quieren alejarse nunca de lo que está haciendo el sector real y al sector real también le gusta mantener relación con las universidades a través de los proyectos de grado. "Fuera de eso, trabajamos con consultorías específicas aplicando lo que sabemos en el sector real, en empresas específicas, con datos específicos, con objetivos específicos …esto hace que nosotros podamos replicarlo como ejemplo para nuestros estudiantes", termina puntualizando el especialista en cloud.

Sin embargo, el triángulo entre gobierno, industria y academia parece no ser fácil, aunque César Díaz trata de hacer relación con los sectores reales a través de los proyectos y exposiciones de sus alumnos, añade "hasta ahora se está empezando a ver la importancia del tema de que se haga esa forma tripartita o triángulo: gobierno, industria y academia. Si tenemos esta unión bien formada, seguro vamos a tener proyectos de aquí en adelante y hacemos un país mejor".

Lo interesante aquí es el poder hacer alianzas, universidad – empresas, a través de uniones temporales para desarrollar diferentes proyectos Big Data en el sector gubernamental principalmente y actualmente están trabajando en diferentes propuestas de Big Data, participando en licitaciones que aún están en curso.
Además, la Universidad Jorge Tadeo Lozano, institución educativa para la cual César Díaz trabaja como profesor titular, acaba de lanzar un nuevo programa exclusivo, la Maestría en Ingeniería y Analítica de Datos. En dicho programa, se destaca la alianza con Cloudera para la utilización de máquinas virtuales y tecnologías de computación en la nube para Big Data.

¿Tres es mucho?

Con una visión transversal, César Díaz, también posee un amplio conocimiento de cómo es la infraestructura, la parte tecnológica y por supuesto la electrónica, lo que lo ayuda a saber qué se puede hacer y que no; sobre ello puntualiza "hay muchas personas que tienen esa equivocación, hablan mucho de Big Data, pero no saben qué es lo que se puede hacer. Estoy en la parte de infraestructura como tal, ya que eso fue mi doctorado con foco en algoritmos de HPC – High Performance Computing, lo que está por debajo del Big Data, es decir, lo que hace que el Big Data funcione". Es por ello, que la evangelización es el ADN de su misión como profesional especializado en estas tecnologías emergentes y enfatiza que hace investigación para que se pueda aplicar en el mundo real.

Todos hablan de Big Data, pero en sí, este término no dice nada y el profesor nos comparte un símil con una experiencia vivida con su hijo de 6 años cuando le pregunta "¿Papá, 3 es mucho?". Su hijo se refería a la cantidad de cucharadas de sopa que se estaba comiendo en ese momento. Algo similar sucede con el Big Data, "nosotros tomamos a McKinsey, cuya definición de Big Data está dada por la cantidad de datos que superan la capacidad de la tecnología actual, y que no pueden ser analizados con la tecnología del momento".

Proyectos Big Data

Igualmente apoya, con dos estudiantes de doctorado, en dos proyectos de aplicación Big Data. Uno de estos proyectos es aplicado al Programa de Transformación Productiva -PTP -, precisamente utilizando técnicas de Big Data, identificando todas las variables que necesita algún sector manufacturero – en la parte de industrialización- con el fin de aplicar un modelo analítico para hacer la predicción de cómo serían las nuevas políticas públicas que se puedan aplicar dentro del sector industrial: "es ver los datos que están, lo que ya se ha trabajado en Colombia en un tema específico y la idea es entrenar el modelo para mirar si podemos ver un nuevo material, un nuevo sector; para determinar cómo en cada sector, la gente encuentra la materia prima, cuál es el acceso, el tipo de personas, cuáles son las leyes relacionadas para que todas estas variables, se tengan en cuenta en ese modelo y pueda predecir en algún momento, inclusive a entidades que deseen invertir, en qué sectores realizar inversiones".
Otro proyecto de Big Data en el que está trabajando, con otro estudiante de doctorado, es con la Procuraduría General de la Nación, generando un nuevo modelo analítico para atacar precisamente el tema de corrupción.

Las 3 olas del Big Data

A la pregunta de si está ganando fuerza la nube para Big Data, sin titubeo nuestro entrevistado afirma que ¡por supuesto! y para ello condensa la forma como se ha presentado el Big Data en tres olas: "digamos que la primera ola de Big Data, fue tomar los datos, haciendo referencia a cómo los podemos ver o cómo los podemos filtrar; la segunda ola se refiere al análisis de los datos. Inclusive en esta segunda ola, las empresas ahora están bien enfocadas hacia la parte de predicción que les ayuda mucho en la toma de decisiones, que es, lo que en últimas, desea la empresa"
En el flujo del análisis de los datos, no solamente está la predicción, la cual nos indica hacia donde se está dirigiendo, también está la prescripción. "Uno de los algoritmos que han estado utilizándose muy inteligentemente desde el momento que se creó, es el de Netflix, para hacer precisamente predicciones y para saber el tipo de películas que les gustan a las personas y ofrecer la opción de películas, nuevas o viejas, que el usuario puede mirar. Pero Netflix ya está trabajando más allá; ya empezaron a hacer sus propias películas de temas específicos que ya saben qué personas van a mirar sus series; con serie para todos los gustos". Para todo esto, sin duda se requiere de infraestructura grande, y el interrogante de comprar o recurrir a los servicios en la nube, sale en primer plano.

