Las inversiones en tecnologías Big Data continúan creciendo, según un reciente estudio de Gartner, que revela que el 73% de los encuestados han invertido o piensan invertir en Big Data en los próximos 24 meses, creciendo desde el 64% en 2013.
El estudio también indica que las organizaciones han empezado a bajar las barreras a las inversiones en Big Data, y el número de organizaciones que no tenían planes de invertir en big data pasó del 31% en 2013 al 24% en 2014. La encuesta de Gartner está diseñada para explorar los planes de las organizaciones de inversión en tecnologías de Big Data, estadios de adopción de big data, problemas de negocio resueltos, tecnologías de datos y retos, comparando los resultados con los de los años anteriores.
“La inversión en Big Data continúa estando liderada por Norte América, con un 47% de las organizaciones reportando inversiones, que crecen desde el 37,8% en 2013”, afirma Nick Heudecker, director de investigación de Gartner. “Todas las demás regiones registran también crecimiento de las inversiones sobre el año anterior”.
No obstante, este crecimiento de las inversiones no lleva asociado un incremento de las organizaciones que reportan proyectos implantados de Big Data. Como en 2013, gran parte del trabajo hoy sigue estando alrededor del desarrollo estratégico y la creación de pilotos y proyectos experimentales.
“El año pasado dijimos que 2013 fue el año de la experimentación y primeros proyectos de Big Data”, continúa Mr. Heudecker. “2014 sigue así. En 2013 sólo el 8% de las organizaciones reportaron tener proyectos de big data implantados y en producción. Este número ha crecido al 13% en 2014, y aunque todavía relativamente pequeño representa un incremento significativo. No obstante el 6% de caída en las organizaciones todavía recopilando conocimiento sobre big data y el 7% de incremento en pilotos y experimentos indica que las organizaciones están evolucionando en su entendimiento y deseo de explorar oportunidades de Big Data”.
“El Big Data puede ayudar a abordar un amplio abanico de problemas en muchos sectores, y por tercer año en nuestro estudio, tanto la mejora de la experiencia del cliente y la mejora de eficiencia de procesos son las áreas clave que abordar”, afirma Lisa Kart de Gartner. Los cambios más dramáticos están en la mejora de la experiencia del cliente, especialmente en transporte, sanidad, seguros, comunicaciones y medios, banca y comercio minorista. Otra área donde vemos un incremento en la utilización de big data es en el desarrollo de productos de información, donde las organizaciones buscan la monetización de sus datos. Esto es especialmente cierto entre los fabricantes de IT, gobierno y fabricación”.
Gartner continúa viendo fuertes inversiones en todos los sectores, con comunicaciones y medios liderando las mismas, con un 53% de las organizaciones encuestadas habiendo ya realizado inversiones en big data y un 33% adicional que planean realizarlas.
Otros cambios del año pasado a éste en los resultados de la encuesta, están en función del estado de adopción de la tecnología. Cuando las organizaciones pasan de la recopilación de conocimiento y desarrollo de la estrategia a la realización de inversiones, pruebas piloto e implantaciones, los retos a los que hacen frente son más de orden práctico. Los que no tienen planes de big data sienten que los principales obstáculos son la determinación de cómo obtener valor del big data, definir una estrategia, problemas de liderazgo u organizativos, e incluso tratar de comprender lo que es el big data. En los estadios de planificación, más allá de la determinación del valor del big data, los retos principales son la obtención de los recursos y capacidades necesarias, definición de la estrategia, obtener financiación y empezar a pensar en los problemas de infraestructura. Las compañías que ya están más avanzadas con inversiones, deben empezar a abordar los problemas de riesgos y gobernabilidad, integración de datos e infraestructura.
Cuando llegamos a los aspectos de volumen, variedad y velocidad de big data, el volumen recibe casi todo el foco. El incremento del volumen de datos es fácilmente comprensible: se reciben los mismos datos que teníamos antes, pero a escala masiva. El volumen es también el más fácil de gestionar, mediante el incremento de la capacidad de computación y almacenamiento. Por otro lado, la variedad de datos es mucho más desafiante. Obtener valor de una variedad de fuentes de datos, como medios sociales, datos de sensores y maquinaria, así como de textos en formato libre, requiere no sólo de un incremento de la capacidad de almacenamiento, sino también de diferentes herramientas y habilidades para utilizarlos.
Los retos que trae el análisis de una variedad de fuentes de datos puede explicar el por qué la mayoría de las organizaciones están estudiando fuentes tradicionales de datos en sus proyectos de big data. Las organizaciones que analizan transacciones crecieron del 70% en 2013 al 79% en 2014, mientras que las que analizan registros de datos cayeron ligeramente un 2%. Es interesante ver que los dos tipos de fuentes de datos de social media, perfiles e interacciones, cayeron respecto al año pasado, lo que puede ser causado por la dificultad de integración de las fuentes de datos de social media con otros tipos de datos, como las transacciones.
“Hemos obtenido un resultado sorprendente cuando hemos preguntado a los encuestados qué fuentes de datos pensaban añadir en el futuro”, dijo Mr. Heudecker. Todas las fuentes de datos recibieron aproximadamente del 30% al 40% de las respuestas, incluyendo fuentes de datos de gran dificultad como audio y video. Esta visión optimista y aparentemente de naturaleza aleatoria de futuras fuentes de datos para analizar indica dos cosas. Primero, las organizaciones no tienen un plan de lo siguiente que van a hacer. Seleccionar cualquier cosa no es una estrategia. Indica también un miedo a perder una oportunidad todavía por definir. También puede indicar desconocimiento. Si las organizaciones pueden ejecutar big data en transacciones y registros de datos, pueden asumir que también pueden abordar fácilmente fuentes de datos más desafiantes.
– ComputerWorld
