Entrevistamos a James Goodnight, CEO de SAS, uno de los líderes mundiales en software de análitica y predicción de grandes cantidades de datos, tecnologías que según Goognight impactarán profundamente las dinámicas de negocio y las decisiones de la alta gerencia.

No todos los días uno tiene acceso a uno de los billonarios de la lista de Forbes, al número 125 para ser precisos. Y más gratificante aún, resulta cuando este millonario es una persona sencilla y con buen sentido del humor. Así es James 'Jim' Goodnight, co-fundador y CEO de SAS, la compañía estadounidense de software analítico. (Ver reporte de IDC)

La compañía, fundada en 1976, se ha destacado como una de las líderes mundiales en procesamiento y predicción de grandes cantidades de datos: el hoy famoso 'Big Data', el cual Goodnight asegura que viene trabajando hace años y que la notoriedad del término hoy en día tiene un componente de marketing importante.

Lo que no es marketing es la necesidad de las compañías de poder predecir decisiones de negocio, esto es lo que hace SAS, en un contexto en que la tecnología, el hardware, es crucial, y en que los chips y los procesadores, núcleos y nanómetros están llegando (al parecer) al límite. AETecno conversó con Goodnight en un invernal día en la capital de Chile.

-¿Cómo nace SAS, sólo un año después que Microsoft?

-La idea comenzó muchos años antes de que iniciáramos la empresa oficialmente, SAS comenzó su desarrollo en la universidad de North Carolina State, donde analizábamos información de la agroindustria. Luego, en 1969, un grupo de otros centros de investigación empezaron a usar nuestros software, por lo que la North Carolina State University, con nosotros desarrollando, se convirtió en el proveedor del software analítico.

Pero para 1976 teníamos poco más de 100 clientes y decidimos que era tiempo de dejar la universidad y formar nuestra propia empresa, así que llegamos a un acuerdo con  ellos. Ese es el inicio formal de SAS.

-¿En esos tiempos ya había mucha data que procesar?

-Sí claro. Todas las empresas farmaceúticas estaban utilizando a SAS para analizar sus datos de ensayos clínicos, lo que fue necesario para sus centros de aplicaciones y para cumplir con el FDA, también empresas de seguros lo estaban usando para hacer pronósticos.

-¿Es decir que el Big Data no es algo 'nuevo'?

Como usted bien dijo, hemos estado trabajando con big data hace mucho tiempo. Pero cada dos años es necesario tener un tema de que hablar, ya estábamos muy cansados de hablar del Cloud Computing ('uds los periodistas necesitan temas nuevos para conversar' *risas*'). Creo que algunos de los analistas de la industria toman estas decisiones de usar nuevos conceptos.

Nosotros podemos analizar la data miles de veces más rápido, porque hemos tomado todos nuestros algoritmos que funcionaban en un sólo procesador y los hemos diseminado por miles de procesadores para que funcionen paralelamente, por lo tanto, una tarea que podía demorar toda la noche ahora demora sólo minutos.

Hemos tomado un problema de riesgo que se nos pidió trabajar en Singapur, donde se demoraban 18 horas para computar el riesgo, y ahora podemos hacerlo en sólo 15 minutos. Entonces, antes los clientes hablaban de una 'ventana' de tiempo que era en la noche generalmente, ahora pues, es sólo una 'ventanita pequeña' por el tiempo que requieren. Los trabajos tienen que estar listos para el día siguiente y ahora eso se puede hacer de forma muy rápida.

-Toda esta analítica debe ir de la mano de hardware, ¿qué tecnologías soportan este procesamiento?

-Las bases de esto son los 'blades' de bajo costo de Intel, que se pueden obtener tanto de HP como de Dell, y creo que todos son fabricados por Foxccon, sólo tienen un etiquetado y nombre distinto.

Usamos el chip más reciente de intel llamado Sandy Bridge, que tiene 8 nucleos, y donde 1 núcleo es un computador completo con excepción de su memoria que se adjunta externamente. Entonces cada uno de estos procesadores puede procesar 3.000 millones de instrucciones por segundo, 30 a 40% más rápido que el chip anterior Intel Westmere.

Esto es un CPU propiamente tal, con la característica que hay 8 núcleos en su interior. En las memorias ponen cientos de chips que se conectan con estos. Por ello recomendamos 128 gigabytes de memoria para cada uno de estos chips. El punto es la cantidad de procesamiento que tiene esta arquitectura y la cantidad de procesos que puede ejecutar.

-Esto requiere de mucha investigación, ¿Cómo es el ecosistema de I+D en SAS?

-Yo crecí haciendo programación de computadores y mi amor en la vida es la tecnología, el desarrollo y la innovación, por eso sigo siendo muy activo en este campo. Lo mio es I+D. (SAS destina 24% de sus ganacias en I+D).

-Estas tecnologías requieren de profesionales más capacitados, ¿cómo califica los RRHH en Latinoamerica?

Esto es un problema que tenemos. Contamos con muchas personas inteligentes, pero siempre existe una necesidad de mayor conocimiento en Analytics y nos encantaría iniciar algún tipo de programa de formación, un magister en la región para enfocarse en la creación de talento para analizar grandes cantidad de datos y pronósticos.

En los EE.UU. tenemos numerosos convenios y alianzas con universidades y MBAs , en distintos niveles, incluso tenemos algunos programas de formación en México, Brasil y Argentina. Vemos que hay mucho interés de las universidades de Latinoamerica para incluir en sus mallas curriculares este tipo de conocimientos. Las universidades deben tener un alto porcentaje de este tipo de profesionales, porque el mercado los está demandando.

-¿Cuál será el futuro de la analítica?

-Las analíticas que deben hacer los negocios son cada vez más complejas y es lo que requieren las empresas: que la analítica pueda predecir con mayor certeza, industria por industria.

Creo que las analíticas de alto desempeño abren, a la vez, muchos problemas que hay que empezar a resolver y que antes ni siquiera considerábamos resolver.

Con estas tecnologías predictivas las empresas pueden hacer re ingeniería de sus negocios, donde se puede mirar la compañía de otra forma, optimizar o validar antes de tomar una decisión. ¿Qué decisión tomaría si tengo la respuesta correcta? La alta gerencia puede verse muy beneficiada.

Estas tecnologías son escalables, no sólo para las grandes empresas sino que también pueden ser útiles para las más pequeñas.

-¿Y el futuro de los chips?

Una de las razones por la que le están poniendo más cores a los chips es porque no pueden hacerlos más rápidos.

Entendemos que Intel está investigando un chip de 5 nanómetros que probablemente será realidad en cuatro años. Ahora, más allá de 5 nanómetros estamos en terrenos de los rayos X, porque el ancho de un circuito depende de la onda y ahora están muy cerca del área ultavioleta, casi tocándose. Entonces lo que están haciendo es agregar más procesadores a un chip, terreno en el que creo próximamente tendremos 12 núcleos y deberemos usar mini cores, lo que significa que todos tendrán que reeescribir sus programas.