Para Ángel Camacho, jefe de Inteligencia Competitiva de Cloudera, esta práctica es útil en variedad de departamento y sectores: desde compañías que utilizan plataformas de análisis para conocer mejor a sus clientes y mejorar sus ofertas, otras que utilizan estas herra- mientas para estudiar el retorno de sus acciones de marketing digital y poder optimizarlas; e incluso compañías que mejoran la gestión de sus recursos y stock haciendo previsiones de venta con analítica avanzada”. Pero, ¿están realmente las empresas aprovechando el enorme potencial del Big Data? Para Israel Serrano, Country Manager de In nidat Iberia, como en muchos otros casos, la implantación será gradual. “Una vez resuelto el problema del almacenamiento, la capa posterior sería el análisis. Y, en ese sentido, ya existen en el mer- cado herramientas para todo tipo de negocios. Pero también va a ser necesaria una concienciación por parte de las propias empresas, que habrán de entender la inversión en proyectos de transforma- ción digital no como un gasto, sino como un paso necesario. En esa fase de concienciación es donde nos encontramos en la actualidad. Áreas como el marketing o la logística pueden automatizar la cap- tura y proceso de datos en sistemas de localización, o cuadros de mando con KPIs”. En la actualidad, la gran mayoría de las empresas que apuestan por Big Data ponen el foco en el análisis del comportamiento de sus clientes. El objetivo es acceder a ellos de una forma más directa y personalizada para ofrecerles la mejor experiencia de cliente. “Por ello, los proyectos de Big Data cada vez están más extendido. Así, y además de en áreas históricas como RR HH, Ventas o Marketing, ya hay su cientes casos de éxito contrastados en los más diversos ámbitos como el nanciero, pero también en el de los servicios públicos, en donde Big Data y los modelos analíticos basados en él han demostrado poder contribuir a su optimización y al ahorro de costes”, explica Luis Martínez, director general de Deyde. Asimismo, mediante el tratamiento de grandes volúmenes de datos se consi- gue general per les minuciosos del cliente, teniendo en cuenta sus intereses, preferencias, hábitos de compra, elementos demográ - cos, interacciones sociales o redes de contactos, entre otras. Ángel Camacho, jefe de Inteligencia Competitiva de Cloudera. La fusión con IoT y la Inteligencia Arti cial Tanto el Internet de las Cosas como la Inteligencia Arti cial utili- zan el análisis de datos en gran escala para funcionar. La fusión de ambos nos lleva a escenarios impensables hasta hace poco tiempo como “la posibilidad de reaccionar de forma inmediata a proble- mas que surgen en la organización y ante los que se respondía de forma lenta, parcial y con una visión poco general”, comenta Sergio Martínez, Iberia Regional Manager de SonicWall. “La ciberseguri- dad afronta un escenario inquietante de amenazas desconocidas en un porcentaje muy elevado, ante las cuales, los sistemas de pro- tección actuales poco pueden hacer. Es el caso por ejemplo de los ransomware o ataques que usan técnicas avanzadas de hacking para encriptar nuestros equipos y pedir un rescate para liberarlos. El Big BIG DATA 15