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InnovationWeek Magazine
THE BUSINESS VALUE OF TECHNOLOGY
ADOPCIÓN DE BIG DATA
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INFORME ANUAL
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ADOPCIÓN DE BIG DATA 2016
ADOPCIÓN DE BIG
DATA 2016
¿TENDENCIA O
CULTURA?
Por Gabriela Guerra Rey
UN ANTES…
Lo que realmente no podemos explicar hoy día en cuestión de Tecnologías de
la Información (IT), y de Tecnologías en general, es la velocidad a la que se
dan los cambios. Lo que hace dos años parecía un sueño, hoy es una revolución
que cambia todo, incluida nuestra manera de pensar y vivir. Es en este panorama que la adopción del Big Data rápidamente se convierte en reto, revolución
y ya en un hecho.
¿Estamos en la era del Big Data y el Business Analytics? ¿Son estas las claves
que distinguen las ventajas competitivas entre empresas? Sin duda las leyes del
mercado también tienen que enfrentarse con los cambios tecnológicos. Estos son,
a decir de consultoras como Gartner e IDC, los pilares que transforman sectores.
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LAS DIMENSIONES DEL BIG DATA
Hay muchas maneras de definir el Big Data, pero básicamente se trata de tecnologías, metodologías y estrategias para gestionar conjuntos de datos complejos en
las organizaciones y extraer valor de todo un mundo de información que no hace
muchos años ni siquiera era tenida en cuenta.
Al conjuntar esto con la analítica de negocios, se crea la capacidad de identificar
patrones en la información que permiten predecir, prescribir y prevenir. Ese es el
gran objetivo que ha hecho transformarse el mundo de las IT como lo conocíamos.
Para IBM su importancia radica en que esta tendencia ha abierto las puertas
hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones a partir de la
descripción de enormes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y
no estructurados. Así, “el concepto Big Data aplica para toda información que no
puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales”.
Es lógico preguntarse de dónde surgen estas necesidades y, por tanto, la tecnología. Muchos especialistas han identificado su génesis en las hoy gigantes empresas de redes sociales: Google, Facebook, Twitter o LinkedIn, las cuales se han
enfrentado a conjuntos de datos complejos tanto en columna, como en velocidad
y variedad. Así como la información se va democratizando cada día en el mundo
moderno, también lo han tenido que hacer las tecnologías para el análisis de este
tipo de datos.
Como destaca IBM, este universo de datos puede ser representado por diversas
vías: Dispositivos móviles, audio video, sistemas GPS, incontables sensores digitales (comunicación máquina-máquina o M2M machine-to-machine, con amplia
contribución en la creación de grandes cantidades de datos) en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etcétera. Estos
últimos pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración,
temperatura, humedad y hasta los cambios químicos del aire.
Se estima que existen más de 30 millones de sensores interconectados en distintos sectores como el automotriz, transportación, industrial, servicios, comercial,
entre otros. Se espera que este número crezca 30% anualmente.
El reto al analizar los datos es que la velocidad de respuesta sea lo suficientemente
rápida como para obtener la información adecuada en el momento requerido.
Numerosas industrias se benefician hoy de la acumulación masiva de datos, y lo
mismo sucede en el sector público, que reúnen información de censos de población, registros médicos, impuestos. Tanto en el sector público como en el privado,
para temas de transacciones financieras, las soluciones en Big Data parecen más
que imprescindibles.
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¿QUÉ TIPOS DE DATOS SE MANEJAN EN BIG DATA?
Según estudio de IBM, podríamos distribuirlos en:
• Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales.
• Machine-to-Machine (M2M): Tecnologías que permiten conectarse a otros
dispositivos. Utiliza dispositivos que transmiten a través de redes alámbricas,
inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en
información significativa.
• Big Transaction Data: Datos transaccionales (ejemplo: registros de facturación) disponibles en formatos semiestructurados y no estructurados.
• Biometrics: Información biométrica que en áreas de seguridad e inteligencia
ha sido importante para la investigación.
• Human Generated: Llamadas telefónicas, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etcétera.
En campos como la ciencia, el Big Data ha sido todo un desafío. Si bien los
investigadores han analizado datos desde hace mucho tiempo, el reto hoy es la
escala en que estos son generados en diferentes áreas (descubrimiento científico,
investigación ambiental y biomédica, educación, salud, seguridad nacional…), y
las soluciones para que sean útiles.
La Fundación Big Data define como áreas temáticas en el manejo de grandes
conjuntos de datos: Agricultura, comunicaciones, educación, energía, financiero,
farmacia, gobierno, legal, periodismo, psicología, publicidad, pymes, redes sociales, retail, salud, seguridad, seguros, smart cities, transporte. Enfocarnos en cada
uno, haría la tarea interminable, y este informe se convertiría en enciclopedia…
…Pero, veamos que está pasando con las pequeñas y medianas empresas,
por ejemplo.
