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m a r z o 2 0 1 6 | s u p l e m e n t o - N Ú MERO 1 3 3 1 | a ñ o X X X I V | w w w . c o m p u t e r w o r l d . e s

COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos
Tribunas de opiniOn
oo Tendencias en estrategias de datos
oo Analítica Avanzada 3.0. Nuevos modelos de gestión basados en datos
oo El factor humano, clave en los proyectos de Big Data
oo El camino hacia el Big Data
oo Insight y Data as a Service al alcance de las pymes
a fondo
oo Cómo determinar si las analíticas de seguridad en Big Data generarán resultados útiles
oo Los proyectos Big Data están ganando popularidad, pero no gracias al CIO
directorio de empresas
oo Oferta en España para el desarrollo de una estrategia de datos
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oo Estrategia de Big Data
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sumario
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ISSN: 0212-2456

E
l grupo de comunicación IDG
y los analistas de Delfos
Research han creando la
primera guía en España para
ayudar a las empresas en el desarrollo
de su estrategia de datos.
En su desarrollo de dicha estrategia
las empresas pueden capturar, proce-
sar, almacenar, analizar y vender los
datos con el objetivo de mejorar la
toma de decisiones, aumentar la efi-
ciencia operativa, investigar y explorar
datos, y crear productos o servicios
de datos.
La guía comprende un directorio con
300 proveedores que ofertan produc-
tos y servicios dirigidos a ayudar a
las empresas en el desarrollo de una
estrategia de datos. Para ello se re-
coge no sólo proveedores consolida-
dos sino también aquellos de recien-
te creación. El único requisito para
figurar en el directorio de proveedo-
res ha sido que tuvieran presencia
directa en España.
Adicionalmente la guía incluye la opi-
nión de distintos expertos sobre las
principales tendencias del mercado y
consideraciones relevantes a la hora
de iniciar una estrategia de datos.
Esta guía nace con vocación de con-
vertirse en un anuario de referencia
para aquellas empresas que quieran
profundizar en su orientación al dato.
En esta primera edición los esfuerzos
se han centrado en dar a conocer la
oferta existente en el mercado. Un
mercado cuyo dinamismo hace que
resulte difícil para las empresas man-
tenerse al día.
Presentación
de la Guía para
el desarrollo
de una estrategia
de datos
en España
COMPUTERWORLD
Introducción
Estrategia
de datos

COMPUTERWORLD
Directorio de empresas
Estrategia
de datos
Tribunas

D
entro de la transformación
digital, las estrategias de da-
tos se están volviendo en el
punto focal. Existe una clara
percepción de que el dato y los algoritmos
pueden convertirse en factores de dife-
renciación en un mercado cada vez más
competitivo y en el que el cliente es cada
vez más y más exigente. No sólo se tra-
ta de automatizar procesos de decisión
o de acelerar una toma de decisiones
basadas en evidencias, sino de un pro-
ceso de cambio organizativo de profun-
do calado en el que éstas estrategias
pasan a formar parte de manera natural
de la estrategia corporativa.
El interés por las estrategias de datos
está empujando la evolución de este mer-
cado a una gran velocidad. Vamos a re-
visar algunas de las principales tendencias
que se observan en el mercado español.
Convergencia de
estrategias de datos
La principal palanca para el desarrollo
de una estrategia de datos es la creación
de valor y éste se genera al combinar
diferentes enfoques. Esto está empujan-
do la convergencia de tecnologías que
los sustentan: desde plataformas de
Business Intelligence con capacidades
para conectarse a tecnologías de alma-
cenamiento y procesamiento de Big Data
hasta la inclusión de motores de machi-
ne learning y/o capacidades de visuali-
zación en plataformas de Big Data. Esta
convergencia queda patente en los re-
sultados de la guía donde cada vez más
empresas ofrecen servicios híbridos.
Madurez de Big Data
Aunque Big Data siga sonando a con-
cepto novel, ya no lo es. De una situación
en la que obligatoriamente se tenía de
trabajar con múltiples componentes a
integrar, estamos en un escenario de
ecosistemas y plataformas preparadas
para el uso empresarial. Plataformas que
incluyen ya aspectos como la gestión, la
gobernanza y la seguridad tan relevantes
para el contexto de una organización.
Además, están emergiendo casos de uso
encapsulados y verticales, que aceleran
el proceso de adopción al acercar la
solución al contexto de negocio. Esta
tendencia también se percibe en la guía
en la que tenemos casos de empresas
muy verticales con foco en temas tan
dispares como la agricultura de precisión
o en location intelligence.
Tendencias
en estrategias
de datos
Josep Curto,
CEO de Delfos Research
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

Explosión de
ecosistemas en
cooperación
Hablar de Big Data ha sido hablar de
Apache Hadoop durante muchos años.
Pero ya no es así. Conforme ha pa-
sado el tiempo, han aparecido múlti-
ples nuevas tecnologías que comple-
mentan y/o mejoran la captura, el
procesamiento, el almacenamiento y
el análisis de datos complejos. Y la
forma en la que emergen estas nuevas
tecnologías como Apache Spark o
Apache Flink, por poner un par de
ejemplos, es en la forma de ecosis-
temas con múltiples componentes
intercambiables e integrables en
función de la necesidad de negocio.
Y lo que es más interesante aún, es
que estos ecosistemas se entrelazan
y conectan de manera que pueden
usarse componentes de varios en
forma combinada. Estamos hablando,
por lo tanto, de ecosistemas que
compiten (por los desarrolladores y
foco de atención), pero que también
cooperan (para integrar las compo-
nentes relevantes de cada uno de
ellos). Esto queda patente en las
plataformas de Big Data de las que
son proveedores muchas de las em-
presas de servicios españolas, como
HortonWorks, Cloudera o MapR, que
incluyen Spark ahora también como
motor de procesamiento y no sola-
mente Hadoop.
Emergencia del Chief
Data Officer
Podemos llamarle Chief Data Officer
(CDO), Chief Analytics Officer (CAO),
Head of Big Data, etc. Su nombre es lo
de menos. Su función, no. A medida que
el dato se transforma en uno de los
activos de mayor valor, las organizacio-
nes necesitan un rol con la responsabi-
lidad de gestionar todas las iniciativas
de datos en la organización. Entre sus
principales funciones se encuentra: (1)
encontrar formas de explotar los datos
actuales en la organización, (2) aumen-
tar el valor del dato mediante la combi-
nación de fuentes internas y externas,
(3) identificar formas de monetizar el
dato, (4) asegurar la privacidad y la se-
guridad para con el dato y (5) establecer
la gobernanza del dato. En España, poco
a poco va emergiendo esta figura, so-
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Tribuna
Estrategia
de datos

bretodo en las principales empresas del
país, pero también en los proveedores
como interlocutor de tú a tú.
Computación
cognitiva, ‘deep
learning’ y ‘machine
learning’
Crear valor a partir del dato no consis-
te en tener tan solo la capacidad de
procesar y almacenar datos. Es nece-
sario analizarlos. A medida que las or-
ganizaciones van madurando sus capa-
cidades analíticas, sus demandas para
resolver problemas más complejos se
van volviendo más sofisticadas. Una
organización ya no sólo quiere saber
sobre el rendimiento pasado (qué pasó,
dónde pasó, por qué pasó). Esto signi-
fica ir más allá de las capacidades des-
criptivas y de diagnóstico. Por eso es-
tamos viviendo un auge en el interés por
la computación cognitiva1
, deep learning2
y machine learning3
, que requieren nue-
vos perfiles como el científico del dato,
pero que debido a su escasez abre la
puerta a que sean los proveedores e
integradores los que lo ofrezcan desde
fuera de la empresa.
Visualización de datos
y ‘data storytelling’
El uso de conjuntos de datos más com-
plejos y al mismo tiempo de técnicas
más sofisticadas, pone en jaque a la
organización por la transición en la que
viven diversos grupos: el quant (exper-
to en estrategias de datos), el connois-
seur (que conoce el valor, los beneficios,
el uso y los límites de estas estrategias)
y el analfabeto analítico (que descono-
ce completamente respecto las mismas).
Por ello, la comunicación de resultados
a través de las técnicas de data visua-
lization y data storytelling son necesarias
para explicar los resultados obtenidos.
En España, están emergiendo empresas
especializadas en estas áreas. De hecho,
dónde más se está notando (por ser
público) es en el sector de medios.
Productos y servicios
basados en datos
Una de las grandes diferencias respec-
to la situación de antaño es que ahora
el dato tiene más casos de uso. No sólo
se trata de toma de decisiones. Sino de
identificar nuevos modelos de negocio
analíticos que se apalancan en el dato.
Esto puede traducir en la creación de
mercados de datos tanto en bruto como
en conocimiento, o de la magnificación
del valor generado para el cliente y la
organización de productos y servicios
a partir del dato. Este último punto es
el de desarrollo más lento en España,
pero ya tenemos algunas empresas li-
derando el cambio.
La cantidad de cambios en este mer-
cado es notoria y podemos encontrarla
en toda la cadena de valor. Cambios y
mejoras tecnológicas que ofrecen me-
jores rendimientos, nuevos enfoques
para la explotación del dato, adquisicio-
nes que redefinen el mercado y reposi-
cionan a actores, internet de las cosas,
ciudades sostenibles… Desde Delfos
se mantiene una vigilancia activa de
todos estos factores y de su consecuen-
cias para ayudar a las organizaciones
en su transición digital. BD
1 Computación cognitiva hace referencia a hardware y software que simula el funcionamiento del cerebro humano para tomar decisiones. El aprendizaje se fundamenta en instrucciones y experiencia. Por ejemplo, Watson
Analytics es un sistema cognitivo creado por IBM.
2 Deep learning hace referencia a una nueva área dentro de machine learning cuyo foco es la inteligencia artificial fundamentada en un grupo de algoritmos que intentan crear modelos abstractos de datos usando
diferentes capas de transformaciones o estructuras. Entre estos algoritmos nos encontramos la redes neuronales.
3 Machine learning hace referencia a una rama de la informática que ha evolucionado desde el estudio y reconocimiento de patrones hacia la inteligencia artificial. Se fundamenta en diferentes tipos de algoritmos
clasificados en aprendizaje supervisado, no supervisado y basado en refuerzos.
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Tribuna
Estrategia
de datos

