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Lambdoop una nueva startup de big data lanzada por la asturiana Treelogic. Es un middleware que básicamente elimina la complejidad de las tecnologías big data y facilita el desarrollo de soluciones basadas en datos. Marco Laucelli, CEO de la empresa, me cuenta los pormenores del producto y el momento del mercado. Ah, confirmado, Hadoop se ha quedado obsoleto.

Marco Laucelli es asturiano, tiene 31 años y es doctor en física teórica. A pesar de su juventud el currículum de Laucelli es extenso: investigador en el CERN, una startup de computación distribuida, director de  una incubadora de empresas en Baleares y siete años en IBM. Desde hace apenas un mes es el CEO de Lambdoop. Pero ¿Qué es Lambdoop?

“Es un middleware que permite tratar datos en tiempo real y datos históricos de una forma sencilla frente a la fontanería que hay que hacer con las actuales soluciones que hay en el mercado. Un problema que vemos en el mundo de big data es que dependiendo del tipo de datos que se quieran tratan,  datos en tiempo real o datos históricos, las tecnologías para construir soluciones o para analizar esos datos son complejas, desiguales y no se hablan de forma natural entre ellas. Cada vez más, las empresas lo que quieren es mezclar los datos en tiempo real con los históricos y reaccionar rápidamente ante las oportunidades que se presentan (lanzamiento de ofertas) o amenazas de fraude. Lambdoop lo que hace es gestionar la complejidad de las tecnologías big data y hacer que sea opaca para el cliente”.

Las palabras que más repite Marco son “sencillez y facilidad”. Pero de nada sirven estos argumentos si el cliente no percibe otra palabra más importante, la utilidad.

“Si. Lo fundamental es que la empresa tenga asumido que tiene que hacer este tipo de analítica de datos y que hay oportunidades reales. Por ejemplo el mundo del retail está cambiando mucho, está pasando de ser un mundo de producto a ser un mundo de contexto. Es decir, lo que quiere saber el retailer es tu actividad en el móvil, lo que haces dentro de la tienda, lo que has visto en Internet, etc. El  contexto ofrece nuevas posibilidades para lanzar ofertas más interesantes y mejorar los ratios de conversión. Ahora los retailers tienen wifi en sus tiendas y pueden detectar la entrada de los clientes y su patrón de movimiento (si mira camisas, vestidos, etc). Esto ya está siendo implementado por Inditex o Tesco en Inglaterra. Hay varias compañías proveedoras en España como BeMee, Profitail o Compra Activa.

Lambdoop trabaja con cualquier tipo de dato: textos de Twitter, imágenes de video, datos estructurados que genera una máquina, logs de un sistema, etc. El cliente sólo tiene que plantear el problema.

“Nosotros proporcionamos el entorno para que los clientes resuelvan sus problemas. Por ejemplo estamos hablando con un banco que lo que quiere es lanzar campañas de captación de clientes basadas en eventos. Es decir, en vez de lanzar una campaña en un tiempo definido lo que haces es un calendario con todos los eventos de un cliente: si ha cobrado una nomina, si se le acaba una financiación, si caduca la tarjeta, etc  y haces las campañas de marketing en base a la tipología de estos eventos. Si pensamos en diez millones de cliente el volumen de eventos es inmenso”.

Todo el middleware es un desarrollo interno que se integra con Hadoop o Spark.

“Es un Middleware propietario que se integra con los motores de procesamiento de datos como Hadoop o Storm. Si usas Hadoop para hacer analítica en histórico y quisieras meter tiempo real hay que usar una tecnología completamente distinta, por ejemplo Storm. Nosotros lo que hacemos es una especie de compilación entre la programación Java y la programación de bajo nivel para ejecutar todos esos procesos sobre Hadoop o Storm, pero hace muchas más cosas. Cuando se combina tiempo real con histórico hay que sincronizar datos, acceder a diferentes sistemas de almacenamiento, etc. Y todo ese procesamiento interno es lo que nosotros compilamos. Funcionamos con Hadoop pero vamos a soportar más motores de procesamiento como Spark. Y destacar que Lambdoop lo puede usar cualquier programador Java que sepa qué hacer con los datos”.

Sí, confirmado, Hadoop se ha quedado obsoleto

“Ese es el debate en el que nos encontramos ahora. Hadoop se inventó en un contexto específico para una problemática concreta. Llevamos unos años empujando Hadoop a todo tipo de situaciones y es probable que no sea la mejor opción. Y Spark no es un sustituto de Hadoop sino un complemento que permite hacer otro tipo de cosas”.

¿Hay mercado en España?

“No, no hay mercado en España, nosotros somos internacionales desde el día uno. En España vemos que las empresas se están dando cuenta del valor que aporta la innovación y poco a poco veremos más compañías intentado hacer más cosas. Hay mucho interés pero hay un problema genérico (no solo de España) y es que aún no hay demasiados casos donde se vea el valor de negocio aportado por el big data. Lo que hace falta son herramientas sencillas para facilitar la experimentación. Cada cliente tendrá su propio camino hacia big data y eso es lo que nosotros queremos propiciar, la experimentación”.

El cliente de Lambdoop es…

“Por ejemplo un analista que no quiere meter las manos en la fontanería de los datos y lo que quiere es construir soluciones para sacar información valiosa. Alguien que quiera programar una solución o producto basado en datos, un CIO de una gran corporación que siente la necesidad de introducir sistemas de big data pero sus skills habituales no están relacionadas con estas tecnologías, o el CTO de una startup que quiere implementar capacidades de analítica de datos. También las empresas que hacen marketing móvil o detección de fraude que necesitan mezclar datos históricos y tiempo real a la vez. Nosotros no somos una solución vertical”.

¿Vuestros competidores?

“Hay un par de proyectos, un open source que liberó Twitter que se llama Summingbird  y algunas soluciones de Pivotal”.

¿Modelo de negocio?

“Nosotros monetizamos con una suscripción al uso del software. No es licencia, sino pago mensual con servicios adicionales como formación, soporte, etc. Ahora pensamos en hacer un lanzamiento controlado, validar rápidamente con 8 o 10 clientes. Pero una validación completa: producto, modelo de negocio, soporte, etc. También queremos estar en cloud y ofrecer servicios desde la Nube”.

Mucha suerte para Lambdoop!