Big data: 10 tendencias para 2013

De acuerdo a los datos que pueden obtenerse por Google Trends, en los últimos 12 meses el interés por Big Data fue menor que el mostrado por ERP y Business Intelligence. Sin embargo, el tema esxiste, y por eso, seguiremos artículos al respecto.

Big Data continuará dominando la inteligencia empresarial en 2013.Los expertos están empezando a ver una creciente sofisticación en cómo las empresas lo utilizan. Se cree que Big Data seguirá siendo la mayor tendencia en la inteligencia de negocio para el futuro previsible pues se vislumbra como la herramienta competitiva del futuro.

1. Herramienta competitiva

La generación de datos está creciendo a tasas astronómicas en casi todos los mercados verticales, y las personas que analizan los negocios se están dando cuenta de que no es sólo un producto más económico o un método escalable para hacer data warehousing y Business Intelligence (BI), sino que es un arma competitiva para esta década.

2. La segunda ola de Big Data

A pesar de la publicidad que rodea a Big Data, algunos creen que sólo se está en las primeras etapas de su potencial analítico. Hay conciencia sobre el hecho de que hay grandes volúmenes de datos y que deben ser extraídos, para definir con mayor claridad la forma en que se puede aprovechar y obtener una ventaja. En el 2012 se vió la primera ola de Big Data. Las empresas están empezando a ver que mediante el aprovechamiento de estas tecnologías, la transformación del negocio podría ser más barata y más rápida, lo que les permite a los ejecutivos centrarse en lograr una ventaja competitiva en el mercado frente a sólo mantener la empresa en funcionamiento.

3. Análisis más sofisticados

Como parte de esta relación cada vez mayor entre Big Data y el valor de negocio, las empresas prevén desarrolladores cada vez más sofisticados en sus intentos de recoger el valor de vastos repositorios de datos no estructurados. En lugar de análisis derivados de las correlaciones estadísticas básicas, las tecnologías de Big Data va a evolucionar y aprovechar algoritmos altamente sofisticados que permiten decidir en la situación “qué pasa si” (what-if).

4. Análisis avanzados diferenciales

El responsable de información de un laboratorio internacional,, cree que la llegada de Big Data ha puesto de manifiesto la diferencia entre la inteligencia de negocios tradicional y análisis avanzados que profundizan en los datos.

“En cierto sentido, el BI tradicional se ha convertido en el generador de preguntas, y la práctica analítica se está convirtiendo en el’ contestador automático ‘”, dijo el ejecutivo., que agregó: “Con los informes y cuadros de mando ejecutando grandes conjuntos de datos, con mayores necesidades que sea en tiempo real, usted puede obtener una instantánea de su empresa y determinar dónde es necesario prestar atención a las ventas, el marketing de apoyo, y las finanzas.”

Una vez que sepa que las ventas han bajado, o llamadas de los clientes han aumentado, o los gastos de publicidad son demasiado altos, se pregunta ¿qué hacer al respecto? Y a continuación empieza a hacerse más preguntas. ¿Por qué son las ventas bajan en una región, pero no en otra? ¿Qué nos dicen los clientes? ¿Cómo podemos reducir los costos de comercialización sin afectar los ingresos?

“Estos son los tipos de preguntas que la práctica analítica avanzada es capaz de responder, y hay una creciente presión para que las organizaciones van más allá de simples cuadros de mando e informes”,

5. Herramientas simplificadas Big Data

El ejecutivo citado piensa que todavía estamos en las primeras etapas de la determinación de la forma de descubrir conocimientos con los Big Data. Si lo hace en la actualidad requiere de herramientas complejas que trabajan en pequeñas muestras de datos, manejados por consultores caros o difíciles para emplear científicos de datos.