E
n los últimos tiempos, es bas-
tante habitual encontrarse con
artículos, reportajes o entrevis-
tas en medios de ámbito ge-
neral o económico, que hagan hincapié
en la importancia del Big Data y la ana-
lítica avanzada en el mundo de los ne-
gocios. Este tipo de tecnologías han
abandonado el ámbito tecnológico para
comenzar a convertirse en tema de dis-
cusión habitual en los ámbitos de nego-
cios y dirección empresarial. El motivo
es muy sencillo, estamos ante un cambio
de paradigma a la hora de tomar deci-
siones. Cada vez tenemos más datos
a nuestro alcance, ya no solo los gene-
rados por las operaciones de nuestra
organización de forma interna, sino tam-
bién del contexto en el que se realizan
esas operaciones, como puede ser in-
formación de nuestros clientes, informa-
ciones meteorológicas, sociológicas, etc.
Esto abre un mundo de posibilidades
que antes no estaba al alcance de los
encargados de la toma de decisiones y
que ahora, utilizados correctamente, nos
permitirá tomar decisiones basadas en
datos, en lugar de tomarlas basándonos
en intuiciones.
Pero, ¿cómo hemos llegado hasta
aquí? Dentro de la historia del análisis
de datos, podemos hablar de dos épo-
cas claramente diferenciadas: Antes del
Big Data y Después del Big Data. Antes
de la aparición del Big Data, en lo que
podíamos llamar la Analítica da Datos
1.0, las soluciones de Business Inte-
lligence permitieron a las organizaciones
disponer de datos sobre los procesos
de negocio, ventas o interacciones de
clientes de un modo agregado que per-
mitía analizar dichos datos y obtener
información fiable sobre los hechos que
estaban ocurriendo dentro de la orga-
nización para poder tomar decisiones.
Para que este tipo de soluciones tuvie-
sen éxito, era necesario enfocarse y
realizar un esfuerzo en tener en las
preguntas que queríamos que el siste-
ma nos respondiese, lo que dilataba los
procesos de desarrollo a semanas o
meses. En el mundo de los negocios se
veía como una ventaja competitiva, pero
nadie hablaba en los términos de hoy
en día acerca de si estos tipos de aná-
lisis proporcionarían nuevos modelos
de negocio, o tendrían impacto en los
procesos existentes.
Con el despegue definitivo de Internet
en la vida cotidiana y la aparición de
los grandes actores de este mundo,
apareció la necesidad de almacenar y
Analítica
Avanzada 3.0
Nuevos modelos
de gestión
basados en datos
Antonio Soto,
director general de SolidQ
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Tribuna
Estrategia
de datos

procesar grandes cantidades de infor-
mación, en gran medida no estructu-
rada, de un modo ágil, lo que dio paso
al concepto de Big Data, en lo que
podríamos bautizar como la Analítica
de Datos 2.0. En este escenario, ya no
solo se realizan análisis sobre transac-
ciones internas en las organizaciones
sino que tenemos a nuestra disposición
otro tipo de información, tal como his-
toriales de navegación de los usuarios
de nuestra web, los movimientos que
los usuarios de nuestra aplicación mó-
vil están realizando y que podemos
geolocalizar, opiniones en redes socia-
les, etc. En este escenario, además de
la aparición de nuevas tecnologías que
faciliten el desarrollo de este tipo de
soluciones, se hace necesarios también
nuevos perfiles que además de un co-
nocimiento tecnológico, dispongan de
conocimientos estadísticas y del ám-
bito de negocio que se está analizando:
los Científicos de Datos (Data Scien-
ce). Con este panorama las empresa
pioneras en este tipo de solución
pronto ven la posibilidad de no solo
obtener información para una mejor
toma de decisiones sobre los procesos
de negocio interno, sino que ven la
opción de crear nuevos procesos o
modelos de negocio alrededor de los
datos, y con ello nace lo que podríamos
denominar la era de la Analítica Avan-
zada o la Analítica de Datos 3.0, en
la que estamos actualmente.
Cinco puntos para
utilizar Analítica
Avanzada
Es ya bastante habitual utilizar este tipo
de soluciones para atraer usuarios a
nuestros portales web, para realizar
recomendaciones de compra cuando
un usuario está agregando productos a
su cesta de la compra (los porcentajes
de ingresos de los grandes actores del
comercio electrónica por este tipo de
recomendaciones están ya por encima
del 50% lo que nos da una idea de la
importancia de su implementación). Pero
la gran pregunta es ¿qué necesitamos
para poder sacar provecho a esta Ana-
lítica Avanzada? La respuesta puede
resumirse en cinco sencillos puntos:
●● Múltiples fuentes de datos, habitual-
mente combinadas, y de diferente
tipología y origen.
●● Un nuevo conjunto de tecnologías
de gestión de datos, habitualmente
disponibles en la nube que nos per-
mitan métodos de análisis y tecno-
logías más rápidas
●● Analítica embebida dentro de los
procesos de negocio, que permita
guiar dichos procesos
●● Equipos multidisciplinares que no
solo conozcan las tecnologías a
aplicar, sino también la estadística
y el negocio
●● Nuevos métodos de toma de deci-
siones y gestión
Este último punto es el realmente
crítico y el que marcará el éxito de una
nueva propuesta de proceso o mode-
lo de negocio basada en datos. Los
responsables de las toma de decisio-
nes deben de sentirse cómodos con
las procesos guiados por los datos,
deberían de demandar que cualquier
iniciativa importante fuese precedida
de un piloto más pequeño que permi-
tiese una experimentación sistemática
de este tipo de soluciones, con con-
troles muy medidos que permitan
determinar la causa-efecto de aplicar
este tipo de tecnologías. Solo de este
modo, ganarán la confianza necesaria
en este tipo de soluciones para per-
mitir su despliegue a mayor escala y
poder sacar así provecho de la Data
Economy (término utilizado para re-
ferirse a los ingresos obtenidos de la
explotación de los datos), que en
muchos casos motivará cambios en
los modelos de negocio actuales.
Seguramente, el mundo de la analí-
tica de datos seguirá evolucionando,
pero una cosa está clara, las nuevas
capacidades necesarias tanto para las
empresas existentes, como para las
emergentes, no pueden ser desarro-
lladas utilizando los viejos modelos de
Reporting que soportaban el negocio.
El modelo de Analítica Avanzada es
un gran salto adelante que permitirá
a aquellas organizaciones que lo im-
plementen en su día a día, sacar pro-
vecho de los datos, adelantar a sus
competidores y crear valor para ellas
y sus clientes. BD
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

E
n los últimos años se ha gene-
rado una gran expectación en
torno al fenómeno Big Data.
Sin embargo, muchas empresas
están aún muy lejos de ver los beneficios
y el valor de los grandes proyectos de
esta “revolución de los datos”. El objeti-
vo de conectar y analizar grandes canti-
dades de datos de la vida cotidiana y
utilizar información clave para mejorar los
productos y/o servicios sigue siendo un
sueño para muchas compañías.
Esto no se debe a la falta de datos, ya
que su volumen y variedad disponible
para ser analizada continúa creciendo
de manera exponencial. Actualmente las
fuentes de datos son los móviles, tarje-
tas de crédito, televisores y ordenadores,
la infraestructura de las ciudades y de
edificios equipados con sensores, trenes,
autobuses, aviones, puentes, fábricas y
muchos más. Las organizaciones de
todos los sectores tienen por tanto
múltiples fuentes de datos para elegir y
utilizar en su beneficio.
Sin embargo, cuando se trata de or-
ganizar y dar sentido a estos datos,
muchas empresas no siempre saben
por dónde empezar, algo que ocurre
con frecuencia ante las nuevas tenden-
cias tecnológicas. La belleza de los
proyectos de Big Data es que las com-
pañías no siempre saben de dónde
obtener los datos que buscan o incluso
cuál es el resultado que cabe esperar.
Ese es el poder de Big data: la capaci-
dad de descubrir elementos que nadie
sabía que estaban allí. Pero también es
un reto para las empresas con poca
experiencia en tecnología.
Para ayudar a estas organizaciones a
emprender sus proyectos de Big Data,
la industria de TI debe trabajar con los
clientes para darles confianza y apoyo.
Al ofrecer a las organizaciones la com-
binación adecuada de personas, solu-
ciones tecnológicas y procesos, cola-
boran a hacer realidad sus proyectos
de Big Data de forma más rápida y
eficaz.
Hay tres elementos críticos alrededor
de Big Data que las empresas deben
tener en cuenta: las personas, el Coste
Total de Propiedad (TCO) y el liderazgo.
Las personas
Al igual que ocurre con cualquier otro
proyecto, las expectativas sobre Big
Data sólo se cumplirán si se cuenta con
las personas adecuadas. Las empresas
no deben de dejar este proyecto exclu-
El factor humano,
clave en
los proyectos
de Big Data
Alejandro Giménez,
CTO de EMC España
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

