Big Data está cambiando a un paso lento pero seguro el camino a seguir en las grandes empresas. Ron Bodkin que es el CEO y fundador de la firma Thik Big dedicada obviamente a Big data  dijo “Big data tendrá diferentes caso de uso en todas las industrias”. 

Aquí mostraremos 10 tendencias que hará que el término de Big Data cambie los negocios del futuro.

Debido a la bien aplicada frase de Ron es que podemos decir que podemos encontrar 10 o más tendencias diferentes en el uso de Big Data. En este artículo sólo mencionaremos las que en la web se están considerando las principales 10.

Big data analytics
1- Las “máquinas de datos” y todas la información de internet ahora serán el centro del escenario.

Aunque el análisis de los sentimientos y el pulido de los datos de click-stream es todavía un hilo importante en el mundo de big data, los datos de la máquina están tomando cada vez más importancia, dice Ron Bodkin, CEO y fundador de Think Big, una gran empresa de consultoría datos. Desde etiquetas RFID a equipos industriales para motores a reacción y de electrónica de consumo, el mundo a su alrededor está generando cada vez mayores cantidades de datos. Las empresas están empezando a utilizar esos datos para mejorar los productos, la eficiencia de transmisión, identificar defectos y mejorar la seguridad.

2- Aplicaciones compuestas que combinan sets de datos para crear un valor agregado.
La abundancia de datos públicos y privados está proporcionando una nueva oportunidad de unir varios grandes conjuntos de datos para comprender mejor más allá de lo que un solo conjunto de datos grande permite. “El valor más alto de los grandes volúmenes de datos proviene de la combinación de grandes conjuntos de datos juntos”, dice Ron Bodkin, CEO y fundador de Think Big. Por ejemplo, Land O ‘Lakes’ Winfield business, proveedor de las semillas agrícolas y la protección de los cultivos, combina grandes conjuntos de datos, incluidos los datos meteorológicos, datos de humedad del suelo, los datos de tipo de suelo, datos de semillas y más para ayudar a los productores a lograr los máximos rendimientos.

3- Hay una explosión de innovación para construir herramientas de Big Data de código abierto (Open Source)

A partir de un núcleo de código abierto, las empresas están construyendo una serie de plataformas tecnologías, herramientas y componentes para big data. “El núcleo de código abierto de big data sigue siendo el centro de la acción”, dice Ron Bodkin, CEO y fundador de Think Big. “Es fundamental que se determine el modelo de código abierto, pero la innovación es en torno a las organizaciones que están teniendo los componentes de código abierto y empujando hacia adelante.”

Una mayor cantidad de empresas están ofreciendo herramientas para aliviar el dolor de la implementación de soluciones de big data, tales como General Electric, que está proporcionando herramientas para ayudar a los fabricantes a aprovechar sus datos a Microsoft, que está trabajando en estrecha colaboración con proveedores como Hortonworks distribuidor de Hadoop  para ayudar a los usuarios de negocios y analistas a darle acceso a esos enormes volúmenes de datos a través de Excel.

4- Las empresas están llevando un enfoque proactivo para identificar donde big data puede tener un impacto importante.

Muchos de los primeros proyectos de big data eran proyectos del tipo skunkworks destinados a demostrar el valor que tenía tener una herramienta de big data, pero eso está cambiando. “Hemos visto un montón de propagación viral de éxito”, dice Ron Bodkin, CEO y fundador de Think Big. “Pero creo que hay una manera mejor que depender de innovación “skunkworks” . Se trata de adoptar un enfoque más proactivo para identificar donde big data puede realmente tener un impacto. Pensamos que es importante tener un caso de prueba probada, pero con el patrocinio ejecutivo podemos obtener resultados mucho más rápido “.