“Si usted fue a alguna de las conferencias sobre estructuras de datos, podría haber pensado que todo el mundo estaba usando hermosas herramientas visuales para extraer sus datos y obtener grandes joyas ocultas”.”Pero la realidad es que la mayoría de la gente está luchando para obtener el máximo potencial de todas las nuevas tecnologías Big Data. Creo que 2013 es el año en que Big Data tiene que alcanzar un nivel de madurez con las aplicaciones que nos dan la profundidad, el rendimiento y la facilidad de uso que hemos llegado a esperar de las herramientas de Business Intelligence tradicionales que se ejecutan en fuentes de datos tradicionales. ”

6. Más allá de la ciencia de los datos

En las reuniones cumbres sobre ciencia de datos que se celebran en todo el mundo, la gente discute la falta de profesionales capacitados para dar sentido a las corrientes sociales y otros datos. Pero como sucede en otras prácticas, en la tecnología, finalmente reinará la sencillez. Así como la inteligencia empresarial tradicional ha sido tomado de las manos de unos pocos y dado a los muchos, lo mismo es probable que ocurra con el análisis de grandes datos.

“Vamos a ver pasar grandes volúmenes de datos más allá de las ciencias de datos en 2013”, dijo el co fundador de una firma de análisis de datos. “Big Data va a fundir cada vez más con BI tradicionales, y proporcionará información para gente de negocios que pueden acoplar información de fuentes no estructuradas con los estructuradas. Como analista de negocios, usted no tiene que poseer un doctorado universitario, para empezar a tomar ventaja de todo lo que Big Data tiene para ofrecer. ”

7.Surgimiento del analista de datos

Hay un futuro alternativo. En lugar de eliminar la necesidad de especialistas de datos, haciendo análisis de grandes volúmenes de datos de manera sencilla, surgirá un nuevo tipo de analista. Las cifras de Gartner Research apoya esta tendencia. En 2015, se crearán 4,4 millones puestos de trabajo de TI a nivel mundial para apoyar el manejo de grandes volúmenes de datos( Big Data). Sin embargo, la limitada aplicación de grandes volúmenes de datos en las universidades y colegios de hoy contribuirá a una brecha de habilidades.

“Debido a la ubicuidad de los datos, las empresas requieren un nuevo conjunto de especialistas que pueden cerrar la brecha entre TI y el negocio por la evolución de su pensamiento básico y el enfoque de análisis de toma de decisiones”, dijo un ejecutivo de la industria quien los llama” los artesanos de datos”. Además predice una generación emergente de los analistas que pueden proporcionar respuestas a las preguntas empresariales complejas en un corto período de tiempo, utilizando todos los datos que se requiere.

8. Nuevos actores, nuevas innovaciones

En 2011 la tendencia en materia de tratamiento de datos, fue la implementación de software de Business Intelligence (BI) tradicionales de mega-proveedores (SAP Business Objects, IBM Cognos, Oracle y MicroStrategy OBIEE). Se cree que el mercado de inteligencia de negocios es ahora más diverso que, con muchas nuevas empresas que compiten en el espacio y aportando ideas innovadoras.

“Cuando nos fijamos en los resultados recientes de los proveedores existentes de BI, se ve que el crecimiento se ha mitigado enormemente y que el ingreso neto está viniendo de las áreas auxiliares como las licencias de bases de datos”, dijo el presidente de una firma implementadora de BI. “El mercado de BI pasó por una consolidación, pero ahora está pasando por una segunda ola de innovación y la diversidad”.

9. Big Data, consumismo y la nube

Se prevé la monetización de grandes volúmenes de datos, gracias a la creciente utilización de plataformas en la nube. Las aplicaciones analíticas empresariales recibirán una renovación en el 2013, cuando las organizaciones comiencen a adoptar fáciles de utilizar modelos amigables para el análisis. Las plataformas basadas en la nube darán a los usuarios las herramientas necesarias para acceder, intercambiar y seleccionar aplicaciones de análisis.

10. Contexto por medio de conectores de datos

El mantenimiento de almacenes de grandes volúmenes de datos no aportará un valor añadido sin contexto. En ese contexto se incluye la estrategia de negocio, los cambios competitivos, la percepción del mercado y más. Las empresas estarán mejor equipados para aprovechar los datos que antes no estaba disponible a través de conectores a los orígenes como las aplicaciones on-line (Ejemplo. Salesforce, Zoho) u of-line (Teradata). Al combinar estos datos con otros de los medios internos o incluso sociales , las empresas deberán obtener el contexto que necesitan para tomar las decisiones correctas.

Fuente: Enterprise Apps Today. Traducido y adaptado por División consultoría de Evaluando Software.

 

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