sivamente en manos del equipo de TI,
sino que han de incorporar al debate en
torno a Big Data a otros actores como
personal de marketing, desarrollo de
negocio, finanzas y miembros de la di-
rección. Aquellas unidades de negocio
que puedan ver de forma clara beneficios
empresariales tras los proyectos de Big
Data son los mejores objetivos.
Algunos operadores de telecomunica-
ciones, por ejemplo, están usando ana-
líticas de Big Data para hacer un segui-
miento del comportamiento de los
clientes que se prestan a este proceso,
recopilando datos temporales y de ubi-
cación desde los dispositivos móviles.
Esto significa que pueden detectar el
número de visitantes a ciertas atraccio-
nes, centros comerciales o zonas pea-
tonales y entender cómo se distribuyen
los flujos de clientes a lo largo del día.
Los operadores pueden vender esta
valiosa información a minoristas, empre-
sas de medios y lugares de interés tu-
rístico, para que éstos oferten promo-
ciones basadas en la localización en el
momento adecuado, aumentando de
esta forma las ventas.
Es evidente que las personas involu-
cradas en este tipo de proyectos deben
reconocer el valor potencial de los datos
que tienen en sus manos, y que el líder
del proyecto debe ser capaz de coordi-
nar diferentes áreas de negocio y tomar
las decisiones adecuadas. A veces, los
consultores externos pueden desempe-
ñar un papel positivo en este proceso.
La clave del éxito es asegurarse la im-
plicación de los diferentes departamen-
tos de la empresa desde el inicio del
proyecto de Big Data. De lo contrario, el
proyecto corre el riesgo de ser visto como
un lujo o como algo accesorio, en lugar
de una iniciativa que va a ofrecer un va-
lor real para toda la organización.
Definición del TCO
Definir con precisión el Coste Total de
Propiedad (TCO) es un paso fundamen-
tal a la hora de acometer cualquier
proyecto de Big Data. Calcular el coste
financiero de estos proyectos supone
la evaluación de la tecnología más ade-
cuada para determinadas cargas de
trabajo, así como sus costes, y el dise-
ño de un ecosistema que permita a las
tecnologías seleccionadas un correcto
funcionamiento de forma conjunta.
Este enfoque ayudará a las organizacio-
nes a tomar las mejores decisiones. Sin
una evaluación del TCO el proyecto de
Big Data estará condenado al fracaso.
Liderazgo
Por último, las empresas deben buscar la
figura de un Chief Digital Officer (CDO)
que actúe como sponsor del proyecto de
Big Data a lo largo de toda la organización.
Trabajando junto a otros altos ejecutivos
de la empresa, el CDO ayudará a remo-
delar el negocio acompasándolo a la
transformación digital de la que Big Data
es a la vez parte y tecnología impulsora.
Dado que muchos departamentos suelen
participar en estos proyectos, es respon-
sabilidad del CDO asegurar que los datos
y los conocimientos obtenidos no perma-
nezcan confinados en silos incomunicados,
sino bajo un enfoque orientado al inter-
cambio de conocimientos.
En última instancia, las organizaciones
que aborden Big Data desde una pers-
pectiva de valor e involucren a los altos
responsables de la toma de decisiones,
tienen más probabilidades de tener éxito
que aquellos que adopten un planteamien-
to puramente tecnológico. Bajo esta
orientación madura, esperamos que Big
Data alcance muy pronto su punto de
inflexión en la estrategia del negocio. BD
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

N
o hay nadie en este mundi-
llo de las tecnologías de la
información que no haya
oído hablar, a estas alturas,
de Big Data; esa palabra mágica que
abre la cueva de Aladino y nos alcan-
za los tesoros que encierran los gran-
des volúmenes de datos. Aquella
tecnología que de manera casi mágica,
leyendo y analizando los datos prove-
nientes de máquinas o personas, nos
ayuda a predecir el futuro, nos informa
de los hábitos de nuestros clientes
para que adecuemos nuestras campa-
ñas de marketing, nos protege contra
los ataques de los terroristas o nos
hace la vida más fácil y cómoda al
dotar de inteligencia a nuestras ciuda-
des. El gran hermano ya no te vigila,
porque sabe de antemano lo que vas
a hacer...
Y así todas las empresas, en mayor o
menor medida, se lanzan a la captura
de los datos, sin tener una idea clara
sobre qué van a hacer con ellos o qué
tipo tienen que capturar. Ya hace tiem-
po que se analizan datos de clientes,
ventas, productos, estudios de merca-
do... y es por ello que existen herra-
mientas de CRM, tecnologías que de
manera análoga también supusieron
una revolución, y, como nuestro Big
Data, tampoco estaba claro en sus
orígenes qué eran o para qué podían
emplearse. Estas herramientas ahora,
lejos de morir, evolucionan hacia el
conocido como “Social CRM”, inclu-
yendo los análisis de las redes sociales
en la ecuación del análisis de los com-
portamientos de nuestros clientes.
Pero la información de nuestros clien-
tes ya no es suficiente, y así las em-
presas continúan la captura de datos,
dependiendo de su ámbito de negocio,
desde cualquier canal disponible. Es
ya un hecho que la fuente que genera
más cantidad de datos y por lo tanto
contribuye en mayor medida al univer-
so del Big Data son aquellos datos
generados por lo que conocemos como
Internet de la Cosas, (“IoT” por sus
siglas inglesas). Sensores desplegados
alrededor del mundo, en nuestros co-
ches, nuestras muñecas, a lo largo de
nuestras ciudades, en nuestros ga-
seoductos, incluso en nuestras bás-
culas de casa. Esta información no
solo es la de mayor volumen sino que
crece exponencialmente, ya que cada
vez hay más sensores que se empeñan
en “hipermedir” todos los aspectos
cotidianos.
El camino
hacia
el Big Data
Juan Julián Moreno,
Big Data Solutions PreSales
Manager SEMEA en
Hewlett Packard Enterprise
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

Para el análisis de estos datos gene-
rados por máquinas se requieren bases
de datos especiales, que combinen una
estructura columnar con técnicas que
permitan la compresión, indexación y
paralelización, que disminuyan los tiem-
pos de carga y proporcionen un rendi-
miento y una escalabilidad horizontal
muy por encima de las bases de datos
tradicionales. Estas bases de datos
deben además incluir bibliotecas ana-
líticas e interfaces de programación de
aplicaciones (“API”) que nos ayuden a
analizar estos datos y nos permita co-
nectar a cualquier repositorio masivo.
Sin embargo el análisis de los datos
generados por maquinas tampoco es
suficiente, debemos analizar también
aquellos datos que provienen de los
humanos, que son la segunda mayor
fuente de datos de Big Data. Este tipo
de datos no pueden ser estructurados
en una base de datos tradicional y se
componen de material diverso, archivos
de vídeo o audio, imágenes, información
de redes sociales como Twitter, Face-
book o Linkedin, ficheros de texto,
presentaciones, etc.
El análisis de dichos datos requiere
de herramientas capaces de conectar
con repositorios dispares, extraer la
información contenida en cada uno de
dichos repositorios, normalizar dicha
información para permitirnos realizar
búsquedas y consultas cruzadas, y en
definitiva herramientas que sean capa-
ces de comprender el pensamiento
humano independientemente del repo-
sitorio o el idioma de la fuente, y reali-
zar un análisis sofisticado del conteni-
do para obtener información de los
datos...
Cuando se analizan datos no estruc-
turados se debe además tener en
cuenta que los datos humanos si bien
nos permiten obtener valor de la infor-
mación, también constituyen un riesgo,
ya que están sometidos a una dura
legislación y obligan a las organizacio-
nes a cumplir con normativas, imple-
mentando políticas de Gobierno de
Información (“IG” por sus siglas en
inglés, Information Governance).
Y es que con volúmenes de datos
creciendo de forma exponencial y de-
mandas crecientes relativas a cómo
acceder y aprovechar estos datos, el
gobierno de la información está expe-
rimentando un renacimiento. Antigua-
mente considerado un problema de-
masiado complejo y caro de resolver,
gracias a las tecnologías de Big Data
las soluciones de gobierno de la infor-
mación pueden unificar los silos de
datos y trabajar con la arquitectura y
repositorios de datos existentes para
ayudar a las organizaciones a gestionar
y realizar acciones sobre dichos datos.
Así las soluciones de Information Go-
vernance comprenden productos para
el control de la información humana de
manera centralizada basándonos en
políticas, que permitan la clasificación
y el análisis de la información, su pos-
terior archivado en un sistema tradicio-
nal o una herramienta de Gestión de
Registros (“RM” por sus siglas en inglés
Record Management”) y soluciones de
eDiscovery (detección electrónica) que
ayudan a las empresas y los estudios
jurídicos a prepararse y actuar frente a
investigaciones y cuestiones legales.
Por lo tanto en su camino hacia el
Big Data las empresas han tenido que
aprender no sólo a gestionar aquellos
datos provenientes de máquinas, sino
también a gobernar aquellos proce-
dentes de personas. Pero para obte-
ner un verdadero valor de ellos deben
contar con una plataforma de Big Data
diseñada para aprovechar el 100%
de sus datos, sean empresariales, de
personas o de máquinas, y para extraer
el valor para la empresa para obtener
una ventaja competitiva, esta plata-
forma debe permitir a las empresas
construir aplicaciones que implemen-
ten los casos de uso de manera ágil
y segura, contando con motores que
permitan realizar tanto consultas SQL
como análisis de información humana
todo bajo el paraguas de un API co-
mún y entornos abiertos.
Se trata por lo tanto de una jornada
larga que debe comenzar con una re-
flexión interna, con el análisis del tipo
de datos al que se puede acceder, con
la definición de los casos de uso, la
elección de los socios tecnológicos...
No es un camino fácil, pero toda esta
tecnología ya está disponible en la
calle. BD
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