5- Hay proyectos de big data en producción con casos más reales

Proyectos de pruebas han dominado la industria de big data en los últimos años, pero en estos días hay una gran cantidad de proyectos productivos más actuales, dice Ron Bodkin. Por ahora, dice, estos proyectos son en gran parte sobre la realización de escalabilidad de datos y control de costos, como la construcción de un lago de datos, pero los innovadores que se iniciaron al principio están empezando a dirigir su atención a aprovechar sus nuevas capacidades de análisis para la transformación del negocio. “Están gastando mucho menos tiempo a perseguir a los datos y mucho más tiempo en realidad mirando los datos y responder a las preguntas”, dice Bodkin.

6- Grandes empresas están incrementando cada vez más Big Data

Las grandes empresas se llevaron las grandes iniciativas de big data de una manera importante en 2012. Cincuenta y tres por ciento de los 1.217 grandes empresas encuestadas en un estudio mundial realizado por Tata Consultancy Services (TCS) llevó a cabo una gran iniciativa de los durante el año pasado. También tienen una gran confianza en sus iniciativas ya que el 43 por ciento ha pronosticado un retorno de la inversión superior al 25 por ciento.

7- La mayoría de las empresas gastan muy poco pero unas pocas están gastando mucho en big data

La mayoría de las empresas no están invirtiendo mucho en sus iniciativas de big data, pero algunos están invirtiendo fuertemente. Tata Consultancy Services (TCS) ha encontrado que las grandes empresas que llevan a cabo grandes iniciativas están gastando un promedio de $ 10 millones. El veinticinco por ciento de las empresas gastaron menos de $ 2.5 millones en sus iniciativas en 2012.

Por otro lado, el 15 por ciento de las empresas encuestadas por TCS pasó más de $ 100 millones en iniciativas grandes de datos en 2012, un 7 por ciento gastó más de $ 500 millones. TCS encontró que las empresas de los sectores de telecomunicaciones, los viajes, los sectores bancarios de alta tecnología y pasaron la mayoría, mientras que las compañías de ciencias de la vida, ventas al por menor y de energía gastan menos.

8- Las inversiones están destinadas a generar y mantener las ganancias.

Tal como era de esperar, las funciones de negocio que generan y mantienen los ingresos aprovechan al máximo la inversión cuando se trata de grandes iniciativas de big data, de acuerdo con Tata Consultancy Services. De hecho, el 55 por ciento del gasto fue en cuatro funciones de la empresa: las ventas (15,2 por ciento), marketing (15 por ciento), servicio al cliente (13,3 por ciento) y de I + D / desarrollo de nuevos productos (11,3 por ciento). Funciones que no generan directamente reciben menos inversiones: IT (11,1 por ciento), finanzas (7,7 por ciento) y HR (5 por ciento).

9- El mejor Retorno de inversión de Big data vendrá de las funciones de logística y finanzas

Mientras que las funciones como ventas y marketing al ser generadoras de ingresos están obteniendo la mayor parte de las inversiones (en conjunto representan 30.2 por ciento del presupuesto big data), Tata Consultancy Services (TCS) nos dice que se encuentran funciones como la logística y las finanzas (que consigue apenas 14,4 por ciento de los grandes pastel de inversión de datos) le espera una mayor ROI de sus inversiones.

De hecho, cuando TCS pidió a las empresas que encuestó a 75 tipos de actividades en las ocho funciones de la empresa en su potencial para beneficiarse de las grandes iniciativas de datos, las empresas de todo el mundo indican que muchas de las actividades logísticas en el top 25 en las actividades de ventas.

10- Los mayores desafíos son tanto culturales como tecnológicos

Mientras que las empresas siguen luchando con los desafíos tecnológicos de todo grandes volúmenes de datos, las empresas de comentaron a Tata Consultancy Services que el mayor obstáculo para lograr el éxito en sus iniciativas de big data es cada vez se dificulta más que las unidades de negocio compartan información a través de los sitio organizacionales. El problema tecnológico de tratar con el volumen, la velocidad y la variedad de datos aún ocupa un lugar destacado, pero llegar a los datos en primer lugar tiene prioridad. Las empresas también están luchando para saber como obtener los datos que se deben utilizar para tomar mejores decisiones de negocios.

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