En su artículo, “El impacto de Big Data en las PyMEs, Ángel Morfín, director
de Innovación para SAP México, explica que “el uso de la información facilita tener una ventaja competitiva, ya que permitirá ofrecer productos y servicios acorde
a las necesidades específicas de cada cliente, y lanzar campañas de acuerdo a cada
uno de sus segmentos”.
Compañías como eBay, indica, han capitalizado beneficios a través de la soluciones de Big Data. Con ello, identifican oportunidades de negocio a través de
comportamientos específicos de clientes, y ofrecen un producto en tiempo real
que de antemano sabe que comprarán, por su propio comportamiento en línea.
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Entre los retos para este sector empresarial, el autor identifica: la discriminación adecuada de información relevante, definir los costos de la infraestructura
tecnológica, el reclutamiento de personal calificado para el correcto manejo de la
información, el análisis de datos de manera adecuada y la elección de tecnología
para almacenar los datos obtenidos.
Entre los beneficios de adoptar esta herramienta enumera: mayor eficiencia en
las operaciones del negocio, reducción de costos de IT, agilización en los tiempos
de respuesta y el aumento en la atracción y retención de clientes, entre otros.
2016
Hace cinco años, Cisco realizó un estudio: “Informe anual Cisco Visual Networking Index
(VNI) 2011-2016”, donde analizaba el crecimiento y evolución del Protocolo IP a escala global,
y pronosticaba las cifras para este año. Hoy el ejercicio de revisarlas más que interesante, es
realmente alarmante… Números más o menos, ya llegó el futuro avizorado:
• El tráfico IP global se multiplicará por cuatro entre 2011 y 2016 hasta alcanzar 1,3 zettabytes, lo
que supone una tasa de crecimiento interanual de 29%.
• Habrá cerca de 18,900 millones de dispositivos conectados a la red a escala mundial, casi 2,5
conexiones por cada persona del planeta (frente a los 10,300 millones en 2011).
• Habrá 3,400 millones de usuarios de Internet, aproximadamente 45% de la población mundial
prevista (7.500 millones de personas según estimación de la ONU). En 2011 el número global
de internautas era de 2,000 millones (aproximadamente 28% de una población total de 7,100
millones).
• La velocidad media de banda ancha fija se multiplicará casi por cuatro, desde los 9 Mbps de
2011 hasta 34 Mbps.
•
1.2 millones de minutos de vídeo -el equivalente a 833 días o más de dos años- cruzarán Internet
cada segundo.
• Más de la mitad del tráfico mundial de Internet procederá de conexiones Wi-Fi.
• Habrá 1,500 millones de usuarios de vídeo en Internet en 2016 a escala global, frente a los 792
millones contabilizados en 2011.
• Habrá cerca de 18,900 millones de dispositivos conectados a la Red a escala mundial, casi 2,5
conexiones por cada persona del planeta.
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• En 2011 los PCs generaron 94% del tráfico total de los consumidores en Internet. Se reducirá
hasta 81% en 2016.
• Más del 6% del tráfico global de los consumidores en Internet se consumirá a través de los
televisores (desde el 4% en 2011), así como 18% del tráfico total de vídeo en Internet (desde 7%
en 2011).
• Habrá 8,000 millones de dispositivos fijos y móviles compatibles con IPv6 a escala global, desde los
1,000 millones en 2011.
• El 40% de todos los dispositivos fijos y móviles conectados será compatible con IPv6 a escala
global (desde el 10%).
• Se prevé que el tráfico global de vídeo avanzado se incremente cinco veces.
• El tráfico global de datos móviles en Internet se multiplicará por 18, alcanzando 10,8 Exabytes
mensuales o 130 Exabytes anuales.
• La videoconferencia IP empresarial se multiplicará por seis, creciendo más de dos veces más rápido
que el tráfico IP empresarial total, con una tasa de incremento interanual del 42%.
• En 2011 había 1,700 millones de usuarios en el entorno residencial con acceso a Internet
mediante conexiones fijas a escala global; en 2016 esta cifra aumentará hasta 2,300 millones.
• La TV digital será el servicio de más rápido crecimiento en el segmento de TV, aumentando
desde 694 millones de suscriptores hasta 1,300 millones a escala global.
• La voz sobre IP (VoIP) será el servicio de Internet para usuarios residenciales de más rápido
crecimiento, con 560 millones de usuarios en 2011 y 928 millones en 2016 a escala global.
• La música online será el servicio de Internet para el entorno residencial más utilizado a escala
global. En 2011 había 1,100 millones de usuarios (63%). En 2016 habrá 1,800 millones (79%).