I
berinform es una compañía de Cré-
dito y Caución que proporciona so-
luciones de negocio para las áreas de
marketing, finanzas e internacional.
Insight View, su solución de business
intelligence permite, de una manera
integrada, a través de una única solución
web, buscar nuevos clientes, conocer
mejor la situación financiera de los ac-
tuales y gestionar el riesgo de crédito
de todos ellos de una manera ágil, sen-
cilla e intuitiva. Es una herramienta
diseñada para pymes que encap-
sula funcionalidades simplificadas de
Customer Analytics y Daas (Data as a
Service), permitiendo a los usuarios
combinar su información interna de
clientes con los más de seis millones
de empresas y autónomos de España
y Portugal del data warehouse que Ibe-
rinform se encarga de mantener perma-
nentemente actualizado. Si además el
usuario carga sus ventas, dispondrá
siempre de la información relevante y
completa para tomar mejores decisiones
relacionadas con clientes, prospectos
o proveedores.
Es, además, la primera herramienta
que integra estas tres funcionalidades
que habitualmente se encuentran dis-
persas en diferentes aplicaciones infor-
máticas y/o fuentes de información, para
ofrecer a la pyme una solución asequi-
ble y sencilla para la identificación de
clientes potenciales con un perfil de
riesgo bajo (módulo de Marketing), el
análisis de conjuntos de empresas (Mo-
dulo Finance) y la gestión del riesgo de
un número elevado de clientes (Modu-
lo Risk), ofreciendo una visión integral
del cliente a lo largo de su ciclo de vida
y la posibilidad de compartir la infor-
mación entre las distintas áreas de la
compañía, mediante la categorización
de la relación con las empresas consul-
tadas (cliente, potencial, competidor o
proveedor) o solicitar la recuperación
de una deuda impagada.
¿Qué aporta
al área de Marketing
y Comercial?
CLIENTES POTENCIALES
Simplifica la búsqueda de nuevos
clientes en España y Portugal
Carga en Insight View tus clientes
actuales o sobre aquellos que ya estás
trabajando, y la herramienta te ayuda a
identificar que otros clientes potenciales
se asemejan entre más de 6 millones
Insight y Data
as a Service
al alcance de
las pymes
Ignacio Jiménez Rodríguez,
director comercial y
de Marketing de Iberinform
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

de empresas y autónomos. Además
permite descargar de forma rápida y
sencilla un fichero con los datos que
necesitas para realizar una prospección:
datos y persona de contacto, nombre
comercial, razón social, ventas, sector,
tamaño, número de empleados, perfil
riesgo, principales magnitudes econó-
micas etc.
Mejora la eficiencia de tus campañas
de marketing
Insight View es la única herramienta
que te permite descartar en la genera-
ción del fichero a tus clientes o pros-
pectos actuales y las empresas inactivas
o con alto riesgo de impago. Así limita-
rás los listados de potenciales al núme-
ro de registros que necesitas, para
optimizar tus campañas de marketing y
mejorar el ROI de las mismas.
CLIENTES ACTUALES
Mejora la cualificación de tus clientes
Personaliza el rating de morosidad y
el crédito máximo recomendado que
ofrece la herramienta rellenando un
pequeño cuestionario, y utiliza esta in-
formación para centrar tus esfuerzos en
las empresas más sanas o con mayores
tasas de crecimiento.
Conoce y sigue mejora tus clientes
Crea listas con tus clientes actuales y
aplica filtros sobre los gráficos para
enfocar mejor tus esfuerzos comerciales.
Y activa el servicio de alertas sobre tus
principales clientes o competidores para
identificar oportunidades de negocio a
través de sus alertas diarias.
¿Qué aporta al área
financiera?
CLIENTES Y COMPETIDORES
Analiza la situación financiera de una
empres o de una lista personalizada
Sistematiza el análisis financiero de
tus clientes, proveedores o competido-
res con las cuentas oficiales actualizadas
de más de 800.000 empresas españo-
las y portuguesas y hasta siete años de
histórico (en formato individual o con-
solidado). Además, puedes descargar-
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

las en Excel o en la imagen oficial del
Registro Mercantil.
Compara empresas
Compara y analiza en profundidad las
principales magnitudes económicas de
una lista de hasta cinco competidores,
proveedores o clientes que te interese
monitorizar y mantén la información
permanentemente actualizada.
SECTORES
Analiza y compara una empresa frente
a su entorno
Al consultar las cuentas anuales de
cualquier empresa, Insight te permite
ver la columna “comparar con el sector”,
para que tengas una referencia de la
evolución comparada de cada magnitud.
Estudia tu sector o crea una agrupación
personalizada de empresas
Con Insight View podrás realizar aná-
lisis individuales o globales de las em-
presas que selecciones, generando de
forma sencilla un balance y cuenta de
resultados agregados, un análisis de
sus ratios y la posibilidad de exportar
toda la información generada a Excel.
¿Qué aporta a la
gestión del riesgo
cliente?
DE CADA CLIENTE
Minimiza tu riesgo comercial
Puedes completar la información em-
presarial y financiera de tus clientes y el
histórico de su comportamiento en pagos
con la incorporación de tus facturas emi-
tidas, para obtener una visión integrada
de tu riesgo de impago, la deuda viva
fuera de plazo o el plazo de cobro.
La información completa de su
comportamiento en pagos
Además de su comportamiento en
pagos, este módulo permite consultar
información de concursos, incidencias
judiciales, deudas con la Seguridad
Social, la Agencia Tributaria, etc. y per-
mite consultar de forma ilimitada el fi-
chero de morosidad bancaria Asnef
Empresas y acceder al RAI.
Acceso al servicio de recobro más
profesional
Mejora la gestión de tu flujo de efec-
tivo con un servicio profesional de re-
cuperación de tus deudas. Selecciona
qué facturas pendientes de pago car-
gadas en Insight View deseas que
gestionemos y Atradius Collections, el
líder mundial en el sector, hará las ges-
tiones.
DE LA CARTERA DE CLIENTES
Una visión global y siempre actualizada
del riesgo de tu cartera de clientes
Carga tu lista de clientes e Insight View
analizará el riesgo global de tu cartera
y mantendrá la información siempre
actualizada. Sus cuadros de control
interactivos te permiten filtrar fácilmen-
te la información, identificar clientes de
mayor riesgo y generar listados en Excel
con toda la información generada. Tam-
bién podrás hacer comparativas de
varias carteras personalizadas por seg-
mento, zona, etc.
Simplifica el seguimiento de tus riesgos
Recibe un email diario con aquellos
cambios relevantes que Insight identifique,
para que actúes rápidamente antes de
que la situación se deteriore o para ser el
primero en trabajar con las empresas que
han mejorado su situación financiera.
Concluyendo, Insight View es la única
herramienta que permite gestionar tus
clientes de manera integrada y alinear a
tus áreas de marketing, finanzas y análisis
de riesgo con la que conseguirás:
●● Una visión más completa y global de
tu cartera de clientes
●● Simplificar tu captación de clientes
y evitar los de mayor riesgo
●● Reducir tus costes de identificación,
análisis y seguimiento de clientes
●● Tomar decisiones más rápidas y
precisas
Además funciona 100% online, por lo
que no tendrás que instalar ningún pro-
grama y contarás con información siem-
pre actualizada. BD
COMPUTERWORLD
Tribuna
Estrategia
de datos

H
oy en día, Big Data es un tér-
mino que está muy de moda
en el contexto de las analíticas
de seguridad, pero los clien-
tes se muestran escépticos porque mu-
chas empresas que llevan años constru-
yendo “lagos de datos” han descubierto
que es imposible “drenar el lago” para
conseguir algo útil.
Además, desgraciadamente, las so-
luciones actuales suelen incluir clúste-
res caros acompañados de informes
empresariales estáticos y paneles
“sexis” que, aunque son atractivos, no
añaden gran cosa a las analíticas de
seguridad productivas y útiles. Lo útil
es centrarse en las analíticas y en cómo
utilizar los datos (que son muy valiosos)
para tomar decisiones en tiempo real,
descubrir patrones cruciales, determi-
nar las políticas de seguridad existen-
tes y variables y mejorar la seguridad
radicalmente.
Basta con observar a empresas como
Google, Amazon y Netflix para darnos
cuenta de que el Big Data puede faci-
litar con éxito técnicas de minería de
datos en tiempo real para conjuntos de
datos complejos de gran velocidad,
variedad y volumen (las 3 V). Estas em-
presas utilizan Big Data como parte
fundamental de su negocio, con analí-
ticas predictivas que les informan sobre
qué queremos comprar o ver. Este de-
bería ser el modelo de las analíticas de
seguridad realmente útiles.
Aquí explicamos cinco “pruebas de
olfato” que ayudan a determinar si la
estrategia propuesta para utilizar téc-
nicas Big Data proporcionará un re-
sultado útil:
¿Su solución Big Data se centra solo
en “las tres uves”?
Si un proveedor está abordando so-
lamente las cuestiones de Velocidad,
Variedad y Volumen del Big Data, su
sistema Big Data puede ser más eficaz
que su SIEM (información de seguridad
y administración de eventos), pero esto
terminará convirtiéndose en una gran
trampa de almacenamiento Big Data.
Para hacer que el Big Data sea útil
convirtiéndolo en predictivo y realmen-
te procesable, su proveedor tiene que
hablar con usted sobre el teorema de
Bayes, regresión, algoritmos de clasi-
ficación, temas de dimensionalidad,
etc. Parece un tema muy complejo y
puede inspirar terror, pero es funda-
mental para la naturaleza dinámica de
los eventos de seguridad.
Cómo determinar
si las analíticas
de seguridad
en Big Data
generarán
resultados útiles
Ron Bennatan (CIO)
COMPUTERWORLD
A fondo
Estrategia
de datos

¿Qué respuesta obtiene cuando
pregunta “qué quiere decir con
analíticas de seguridad”?
Si escucha palabras como correlación,
paneles, consultas y alertas, está tratan-
do con la vieja escuela. Tiene que escu-
char hablar sobre bibliotecas de apren-
dizaje automático, cubos, matrices de
coseno, etc. Todo tiene que estar basa-
do en leyes de grandes números/valores
atípicos –es decir, técnicas que usan
muchos datos e historia para construir
cosas automáticamente (y más precisas
de manera constante), para que el usua-
rio no tenga que observar datos agrega-
dos estáticos o definir políticas de segu-
ridad explícitas manualmente–.
¿Su sistema de analíticas de seguridad
tiene bucles de realimentación
cerrados?
Las analíticas no son informes. Las
analíticas ayudan a tomar decisiones.
Las analíticas de seguridad “no buscan
hechos”, utilizan información histórica
para mejorar las cosas. Por ejemplo,
busque analíticas que modifiquen su
monitorización en tiempo real y le digan
qué excluir y, lo más importante, en qué
centrarse –que no se limiten a enviarle
alertas–. En lo que se refiere a analíticas
de seguridad inteligentes, los volúmenes
de datos crecientes con algoritmos
adecuados mejoran significativamente
las analíticas, la toma de decisiones y
la utilidad del sistema.
¿Necesita más clústeres y más
grandes?
El mundo del Big Data se ha vuelto un
poco loco construyendo clústeres des-
comunales para hacer poco (lo que
añade mucha complejidad). Que tenga
dinero hoy no significa que lo tenga
mañana, y como el objetivo es agregar
datos de muchos períodos y fuentes,
tiene que asegurarse de que el coste
no aumente al mismo ritmo que los da-
tos. En general, más datos proporcionan
mejores resultados, pero si eso le lleva
a la bancarrota no tiene ningún sentido.
Debería buscar plataformas que crezcan
de manera eficiente. Busque sistemas
que utilicen un enfoque NoSQL, campos
de datos con columnas y una arquitec-
tura de procesamiento paralela distri-
buida en memoria. Un sistema eficiente
no debería necesitar un nodo para unos
pocos terabytes de datos, la proporción
debería ser mucho mayor.
¿Su infraestructura de gestión de
datos es lo suficientemente flexible
como para manejar una gran variedad
de datos?
El Big Data tiene muchas capas y
opciones, algunas le ayudarán y otras
lo paralizarán con complejidades. El
Big Data proporciona una información
rica porque es compatible con muchos
tipos de datos. El Big Data ha atra-
vesado varios cambios de generación
en muy poco tiempo, por lo que es
importante buscar estrategias de
datos modernas que hagan hincapié
en la simplicidad, como las que com-
binan Big Data con JSON (JavaScript
Object Notation) como formato de
datos flexible.
El entendimiento y uso del Big Data
es fundamental para las analíticas de
seguridad, pero al mismo tiempo está
sujeto a un gran bombo publicitario y
conversaciones vacías. Esperamos que
estas cinco pruebas de olfato sencillas
le ayuden a hacer una criba y le permi-
tan elegir soluciones que le proporcio-
nen realmente las analíticas de seguridad
que necesita. BD
COMPUTERWORLD
A fondo
Estrategia
de datos

