BBVA API Market
El mercado global de los Big Data podría superar los 46.000 millones de dólares en 2018, con una tasa de crecimiento anual del 25% de 2013 a 2018. Evidentemente, es una oportunidad de negocio dentro del mundo de la tecnología tanto para emprendedores como para desarrolladores. En el mercado existen movimientos continuos en el sector, con el nacimiento y crecimiento de startups en campos como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visualización o el procesamiento, almacenaje y análisis de grandes volúmenes de datos… Una carrera despiadada por la financiación privada y el posicionamiento firme dentro del negocio. Este es un listado de algunas de las empresas con mejor presente y futuro:
Esta startup californiana formada por ex empleados de Facebook es una de las grandes revelaciones dentro del mundo de los Big Data. ¿Qué hace Interana? La compañía de Ann Johnson, CEO, Bobby Johnson, CTO, y el ingeniero de software Lior Abraham facilitan a las empresas una solución de analítica de datos, sobre todo de los flujos de esa información a lo largo del tiempo, y permite una visualización sencilla. Tanto el motor de almacenamiento como la interfaz de usuarios son creación de Interana, aunque en ellos haya volcado varios años de trabajo en la red social de Mark Zuckerberg. La idea es que cualquier persona interesada en los datos, sea técnico o no, pueda extraer información útil.
Interana ha diseñado un software que permite la gestión de grandes volúmenes de datos que sería inviable en un servicio en la nube. Y la plataforma se centra en el análisis de eventos a lo largo del tiempo y en la elaboración de embudos para determinar con exactitud el camino que sigue el usuario hasta ese evento.
El mercado cree ciegamente en sus enormes posibilidades. De hecho, a finales de enero de 2015 cerró una ronda de financiación de 20 millones de dólares.
Esta startup dispone de un sistema de monitorización en la nube y en tiempo real de la respuesta de las máquinas al funcionamiento de una aplicación, tanto en sistemas operativos Android como iOS y para todo tipo de lenguajes de programación (Java, PHO, Ruby, .NET, Python…). New Relic permite añadir el agente de la plataforma a cualquiera aplicación/servidor y empezar a recibir insights sobre tiempos de respuesta o ejecución, mensajes de error, errores de autenticación, el uso de memoria, estadísticas de usuario… Además, se pueden fijar distintos umbrales para cada uno de estos insights para generar alertas automáticas. La plataforma de New Relic recibe los datos y con ellos elabora gráficas fáciles de entender y de las que extraer conclusiones interesantes para optimizar aplicaciones y servidores. El fundador y CEO de New Relic, Lew Cime, fue ingeniero de software en Apple.
Cuando Google Ventures se encuentra financiando un proyecto, lo más probable es que sea algo muy prometedor. Y si lo hace dentro de una ronda de financiación de 16,1 millones de dólares aún más. Tamr es una startup con sede en Massachussets, fundada por un profesor del MIT y gurú de los datos llamado Michael Stonebraker y un emprendedor e investigador llamado Andy Palmer, que ya estuvo involucrado anteriormente en el nacimiento de empresas como Vertica o VoltDB.
Tamr dispone de soluciones sencillas y escalables para convertir de forma automática, validar y empaquetar datos, por ejemplo de estudios clínicos, de acuerdo a los estándares legales. Y lo hace mediante el uso del aprendizaje automático (machine learning). Hoy en día, cualquier farmacéutica tiene que invertir mucho tiempo y dinero en la búsqueda, extracción y archivo de datos de diferentes fuentes y luego llevar a cabo todo el proceso de adaptación a los estándares. Tamr resuelve ese problema.
Esta startup utiliza el aprendizaje automático para hacer diagnósticos médicos de una forma rápida, precisa y accesible. Las soluciones de Enlitic permiten a cualquier médico acceder sin problemas a los datos médicos, ya sean imágenes, notas o pruebas de laboratorio.
¿Cómo pretenden hacerlo? Utilizan algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) que, combinados con el material de los principales hospitales de EEUU y los fabricantes de dispositivo médicos, pueden generar una gigantesca base de datos médicos estructurados de acceso instantáneo. Estaríamos ante una herramienta muy poderosa a la hora de ayudar a diagnosticar enfermedades. Hoy en día, los médicos encuentran problemas a la hora de gestionar eficazmente todo este caudal de datos: no disponen de herramientas que sean capaces de detectar patrones que lleven a diagnósticos tempranos. Enlitic desarrolla un software que ayuda a los médicos en el tratamiento de esos datos y la elaboración rápida de diagnósticos.
MetaMind es una startup que provee soluciones de Inteligencia Artificial a las empresas a través del aprendizaje profundo. En 2014 consiguieron una ronda de financiación de 8 millones de dólares por parte de Khosla Ventures y el jefe ejecutivo de Salesforce.com, Marc Benioff. Esta startup tiene una de las mejores soluciones de reconocimiento de imágenes y texto que existe actualmente en el mercado del deep learning. Lo mejor de las soluciones de MetaMind es que no necesitas ser un programador o disponer de un servicio en la nube para tus datos.
Un ejemplo es su herramienta de clasificación de tuits. Cualquier usuario la puede probar en su página web. La herramienta reconoce el texto (nombre de usuario o etiqueta en Twitter), busca dentro de la red social y clasifica los tuits en tres bloques distintos: comentario positivo, negativo o neutral. La herramienta hace un doble proceso de reconocimiento de lenguaje natural: primero entiende cuál es tu petición y después es capaz de leer los tuit y entender si son negativos o positivos.
ElasticSearch ha hecho mucho ruido con las enormes posibilidades que tiene su herramienta de código abierto para la búsqueda en grandes volúmenes de datos y el análisis de esa información a través de visualizaciones sencillas. En estos momentos, la startup tiene tres productos básicos: Elasticsearch, Logstash y Kibana. Entre las tres suman más de 8 millones de descargas.
Elasticsearch es el motor de búsqueda en tiempo real de código abierto de la compañía, diseñado para entornos donde son necesarias una gran fiabilidad y escalabilidad y para clientes que trabajan con distintos lenguajes de programación. Logstash es, seguramente, la solución de registro de datos de código abierto más popular del mercado. La herramienta se encarga de registrar datos y eventos en tiempo real y almacenarlos para su procesamiento en un formato sencillo de leer como JSON. Y por último Kibana, que es la solución de visualización de datos en paneles sencillos de elaborar y entender por alguien sin conocimientos técnicos. Esos paneles se pueden compartir y se van modificando en tiempo real.
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