La tercera ola del Big Data es precisamente la que viene como Cloud Analytics, "A través de la nube, tú pagas por lo que utilizas, eso es lo bueno, on demand, por eso, esta nueva ola precisamente se refiere a hacer el análisis a través de la nube. Importante tener en cuenta también que son plataformas para análisis de datos, y de la cantidad de datos que estamos generando… ahora bien, comenzamos ahora un nuevo paradigma sobre el internet de las cosas, donde todas las cosas van a estar conectadas, y con todo esto, van a generar un flujo de información altísimo donde vamos a necesitar todas estas tecnologías de computación en la nube".

Uno de los proyectos que realizó César Díaz y el cual le abrió puertas en el exterior, fue el proyecto Grid en Colombia, "cuando empezamos este proyecto, para hacer la computación en Grid en Colombia, la idea era ampliar nuestras fronteras en lo que era comunicación y en know-how, lo que hace interesante esta computación en la nube. Esto fue el papá de la Computación en la Nube".

Este tipo de iniciativas hace que el nivel de madurez de la adopción de la nube en Colombia vaya aumentado y que se vuelven casi que imperativas en el actual mundo conectado y globalizado. Se suman a esto iniciativas nacionales con los proyectos como Compartel, Vive Digital, que hacen que las conexiones amplíe la forma que se pueda acceder a todas estas nuevas tecnologías, "Digamos que lo más importante es que no solamente la industria o el comercio participe, sino también, que el gobierno trate de tomar conciencia en estos temas, -incluyendo los de open data- . El gobierno ha realizado diversos proyectos para digitalizar y conectar todas las áreas remotas, con estos proyectos", precisa César Díaz.

Además de las iniciativas mencionadas anteriormente, se encuentra el proyecto Ciudadano Digital que tiene Bogotá para trabajar en datos, bajo tres pilares básicos: IoT, Cloud Computing y Big Data. Este proyecto lo que hace es traer al ciudadano común a esta nueva era digital y que todo este conocimiento también pueda llegar a todas las zonas rurales, a través de los puntos Vive Digital, "son puntos en donde están haciendo un esfuerzo grandísimo, no es fácil. Nuestra geografía colombiana es muy diferente a la geografía de otros países. Hay estudios interesantes para poder llevar los datos, inclusive surgen ideas como el poner antenas en los buses, ya que los buses llegan a esos sitios remotos, es como mandar paquetes de cartas con el cartero, para lograr la conexión de internet, es una conexión particular. Son soluciones para que puedan llegar a todos estos puntos lejanos y para que se pueda tener acceso a la tecnología".

Analytics as a Service

Más que Big Data as a Service, el concepto mejor utilizado está basado en los elementos propios del Big Data como servicios, por ejemplo, el de análisis de datos como servicios: "Casi todo lo que venga con Cloud Computing, bajo demanda, y propiamente la NIST, -National Institute of Standards and Technology – declaró cómo era el modelo de computación en la nube, basados sobre servicios, pues digamos que llega un momento en que ponemos esa X as a service".

Uno de los beneficios que trae la nube, es la liberación del mantenimiento de la infraestructura que va por debajo de toda la analítica de datos: "Si la compras, toca contemplar el espacio donde se van a poner las máquinas, el mantenimiento, el pago de la energía, de servicios… Es como el ejemplo de cuando quieres leche al desayuno, si quieres leche, de leche en botella (en bolsa) o si compras una vaca… igual vas a tener leche al desayuno con la vaca, ¿verdad? Pero que harás con la vaca, con sus desperdicios, vas a utilizar todos los recursos de la vaca, dónde la vas a tener, si no la alimentas bien, qué leche vas a tener. Esto es la computación en la nube, si te compras la máquina es como si te llevaras una vaca para la leche del desayuno".

"Lo interesante de los proveedores de servicios en la nube es que estos pueden ser utilizados en la academia de forma gratuita. Utilizamos Amazon para Big Data, servicios de IBM con BlueMix, y Watson y algoritmos de machine learning y Azure con Microsoft. Podemos emplearlos en proyectos específicos que al convertirse en aplicaciones de negocios logramos precios especiales".

Estas tecnologías pueden ofrecerse desde cualquier parte del mundo, pues debe ser transparente el poder acceder a ellas a través de una interfaz, enfocándose en la respuesta que es, en últimas, lo que se necesita. "si en algún momento dado, las empresas requieren tener privacidad, para eso se hace un memorando o un contrato de servicio y con ese SLA, lo que se hace es pagar un poco más para que los datos no se vayan a otro lado".

La interoperabilidad y la computación en la nube personalizada son los desafíos del cloud computing, "lo único que vas a tener que necesitar es una interfaz para acceder a esos datos… todo va a estar conectado, todos estos datos se van a poder analizar … una especie de matrix -como una forma muy futurista de verlo- una zona de confort por donde ir y para hacer un destino que, con los datos, se puede lograr".




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