S
egún nuevos datos de Gartner,
el número de proyectos Big
Data empresariales está au-
mentando, pero no es el CIO
quien los está poniendo en marcha, sino
otros miembros del comité ejecutivo.
Según un sondeo realizado por Gartner
a 437 líderes empresariales y de TI, el
número de proyectos Big Data en los que
están invirtiendo o planean invertir las
empresas ha aumentado de un 73% en
2014, a un 76% en 2015. Pese a que es
un aumento poco significativo, es revela-
dor saber que tales iniciativas están sien-
do puestas en marcha con más frecuen-
cia por los directores de finanzas,
marketing u otros departamentos comer-
ciales, quienes están presionando a los
CIO para colaborar con ellos con la in-
tención de asegurarse de que la tecno-
logía encaje con la estrategia corporativa.
“La gente está empezando a ser cons-
ciente del valor de los datos, no solo en
las TI, sino en general”, explica un analis-
ta de Gartner. El coautor del informe, Nick
Heudecker, quien además llevó a cabo la
investigación en junio, comentó a CIO.
com: “Están creando datos y utilizándolos
como ventaja competitiva”.
Big Data es un término vago y denosta-
do que se refiere a grandes cantidades
de información, incluyendo tanto los datos
estructurados almacenados en hileras y
columnas como los datos no estructurados:
texto, vídeo, medios sociales, etc. Recon-
ciliar todos estos tipos de datos dispares
para mejorar la visión de negocio y la toma
de decisiones requiere un procesamiento
sofisticado. El Big Data es una parte fun-
damental de los planes de negocio tec-
nológicos para analizarlo todo, desde los
datos financieros y de cadena de sumi-
nistros, hasta los comportamientos de los
clientes y los patrones de gasto.
Los CIO tienen
compañía a la hora
de iniciar proyectos
Big Data
Cada vez hay más CFO, CMO, COO y
directivos de datos introduciendo este
tipo de proyectos analíticos en sus em-
presas, porque intentan cumplir con las
órdenes del CEO de saber más sobre
sus clientes, tal y como escriben Heu-
decker y la coautora Lisa Kart en su
informe. En 2015, los CIO iniciaron el
32% de los proyectos Big Data, con los
directivos de las unidades de negocio
iniciando el 31%. Esto es un cambio
respecto a 2014, cuando el estudio
Los proyectos
Big Data
están ganando
popularidad, pero
no gracias al CIO
Clint Boulton (CIO)
COMPUTERWORLD
A fondo
Estrategia
de datos

sugirió que los CIO iniciaban el 37% de
los proyectos Big Data y los directivos
de las unidades de negocio el 25%.
No obstante, que los líderes empresa-
riales estén iniciando tales proyectos no
significa necesariamente que estén com-
prando y experimentando con soluciones
analíticas propias (aunque podría ser el
caso si siguen proliferando en el mercado
las soluciones de autoservicio en la nube).
Lo que está sucediendo es que piden al
departamento de TI una solución que
pueda ayudarlos a saber más sobre los
datos de los clientes o de la cadena de
suministros. Los CIO deben utilizar su
personal y presupuesto para satisfacer
estas exigencias.
Proyectos de Big Data
en marcha
El CIO de Redwood Logistics, Eric
Rempel, afirma que cada vez recibe más
peticiones del equipo de adquisiciones
y de otros departamentos de la empre-
sa para buscar maneras de analizar los
datos. Por ejemplo, los líderes de ne-
gocio quieren ser capaces de predecir
cómo podría afectar una huelga de
estibadores del puerto a los precios de
la empresa. Rempel está construyendo
un repositorio de Big Data con el obje-
tivo de ofrecer a los usuarios no técnicos
la posibilidad de buscar patrones y
tendencias que un analista TI no fami-
liarizado con los clientes de la empresa
quizá no encontraría. Rempel añade que
actualmente está evaluando varias he-
rramientas de usuario final que permiti-
rán a los empleados y a los clientes
indagar en los datos a su aire: “Vamos
a dejar que la gente desmenuce los
datos y encuentre sus propios patrones”.
Esto ya está sucediendo en empresas
como H.D. Smith, un mayorista farma-
céutico que está utilizando software en
la nube para analizar datos sobre los
productos que vende a hospitales y
farmacias. Los socios y clientes de la
empresa pueden consultar las métricas
de expiración y antigüedad del inventa-
rio, los precios, el rendimiento de la
cadena de suministro y otros detalles
para optimizar sus operaciones.
“Para los clientes es importante contar
con un autoservicio que les permita ob-
tener información valiosa sobre nuestras
operaciones”, explica el CIO David Guz-
mán, responsable de este proyecto Big
Data que es una prioridad estratégica
para la empresa. Guzmán comenta que
aunque el software en la nube ha ayuda-
do mucho a la empresa desde una pers-
pectiva operativa y financiera, él se niega
a proporcionar métricas porque H.D.
Smith es una empresa privada.
Aunque H.D. Smith no esté dispuesta a
compartir los frutos de sus labores analí-
ticas, al menos conoce su sabor. De las
empresas que están invirtiendo en Big
Data, el 58% espera que esas inversiones
generen una rentabilidad positiva, pero el
24% no está midiendo el ROI actualmen-
te y el 11% no planea medirlo nunca.
“Medir el ROI es complicado incluso
en el mejor de los casos, y la naturaleza
exploratoria de los proyectos Big Data
lo complica más”, escribieron Heudec-
ker y Kart. “Algunas empresas que han
intentando medir el ROI no han tenido
éxito. Esto concuerda con el hecho de
que el mayor reto del Big Data durante
los últimos tres años ha sido determinar
el valor”. BD
COMPUTERWORLD
A fondo
Estrategia
de datos

COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Directorio
de empresas

L
a ecuación que define el valor
de una empresa ha cambiado.
Hoy son los activos intangibles
los que determinan su resul-
tado. Detrás de este cambio se en-
cuentra el proceso de digitalización y
datificación de nuestro entorno. Saber
explotarlo, mejorando el negocio exis-
tente o creando nuevos, separa las
empresas que aumentan su valor del
resto. He aquí el contexto en el que
debemos ubicar las estrategias de
datos de las empresas: crear, aumen-
tar y proteger valor.
El boom mediático de Big Data ha
tenido un efecto arrastre sobre el
resto de tecnologías que, aunque con
distintos grados de madurez, susten-
tan una estrategia de datos cubriendo
aspectos como la inteligencia de ne-
gocio, gestión del dato, analítica de
datos o comercio del dato.
Cada una de ellas comienza a clarifi-
car sus ámbitos de uso tales como la
toma de decisiones, inteligencia ope-
racional, exploración de escenarios y
contraste de hipótesis o la creación de
productos y servicios de datos. Sin
embargo, existen espacios donde una
visión estratégica determinará cuál es
la más adecuada. Por ejemplo, aunque
exista una asociación casi directa entre
IoT y Big Data, primero habrá que de-
cidir si la inteligencia va a estar cen-
tralizada o si por el contrario estará
distribuida en los activos. En el primer
caso hablamos de Big Data y en el
segundo del emergente Edge Analytics.
La innovación se acelera y para las
empresas resulta difícil seguir el di-
namismo de una oferta que se en-
cuentra en un momento de explosión
“cámbrica” que se manifiesta no sólo
en la aparición de nuevas empresas
sino también en una mayor amplitud
y profundidad de la oferta de las ya
existentes. Prueba de ello es el direc-
torio que recoge esta guía con 300
proveedores con presencia en Espa-
ña y en la que algunos ejemplos que
reflejan dicho dinamismo son:
●● Nuevos proveedores. Aproxima-
damente un 10% de los proveedo-
res han empezado sus operaciones
desde 2015. Periodo en el que
también se han producido notables
adquisiciones e inyecciones de
capital en distintas start-ups.
Oferta en España
para el desarrollo
de una estrategia
de datos
Fernando Maldonado,
principal analyst en
Delfos Research
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos

