Bryan Harris (SAS): "Cada segundo en tomar decisiones en base a datos es crucial"

Tiene veinte años a sus espaldas de investigación en técnicas analíticas, arquitecturas en la nube y computación distribuida. De hecho, el currículo de Bryan Harris es extenso, incluyendo el liderazgo técnico del Laboratorio de Soluciones Avanzadas de VSTI. Pero si por algo es conocido este ingeniero eléctrico es por sus últimos diez años en la histórica firma de 'data analytics' SAS, de la que se convirtió en su CTO este mismo enero.

Su rol es clave para esta compañía que ha comandado el mercado de la analítica de datos desde su creación en 1966, pero que ahora se encuentra en plena evolución hacia la nube y abriendo sus miras a nuevas alianzas con otras multinacionales relevantes, como los grandes proveedores hiperescala de servicios 'cloud'. Arenas en las que Harris es especialista y pieza fundamental, como cuenta a D+I cuando le preguntamos por los puntos que figuran en su agenda.

"Mi mayor objetivo es ayudar a los clientes a tomar mejores decisiones informadas. Y eso, para una compañía como SAS, significa crear mejores modelos predictivos e incorporar el aprendizaje automático para apoyar esas mejores decisiones", explica Bryan Harris.

"Creo que puedo aportar la experiencia en este dominio y, por otro lado, poner el foco más allá de la ejecución, haciendo que nuestro software ofrezca más valor y un menor tiempo para obtener rendimiento de él".

Es un reto mayúsculo, máxime si tenemos en cuenta que si la agenda de SAS está en plena evolución, también lo está la de sus clientes: "Los valores de las empresas y el comportamiento de los consumidores han cambiado. Nuestra plataforma analítica debe permitir que se reevalúe la 'nueva normalidad' lo más rápido posible para obtener las nuevas respuestas y hacer los ajustes necesarios".

Encontrar su sitio en un mercado concurrido

Como adelantábamos, SAS está en un proceso de reinvención hacia los nuevos entornos en la nube. Y afronta, además, un mercado cada vez más concurrido, con toda clase de proveedores -desde la analítica más básica hasta la más compleja-, en el que tiene que poner en valor su experiencia diferencial.

"Nosotros nos aseguramos de que nuestros análisis sean de buena clase y tengan la calidad necesaria para entregar las decisiones y respuestas que necesitan las empresas. Necesitamos permitir que nuestros clientes pasen por el ciclo de vida analítico más fácil y rápido que antes, ejecutando estas cargas de trabajo en el entorno que demanden las compañías, ya sea en la nube de Microsoft o de Google o en el extremo; con soluciones propias o de código abierto. Somos líderes absolutos en el mercado y cubrimos ese ciclo completo, desde la gestión de los datos al descubrimiento, entrenamiento de modelos y despliegue de los mismos", detalla Harris.

"Y estamos ya en el siguiente nivel de innovación, implantando miles de modelos de aprendizaje automático con nuestros clientes, además de mejorando nuestras soluciones de descubrimiento de datos para integrar nuevas fuentes de información y conectar todos los programas que usan las compañías".

El resumen a vuelapluma que traza Bryan Harris es un buen resumen de los distintos campos de batalla que se libran en una industria que antaño estaba bien diferenciada entre los grandes actores de 'data analytics' y los de 'business intelligence'. Dos sectores que antaño tenían grandes barreras entre ellos, pero que ahora han confluido de forma notable en un ente muy heterogéneo y amplio.

"Creo que el 'business intelligence' está consumiendo gran parte del mercado de analítica hoy en día. Los indicadores ya no son sólo un gráfico de barras que resume unas determinadas estadísticas, sino que debemos ejecutar una cantidad significativa de rutinas de optimización para comprender dónde hay puntos de mejora relevantes para las empresas. Todavía necesitaremos paneles de control que nos muestren la granularidad de los datos, pero las personas se sienten más cómodas con análisis más sofisticados, con elementos visuales y una visión más amplia en la organización, fácil de integrar con otras aplicaciones empresariales". 

La migración a la nube

Pueden constatar que la nube se repite muchas veces en el discurso de Harris. No es para menos: SAS reformuló toda su plataforma en una nueva versión -Viya- pensada para estos entornos. Aunque lo cierto es que la madurez de este paso adelante sigue siendo muy poca, porque la mayoría de los procesos de las empresas siguen ejecutándose en los centros de datos tradicionales.

"Alrededor del 93% de las cargas de trabajo de los clientes todavía se ejecutan en sus propios centros de datos. Ahí es donde SAS tiene una ventaja única porque entendemos la complejidad de trabajar operativamente con la analítica en estos entornos. Muchos de los nativos en la nube no entienden estos elementos y puede haber mucha decepción cuando las empresas migran a la nube porque no es fácil de trasladar los parámetros de hardware y rendimiento a la nube, porque no son equivalentes", detalla el directivo.

La solución ante esta disyuntiva pasa, en opinión de SAS, por alianzas estratégicas entre los proveedores que mejor comprenden este nicho de mercado con los grandes hiperescala de la nube pública. En su caso, todo comenzó con un acuerdo muy ambicioso junto a Microsoft Azure.

"Ambos equipos hemos tenido que trabajar profundamente en el lado de ingeniería, asegurándonos de que las cargas de trabajo se ejecuten tan bien o mejor en la nube que en local. También debemos asegurarnos de que no creamos más complejidad con este cambio, sino más flexibilidad y escalabilidad". 

Bryan Harris explica a D+I que ese trabajo con Microsoft, su gran 'partner' en estas lides, sigue siendo un 'work in progress'. Tras haber asegurado una "experiencia fluida" en el funcionamiento de SAS con Azure y optimizado "la integración con el almacenamiento en la nube", ahora los esfuerzos se concentran en mejoras de rendimiento, nuevas integraciones con Power Automate o la vinculación del motor de decisiones con herramientas como Microsoft 365, Dynamics, Excel, PowerPoint "e incluso Word".

Microsoft es, como decimos, la punta de lanza para la entrada de SAS en la analítica basada en la nube, pero no la única. La histórica enseña ha firmado acuerdos más tardíos con Google Cloud y AWS, aunque Harris admite que "si el cliente no tiene una preferencia clara, obtendrán la mejor experiencia de SAS con Microsoft". Red Hat, con su Openshift, ha sido la última adición a esta lista, con el foco puesto en la nube híbrida, y en un futuro se plantean abrir las miras hacia otros proveedores como Alibaba o Tencent, "siempre que podamos asegurar que nuestra herramienta cumpla con todos los estándares al operar en estas nubes".

Hacia el futuro

Después de tanto hablar del pasado de una compañía con tanta solera como SAS y de su reposicionamiento en el presente, no podíamos dejar de lado el futuro que vislumbra Bryan Harris. Lo primero, lo más obvio: llevar la analítica al extremo, también conocido como el 'edge computing'. "Allí es donde se producen los datos y donde se pueden tomar decisiones al momento. Cada segundo que se tarda en tomar decisiones en base a datos es crucial".

Pero imaginar cómo será el mañana de la analítica de datos es, sin duda, un ejercicio de imaginación sustancial, pero que el ejecutivo aterriza en una idea muy clara y precisa.

"Mucha gente habla del gemelo digital, pero yo prefiero hablar del gemelo sintético que es la suma de esa representación virtual con la analítica de los datos de los sensores para tomar decisiones. A menudo no tenemos suficientes datos etiquetados para crear esos escenarios sofisticados, pero con el gemelo sintético podremos entrenarlo y modelarlo para llevar a cabo simulaciones muy complejas, interactivas y en diferentes entornos", anticipa Harris.