●● Mayor profundidad. Aproximada-
mente un 35% de los proveedores
han verticalizado su oferta para
adaptarse a las necesidades es-
pecíficas de distintos sectores de
actividad, un 60% dirige su oferta
a departamento específicos de las
empresas y, otro 35% tiene oferta
para el segmento de la pequeña
empresa.
●● Mayor amplitud. Aproximadamen-
te un 70% de los proveedores
cubre el segmento de Data Analytics,
ya sea porque nacen con una ofer-
ta dirigida a este área o porque
saltan de segmentos adyacentes
como Business Intelligence o Big
Data.
Además, el mercado se desdibuja
toda vez que el software se convierte
en servicio y los servicios en softwa-
re… O que la oferta no sólo proviene
de proveedores de tecnología sino de
empresas cuya actividad principal es
la ingeniería, la producción de energía,
las finanzas, la investigación, etc.
Clasificar las empresas no ha sido fácil
en un entorno tan dinámico. Hemos sa-
crificado detalle a cambio de obtener, en
esta primera edición, una foto que mues-
tre el gran angular; es decir, una visión
panorámica. El criterio de clasificación
de la oferta utilizado parte de la definición
de cinco áreas para el desarrollo de una
estrategia de datos. A saber:
●● Business Intelligence: comprende
estrategias, tecnologías y sistemas
para mejorar la toma de decisiones
como Reporting, OLAP, Cuadros de
Mando, Balanced Scorecard, Sco-
reboards, Data Visualization, Data
Storytelling, y similares.
●● Data Analytics: comprende estrate-
gias, tecnologías y sistemas para el
análisis avanzado de datos para iden-
tificar patrones y predecir comporta-
mientos como Data Mining, Text Mining,
Machine Learning, Inteligencia artificial,
Sistemas cognitivos y similares.
●● Big Data: comprende estrategias,
tecnologías y sistemas para el pro-
cesamiento de datos complejos como
batch processing, streaming proces-
El resultado de agrupar a los proveedores de este modo se sintetiza en el siguiente gráfico:
Fuente: Delfos Research, 2016
Tipologíadeestrategia
Número de proveedores
Clasificación del directorio
de proveedores
Formación estrategia de datos
Otras estrategias de datos
Estrategias de Business Intelligence
Estrategias de Integral de datos
Estrategias de Data Analytics
Estrategias de Big data
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Criterios de clasificación del directorio de empresas
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos

sing, NoSQL, HPC, MPP, In-Memory
y similares.
●● Data Management: comprende
estrategias, tecnologías y sistemas
para la gestión del dato incluyendo
Data Governance, Data Quality, Data
Warehouse, Master Data Management
y similares.
●● Data Brokerage: comprende estra-
tegias, tecnologías y sistemas que
permiten la venta a terceros de datos
previa alguna o todas las siguientes
acciones: captura, filtrado, agrega-
ción, transformación o análisis.
Una vez definidas estas áreas los pro-
veedores han sido clasificados en función
de la cobertura que realizan de las mis-
mas en los siguientes grupos que defi-
nen las secciones del directorio:
●● Estrategia de datos integral: en este
grupo se incluyen aquellos provee-
dores con oferta en al menos cuatro
de los cinco espacios definidos.
●● Estrategia de Big Data: en este
grupo se incluyen, después de sus-
traer los proveedores de estrategia
de datos integral, aquellos que tienen
oferta de productos o servicios en el
área de Big Data.
●● Estrategia de Data Analytics: en
este grupo se incluyen, después de
sustraer los proveedores de estrate-
gia integral de datos y Big Data,
aquellos proveedores con oferta de
productos o servicios en data analytics.
●● Estrategia de Business Intelli-
gence: en este grupo se incluyen,
después de sustraer los provee-
dores de estrategia integral de
datos, Big Data y Data Analytics,
aquellos proveedores con oferta
de productos o servicios en Busi-
ness Intelligence.
●● Otras estrategias de datos: en
este grupo se incluyen, después
de sustraer los proveedores clasi-
ficados en los grupos anteriores,
aquellos con oferta de productos
o servicios en Data Management
o Data Brokerage.
●● Formación en estrategia de datos:
este grupo corresponde a las univer-
sidades y escuelas de negocio que
ofrecen formación en alguno de los
espacios para el desarrollo de una
estrategia de datos.
Existen ausencias significativas de
proveedores que no tienen presencia
en España aunque sí posean un canal.
En cualquier caso, la lista de proveedo-
res es representativa de la oferta, aunque
no es una lista exhaustiva (estimamos
que hay más de 400 proveedores con
operaciones en España). Y aunque en
esta primera edición hemos centrado
nuestros esfuerzos en identificar y cla-
sificar la oferta existente, en futuras
ediciones el número proveedores se
verá ampliado.
Finalmente, esta guía nace con voca-
ción de publicarse anualmente y con-
vertirse en un punto de referencia para
cualquier empresa española que quiera
iniciar una estrategia de datos. BD
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
Presencia Internacional
Síntesis de Propuesta
Orientación de la Oferta
Tamaño Empresa Objetivo
Departamento objetivo
específico
Sector Vertical Objetivo
Cobertura Estrategia de Datos
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Estrategia de datos integralA ABAST
933102248
www.abast.es
@AbastGrup
Mediano
C/Equador 39-45 - 08029 Barcelona
Barcelona, Madrid
No
Soluciones Business Analytics y Big Data
Orientado a Software, Servicios, Hardware
Grandes, Medianas, Pequeñas
Sí
Sector financiero, industrial, público, energético, primario,
comercio, servicios, sanitario, todos los sectores
Business Intelligence, Data Analytics, Big Data,
Data Management
Estrategias de Datos Integral
Accenture
91596600
www.accenture.com/es-es
@AccentureSpain
Grande
Pza. Pablo Ruiz Piccasso s/n, Torre Picasso,
28020 Madrid
Barcelona, Madrid, Sevilla
Sí
Empowering the Intelligent Enterprise
Orientado a Servicios
Sí
Todos los sectores
Data Management
AIS Group
934143534
www.ais-int.com
@GrupoAIS
Grande
C/Diputació, 246, 08007 Barcelona
Barcelona
Sí
Marketing Analytics
Orientado a Software, Servicios
Grandes, Medianas
Sí
Sector financiero, industrial, público, energético,
comercio, servicios, todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
Estrategia de datos integral
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
A Altin Solutions
916366333
www.altin.es
Mediano
C/ Playa de las Américas, 2. 28290 – Las Rozas (Madrid)
Barcelona
No
BI & Data analytics, Patrones de comportamiento
y entornos de proyección y simulación
Sí
Todos los sectores
Data Management, Data Brokerage
Amazon Web Services
aws.amazon.com/es
@awscloud
Grande
Vía de las dos castillas Nº 33 edif. Ática 2. 28029, Madrid
Madrid
Sí
Servicios empresariales en la nube
Sí
Todos los sectores
Analyticmate
917680490
analyticmate.com
@analyticmate
Mediano
C/ Manuel Tovar 49-53 Madrid 28034
Madrid
Sí
Operational intelligence, Logs management
and operations y Cybersecurity and compliance
Grandes, Medianas
No
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
A Apara
911440600
www.apara.es
@apara_
Mediano
C/ Santa Leonor 65, 28037 Madrid
Madrid
Sí
Predictive Analytics
Orientado a Software
Grandes, Medianas
Sí
comercio, servicios, sanitario
Artiolabs
644167724
www.artiolabs.com
@artiolabs
Pequeño
Parque Científico y Tecnológico de Montegancedo, s/n,
28223 Pozuelo de Alarcón
Madrid, Asturias, Cádiz
Sí
Desarrollo de Software y Análisis de Datos
con Inteligencia Artificial
Medianas, Pequeñas
Sí
Sector comercio, todos los sectores, otros sectores
Data Management
Artyco Customer
Database Marketing
916404150
www.artyco.com
@artycocrm
Mediano
C/ Playa de Liencres, 2 Edificio Londres
28230 Las Rozas de Madrid (Madrid)
Madrid
No
CRM y Social CRM
Sí
Sector financiero, público, energético, comercio, servicios,
sanitario
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
A atmira
677648994
www.atmira.com
@atmira_
Grande
C/ Beethoven, 15. 08021 Barcelona
Barcelona, Madrid, Vilafranca del Penedes
No
Soluciones de Gestión basada en Datos
Grandes
Sí
Sector financiero
Data Management
Atos
914408800
es.atos.net/es-es/home.html
@AtosES
Grande
C/ Albarracín, 25. 28037 Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao, Las Palmas
de Gran Canaria, León, Santiago de Compostela,
Valladolid, Vigo, Zaragoza
Sí
Servicios en Big data, analíticas y business intelligence
Grandes
No
Todos los sectores
Data Management
Bayes Forecast
915327440
www.bayesforecast.com
@Bayesforecast
Mediano
C/ Gran Vía 39 Planta 5 28013 Madrid
Madrid
Sí
Optimización en la toma de decisiones basadas
en modelos explicativos y predictivos
Grandes, Medianas
Sí
comercio, servicios, sanitario, todos los sectores,
otros sectores
Data Management

BEmpresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Beeva
www.beeva.com/en
@beeva_es
Grande
Avd. de Burgos, 16D 28036 Madrid
Madrid
Sí
Data lake, stream data, agile database, IoT
y Machine learning
Grandes, Medianas
No
Todos los sectores
Data Management
Bigdal Europa
616719509
www.bigdal.com
@bigdaleuropa
Pequeño
C/ Velázquez, 94, 1ª planta, 28006 Madrid
Madrid, Palencia
Sí
Big Data, Business Intelligence y Análisis predictivo
Orientado a Software, Servicios, Reventa de Software
Grandes, Medianas
Sí
comercio, servicios, sanitario, todos los sectores, otros
sectores
Data Management
Bismart
931786880
bismart.com
@bismart2009
Mediano
C/ Castella 41-43 Barcelona, 08018 Barcelona
Barcelona, Madrid
No
Servicios de consultoría de Big Data,
Business Intelligence y analytics
Grandes
No
Todos los sectores
Data Management

BEmpresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Bluetab Solutions
914571697
www.bluetab.net
@bluetabtweet
Grande
C/ Alberto Alcocer 46B, 9B Madrid, 28016
Madrid
Sí
Solutions for real-time y high data volume systems.
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
BrainSINS
914855666
www.brainsins.com/es
@brainsins_es
Pequeño
Travesia Navaluenga 29, 28221 Majadahonda, Madrid
Barcelona, Madrid
No
Personalización eCommerce
Sí
Sector comercio, servicios
Data Management
Capgemini
916577000
www.es.capgemini.com
@Capgemini_es
Grande
C/ Anabel Segura 14 Edificio Cedro
28108 Alcobendas - Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Murcia, Zaragoza,
Asturias
Sí
Servicios globales de analítica, big data
y business intelligence
Grandes
Sí
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
C ClearPeaks
932721546
www.clearpeaks.com
@CLEARPEAKS
Mediano
Travessera de Gracia, 56, 08006 Barcelona
Barcelona
Sí
Consultora especializada en Business Intelligence
Grandes, Medianas
Sí
Sector industrial, energético, comercio, sanitario, todos
los sectores
Data Management
Cognodata Consulting
914116315
www.cognodata.com
Grande
Paseo de la Castellana 135, Madrid 28046
Madrid
Sí
Customer strategy and analytics
Sí
Todos los sectores
Data Management
Coritel
915967000
coritel.es
Grande
PS De La Finca 1B,lq 2 Parque Empresarial
28223 Pozuelo de Alarcón (Madrid)
Madrid
No
Servicios de Big Data y Analytics
Grandes
Sí
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
C COSTAISA
932536100
www.costaisa.com
@CostaisaGroup
Grande
C/ Pau Alcover, 33 08017 Barcelona
Barcelona, Madrid
Sí
Outsourcing IT, Software de gestión clínica, Software de
gestión, Tecnologías de la información en salud
Sí
Sector servicios, sanitario
DatKnoSys
934965721
www.datknosys.com
@DatKnoSys
Mediano
Gran Vía Carles III, 84. 08028, Barcelona
Barcelona, Madrid, Canarias
Sí
Big Data Analytics
Sí
Sector financiero, público, comercio, todos los sectores
Data Management
Dell
917229200
www.dell.es
@DellSpain
Grande
C/ de Basauir, 17 28023 Madrid
Madrid
Sí
Big Data analytics
Orientado a Software, Hardware
No
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
D Dinsa
918066300
www.dinsa.es
@dinsa_es
Pequeño
Calle Pradillo, 46. 28002 Madrid
Madrid
No
Smart Agro
Sí
Sector primario
Drago Solutions
913768820
www.dragosolutions.com
Grande
C/ Cronos, 63 , 28037 Madrid
Madrid
Sí
BI y BIG DATA
Grandes
Sí
El Arte de Medir
915456849
www.elartedemedir.com
@elartedemedir
Mediano
C/ Cundinamarca 2, 28033 Madrid
Barcelona, Madrid
No
Big data Analyics
Grandes
Sí
Todos los sectores

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
E Entelgy Consulting
914251111
www.entelgy.com
@entelgy
Grande
C/ Orense, 70, 28020-Madrid
BarcelonaBilbao, Vitoria, San Sebastian
Sí
Business Intelligence y Analytics
Grandes, Medianas
No
Sector financiero, industrial, público, servicios, otros
sectores
Data Management
GFT IT Consulting
935639000
www.gft.com/es
@gft_es
Grande
Av. Alcalde Barnils, 69-71,
08174 Sant Cugat del Vallès (Barcelona)
Barcelona, Madrid, Valencia, Alicante, Lleida, Zaragoza
Sí
Big Data, Data Governace, Data Quality, Decisiones en
tiempo real, Customer Analytics, Customer Scoring,
Plataforma Big Data basada en Hadoop, etc.
Grandes, Medianas
Sí
Sector financiero
Estrategias de Datos Integra
GMV
918072100
www.gmv.com
@infogmv
Mediano
Calle Isaac Newton, 11 PTM Tres Cantos, 28760 Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, León, Valladolid,
y Tenerife
Sí
Big Data Analytics
Grandes, Medianas
Sí
Sector financiero, industrial, público, energético, sanitario
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
F
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Para Fujitsu, el concepto de BiG Data surge en el momento en que los clientes buscan una forma diferente de hacer
las cosas, para adaptarse al cambio revolucionario que está experimentando la tecnología. El objetivo de Fujitsu es
buscar el valor como respuesta. Para ello, nuestra estrategia es centrarnos en simplificar la complejidad de los datos,
tanto de los datos no disponibles en la actualidad, es decir, datos que están a la espera de ser descubiertos, como
de los tipos de datos disponibles, incluyendo en ambos casos textos, imágenes, audio y video.
Construimos modelos para obtener conocimiento sobre el mundo, también para saber cómo funciona el mismo y cómo
impacta éste en el negocio del cliente, adelantándonos a los acontecimientos y aplicando las soluciones oportunas.
Las soluciones de BiG Data, los cluster, los real time, el internet de las cosas, son parte importante del back end,
pero lo más importante es darle al cliente todas las herramientas para que pueda utilizar, descubrir y exprimir al máxi-
mo el potencial de tener un gran contenedor semántico de datos.
Nuestra misión es convertirnos en partner de nuestros clientes para comenzar este nuevo camino hacia BiG Data y
dejar de prestar un servicio, buscando juntos una solución.
Para Fujitsu, el concepto de BiG Data surge en el momento en que los clientes buscan una forma diferente de hacer
las cosas, para adaptarse al cambio revolucionario que está experimentando la tecnología. El objetivo de Fujitsu es
buscar el valor como respuesta.
Para ello, nuestra estrategia es centrarnos en simplificar la complejidad de los datos, tanto de los datos no dispo-
nibles en la actualidad, es decir, datos que están a la espera de ser descubiertos, como de los tipos de datos dispo-
nibles, incluyendo en ambos casos textos, imágenes, audio y video.
Construimos modelos para obtener conocimiento sobre el mundo, también para saber cómo funciona el mismo y cómo
impacta éste en el negocio del cliente, adelantándonos a los acontecimientos y aplicando las soluciones oportunas.
Las soluciones de BiG Data, los cluster, los real time, el internet de las cosas, son parte importante del back end,
pero lo más importante es darle al cliente todas las herramientas para que pueda utilizar, descubrir y exprimir al máxi-
mo el potencial de tener un gran conte-
nedor semántico de datos.
Nuestra misión es convertirnos en
partner de nuestros clientes para co-
menzar este nuevo camino hacia BiG
Data y dejar de prestar un servicio, bus-
cando juntos una solución.
917849000
ts.fujitsu.com
Mediano
Camino Cerro de los Gamos, 1
28224 Pozuelo de Alarcón, Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao
Sí
Business Intelligence, Business Analytics,
Big Data e Hipercomputación
Sí
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
H Hewlett Packard Enterprise
900822546
www.hpe.com/es
@HPE_ES
Grande
c/ Vicente Aleixandre 1. 28232 Las Rozas
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao, A Coruña,
Oviedo, Girona, Zaragoza, León, Almería
Sí
Analytics, Information Management & Governance, and
Data Management Products and Services for Empowering
the Data-Driven Enterprise
No
Todos los sectores
Hitachi Data Systems
914491100
www.hds.com
HDSIberia
Mediano
Avd. del General Peron 38. 28020 Madrid
Barcelona, Madrid
Sí
Plataforma Big Data basada en Hadoop; Pentaho;
Business Analitycs; Customer oriented; hardware:
storage; almacenamiento; software;
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
Ibermatica
94341500
www.ibermatica.com
@ibermaticagrupo
Grande
C/ Mikeletegi 5. 20009 San Sebastián
Barcelona, Madrid, Valencia, Bilbao, Vitoria, San Sebastián
Sí
Consultoría y servicios de implantación de soluciones
Analytics y BigData
Grandes, Medianas
Sí
Sector financiero, industrial, público, energético, servicios,
sanitario
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
I iMath Research
935868743
www.imathresearch.com
@IMATHRESEARCH
Pequeño
Edifici Eureka, Campus UAB,
08193 Bellaterra (Barcelona)
Barcelona, Madrid, Bilbao
No
Business Analytics basada en iMath Services
Medianas, Pequeñas
Sí
Sector financiero, industrial, público, energético, servicios,
sanitario
inAtlas
934543148
www.inAtlas.com
@inAtlas
Pequeño
C/Vilamarí, 50, 8º Floor. 08015 Barcelona.
Barcelona
No
Location Analytics
Grandes, Medianas
No
Todos los sectores
Data Brokerage
Indra
914805000
www.indracompany.com
@IndraCompany
Grande
Avenida de Bruselas, 35 28108 Alcobendas Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao, Oviedo,
Alicante, Oviedo
Sí
Servicios de Business Analytics
Grandes
No
Todos los sectores
Data Management

COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
Cada día se crean 2,5 trillones de bytes
de datos a través de una gran variedad de
fuentes: desde la información meteoroló-
gica a los comentarios en redes sociales,
de los datos históricos de las transacciones
de compra a las imágenes de las pruebas
médicas. Todos estos datos son el mejor
tesoro con el que cuentan las empresas
hoy día para conocer mejor a sus clientes.
El análisis de grandes volúmenes de datos
es, por tanto, el mejor catalizador para ayu-
dar a las empresas e instituciones públicas
a ser cada vez más competitivas.
IBM ha invertido 24.000 millones de
dólares para desarrollar sus capacidades
en Big Data y Analítica mediante I+D y
más de 30 adquisiciones. Algunas de estas empresas son Optim, Filenet, Infosphere, Ilog, Cognos, SPSS, i2
y Algorithmics, Vivisimo o Kenexa. Recientemente, IBM ha llegado a un acuerdo definitivo para comprar The
Now Factory, una empresa que ofrece un software analítico que ayuda a los proveedores de servicios de co-
municaciones a ofrecer una mejor experiencia de cliente y generar nuevas oportunidades de negocio.
En la actualidad, más de 15.000 consultores de analítica, 6.000 business partners dedicados a soluciones
sectoriales y 400 matemáticos de están ayudando a los clientes de IBM a entender los volúmenes masivos
de información como paso previo a la transformación de sus organizaciones. Barceló Viajes, el Instituto Cata-
lán de la Salud, Mapfre o Prisa son algunas de las empresas y entidades en España que ya han implantado
soluciones de analítica avanzada de IBM.
En septiembre de 2014 se hizo el mayor anuncio de la última década en el área de analítica: Watson Analytics,
un servicio innovador que utiliza la tecnología cognitiva y el reconocimiento del lenguaje natural. El servicio,
disponible en el mercado de aplicaciones en la nube de IBM (Cloud Marketplace), proporciona acceso ins-
tantáneo a herramientas analíticas visuales con una extraordinaria potencia de análisis.
I
917147809
www.ibm.com/big-data/es/es/big-data-and-analytics/
@IBManalytics_ES
Grande
C/ Santa Hortensia, 26-28, 28002 Madrid
Sí
Plataforma de analítica avanzada, Watson.
Software as as Service
Orientado a Software, Servicios, Hardware,
Software as as Service
Sí
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
I Infor Software Iberia
934670200
www.infor.es
@Infor
Grande
Passeig de Gràcia 56, 4º planta; 08007 Barcelona
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao, Oviedo
Sí
Gestión empresarial vertical cloud
Grandes, Medianas
No
Todos los sectores
Information Builders
917102275
www.informationbuilders.es
@infobldrespanol
Grande
C/ Joaquín Turina, 2. 28224. Pozuelo de Alarcón (Madrid)
Sí
Business Intelligence y Analytics
Grandes, Medianas
No
servicios, sanitario
Data Management
Kanteron Systems
963312287
www.kanteron.com
@kanteron
Pequeño
C/ Apdo 123 Puzol 46530 Valencia
Madrid, Valencia
Sí
Healthcare data integration
Grandes
Sí
Sector sanitario
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
K Kernel Analytics
932506437
www.kernel-analytics.com
@KernelAnalytics
Mediano
Calle Balmes 89, 6 4, 08008 Barcelona
Barcelona, Madrid
No
Big Data Analytics
Grandes, Medianas
Sí
Lantares
934706000
www.lantares.com
@LantaresEurope
Mediano
C. Constitució 1, 5º 4ª 08960 Sant Just Desvern
Barcelona, Madrid, Sevilla
Sí
Gestión de la Información, en entorno on-premise y cloud
Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
Mercanza
913603100
www.mercanza.es
@mercanza
Grande
Avd de los Rosales, 42. 28021 Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao,
Las Palmas de Gran Canaria
Sí
BI con plataforma Qlik
Sí
comercio, servicios, sanitario, todos los sectores,
otros sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
M Microsoft
913919000
www.microsoft.com/es-es
@MicrosoftES
Grande
Paseo del Club Deportivo, 1 28223 Pozuelo de Alarcón
Barcelona, Madrid
Sí
Analytics platform System
Sí
Todos los sectores
Data Management
NetApp Iberia
912104600
www.netapp.es
@netapp_es
Pequeño
C/ Rosario Pino, 14-16. Planta 17. Edificio Torre Rioja.
28020 Madrid
Sí
Almacenamiento Empresarial
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
Nova Praxis
916320207
www.nova-praxis.com/es
@novapraxis
Mediano
C/ Princesa, 2. 28008 Madrid
Madrid, Valencia
Sí
Business Intelligence, EPM (Gestión del rendimiento
empresarial, planificación y presupuestación, Consolidación
financiera, Gestión de rentabilidad y costes, Reporting
en Cloud / Planificación y presupuestación en Cloud
Grandes
Sí
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
P Pragsis Bidoop
917680490
www.pragsis.com
@bidoop_es
Grande
C/ Manuel Tovar 49-53 28034 Madrid
Barcelona, Madrid
Sí
Analítica y Soluciones Big Data
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
Salesforce
917916655
www.salesforce.com/es
@salesforce
Grande
Paseo de la Castellana 79 28046 Madrid
Barcelona, Madrid
Sí
Cloud analytics
Sí
Todos los sectores
Data Management
SAP
914567200
go.sap.com/spain/index.html
@SAPSpain
Grande
Bloque Sap, Torrelaguna, 77, 28043 Madrid
Sí
Soluciones analíticas, business intelligence y big data
Sí
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
S SAS
912007300
www.sas.com/spain
@SASEspaña
Grande
C/ Arroyo de Valdebebas 4. 28050 Madrid
Madrid
Sí
Business Analytics y Business Intelligence Software
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
Sngular Meaning
913324301
www.sngularmeaning.team
@sngularmeaning
Mediano
Edificio Vallausa II, Avda. de la Albufera 321,
28031 Madrid
Madrid
No
Computación cognitiva para big data
Grandes, Medianas
Sí
Sector financiero, público, energético, comercio, sanitario,
otros sectores
Data Management
SolidQ
914148950
www.solidq.com/es
@solidqes
Mediano
C/ Rey Juan Carlos I 88 4C, 03340 Albatera
Barcelona, Madrid, Valencia, Alicante, Málaga, Albacete,
Coruña, Elche
Sí
Gestión plataforma de datos
No
Todos los sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
S STAT-UP Statistical Consulting
& Data Science Services
915596942
www.stat-up.com/es
@statup
Pequeño
C/Estanislao Figueras 7 - 28008 Madrid
Madrid
Sí
Consultoría Estadística, Data Science Services, Smart
Data Strategies, Formación Estadística
Sí
Todos los sectores
Data Management
Formación en Estrategias de datos
Stratebi
917883410
www.stratebi.com
@stratebi
Mediano
Pº de la Castellana, 164. 28046 Madrid
Barcelona, Madrid, Resto de España
Sí
Business Intelligence Open Source
Grandes, Medianas
Sí
Sector comercio, todos los sectores
Data Management
Super Micro Computer, Inc.
607495212
www.supermicro.com
@Supermicro_SMCI
Mediano
Parque Tecnológico Tecnoalcalá, 2
28805 Alcalá de Henares. Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao,
Islas Baleares e Islas Canarias
Sí
Hadoop Cluster Solution .Optimize, Hadoop Server
Deployments Offerings, Múltiples plataformas Big Data
basadas en Cloudera y Hortonworks. Hadoop Scalabe
Turnkey solutions
Sí
Todos los sectores

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
S Synergic Partners
931127440
www.synergicpartners.com
@synergicpartner
Grande
C/ Velázquez 92, 28006 - Madrid
Madrid, Terrassa
No
Big Data, Data Science, IoT y Business Intelligence
Orientado a Servicios, Reventa de Software
Pequeñas
Sí
Todos los sectores, otros sectores
Data Management
TakeU
625102934
www.takeu.es
@takeubcn
Pequeño
C/ Ramon y Cajal, 44, 08012, Barcelona
Barcelona
No
Customer experience management
Sí
Sector público, comercio, servicios
Data Management
TECNOCOM
901900900
www.tecnocom.es
@tecnocom
Grande
C/ Miguel Yuste, 45. 28037 Madrid
Barcelona, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao, Almería,
Castellón, Coruña, Girona, Pontevedra, Tarragona,
Vizcaya, Zaragoza
Sí
Customer Anaytics
Grandes, Medianas
Sí
comercio, servicios, otros sectores
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
T Thinkalia by G2
644977976
thinkalia.gedos.es
@thinkaliag2
Pequeño
Avd Francesc Lluch, 32. 08302 Mataró, Barcelona
Barcelona
No
Value Driven Business Process Intelligence
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
Tinamica
917879615
www.tinamica.com
@tinamica_bi
Grande
Paseo de la Castellana, 135 Madrid
Madrid
Sí
Business Intelligence y Big Data
Grandes
Sí
Data Management
UPCnet
934011600
www.upcnet.es
@UPCnet
Grande
C/ Gran Capità 2-4, Planta Baixa 08034 BARCELONA
Barcelona, Madrid
No
Analytics & Big Data
Grandes, Medianas
No
Sector público
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
V VASS, consultoría de Sistemas
916623404
www.vass.es
@GrupoVASS
Mediano
Avda. Doctor Severo Ochoa, 25
28100 Alcobendas (Madrid)
Barcelona, Madrid
Sí
Business Analytics, Big Data e Integración de Datos.
Orientado a Servicios, Reventa de Software
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Data Management
VeraTech for Health
961071863
www.veratech.es
@veratech
Pequeño
Camino de Vera Edificio 8G Valencia. 46022 Valencia
Valencia
No
Health analytics y data
Grandes, Medianas
No
Sector sanitario
Data Management

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
A 8kdata
916524902
www.8kdata.com
@8kdata
Pequeño
Avd. Isla Graciosa, 2.
28703 San Sebastián de los Reyes (Madrid)
Madrid
No
Document RDMBS
Grandes, Medianas
No
Todos los sectores
Big Data, Data Management
Estrategias de Big Data
Altoro Analytics
914669780
www.altoroanalytics.com
@altoroanalytics
Pequeño
C/ Princesa, 31. 28008 Madrid
Madrid
Sí
Knowledge discovery
Grandes
Sí
Sector financiero, servicios, todos los sectores
Data Analytics, Big Data
Altran
915504100
www.altran.es
@altran_es
Grande
Parque Empresarial Las Mercedes Campezo 1, Edificio 1
28022 Madrid
Barcelona, Madrid, Sevilla, Cádiz, Vitoria
Sí
Intelligence systems
Grandes
Sí
Todos los sectores
Data Analytics, Big Data, Data Management
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos
Estrategia de Big Data

Empresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
A Aspgems
913570957
aspgems.com
@aspgems
Mediano
C/ Sextante 9 Madrid, 28023
Madrid, Cáceres
No
Especialistas en Spark y Scala
No
Todos los sectores
Big Data
Awaait Artificial Intelligence
932556107
awaait.net
@awaait
Pequeño
Av. Diagonal 601, 8a Planta 08028 Barcelona
Barcelona
No
Artificial Intelligence, Video analytics,
Real-time fraud detection
Grandes, Medianas
Sí
Otros sectores
Bitext Innovations
911461672
www.bitext.com
@Bitext
Mediano
C/ José Echegaray, nº 8, edificio 3, oficina 4
28232 Las Rozas
Madrid
Sí
Market Research
Grandes, Medianas
Sí
Todos los sectores
Business Intelligence, Data Analytics, Big Data
COMPUTERWORLD
Estrategia
de datos

BEmpresa
Teléfono Contacto
Web
Twitter
Equipo dedicado
Sede principal
en España
Presencia Nacional
específico
Clasificación
Blinkfire
www.blinkfire.com/landing
@blinkfireES
Pequeño
C/ Roger de Lauria, 19, Valencia, 46002 Valencia
Valencia
Sí
Sport Analytics
Grandes
Sí
Otros sectores
bmat
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