• Los usuarios de Internet móvil en el segmento de consumo crecerán de 3,700 millones a escala
global hasta 4,500 millones.
• El vídeo móvil será el servicio del segmento de consumidores móviles de más rápido
crecimiento, aumentando desde 271 millones de usuarios hasta 1,600 millones.
• Los usuarios de Internet en el entorno empresarial crecerán de 1,600 millones a 2,300 millones.
• La videoconferencia desktop será el servicio de más rápido crecimiento, de 36.4 millones de
usuarios empresariales a 218.9 millones.
• Los servicios basados en la localización (LBS, Location Based Services) serán la categoría de
servicios móviles para empresas de más rápido crecimiento a escala global, de 27 millones de
usuarios en 2011 a 158 millones en 2016.
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Y UN DESPUÉS…
DESAFÍOS
Un reporte de Gartner de 2015 indica que el 75% de las compañías está invirtiendo o planean invertir en Big Data en los siguientes dos años. Si bien la velocidad de crecimiento de la adopción de esta tecnología ha sido más lenta, continúa
su escalada.
Las organizaciones suelen tener diferentes objetivos en temas de Big Data: mejorar la experiencia del cliente (64%), eficiencia de los procesos, reducir costos,
hacer más eficiente la comercialización de productos/servicios (47%). En el estudio, crear capacidades de seguridad tuvo el mayor aumento en comparación con
años anteriores, con un crecimiento de 15% a 23%.
Por otra parte, la mayoría de las compañías espera un alto retorno de inversión
por la adopción del Big Data, indica el reporte, pero 43% de ellas planea invertir
y solo 38% realmente invierte en este tipo de herramientas, independientemente
de los beneficios estimados. Esto muestra el desafío que implica hoy para la industria la penetración y adopción de soluciones Big Data, que en temas de seguridad
alcanza su máxima expresión.
Otro gran desafío, que hoy los especialistas de Gartner ven con buenos ojos, es que
los líderes de negocios están tomando un rol más activo en datos y analítica de proyectos. En 2014, 37% de los proyectos fueron impulsados por los CIO y 25% por los
líderes de negocios. En 2015, este porcentaje cambió a 32% y 31%, respectivamente.
Por otra parte, y de acuerdo con Wikibon, proyecto global de profesionales,
consultores e investigadores que brindan soluciones tecnológicas y de negocios,
en 2014 los ingresos por el uso de Big Data a nivel global fueron de 11,760 millones de dólares. En 2012 la cifra fue de 4,044 millones de dólares. Sin embargo, los
obstáculos siguen presentes.
Vanson Bourne, empresa tecnológica de investigación de mercado, señala que:
“a pesar de que el Big Data es una gran tendencia a la hora de hacer campañas de
marketing promocional, muchas empresas no se atreven a usar la herramienta debido a que no tienen los elementos necesarios para analizar gran cantidad de datos
y, sobre todo, no saben cómo interpretarlos”. El reto está a la vista, y también las
oportunidades para los proveedores de estas soluciones.
Flor Argumedo, directora corporativa de Sistemas y Optimización en Controladora Comercial Mexicana, opina que las tecnologías del Big Data en el país
están subutilizadas, una vez que los proveedores suelen ofrecer productos superficiales y similares unos a otros. Comentó, por ejemplo, las deficiencias que en-
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frentan hoy los usuarios de la banca, una industria que podría hacer un gran uso
de esta tendencia a fin de mejorar los servicios que ofrece.
Un artículo publicado por InformaBTL señala tres desafíos fundamentales
para 2016 en términos de adopción de Big Data:
• Precio: El 49% de las empresas señala que el análisis de datos es mucho más
caro de lo que esperaba, y el 41% de las que todavía no utilizan el Big Data
es porque no tienen el presupuesto para ello.
• Entusiasmo: El 82% de las empresas asegura que le dará un gran uso a los
miles de datos obtenidos. El 48% lo usará para mejorar la experiencia del
cliente. El 35%, para mejorar sus ingresos. El 40% de las compañías asegura
estar utilizando esta herramienta. El 44%, lo hará en los próximos tres años.
• No es fácil: Datos de Statista revelan que para 2017 el mercado del Big Data
alcanzará los $50 mil millones dólares, aunque para muchas empresas no
es una cosa sencilla; numerosas marcas todavía no se atreven a hacer uso de
esta tecnología.
En tanto, en México, Héctor Padilla, director general de Qarta, Grupo Scanda,
reconoce una falta de cultura por los datos. Pero no se trata solo de almacenar la
información, indica, hay que hacerlo de cierta forma, para que este tipo de análisis
asimile datos. “Es un reto: existen las tecnologías, los algoritmos para encontrar cosas, pero tiene que estar la información almacenada de cierta forma y con calidad”.
“Por otro lado –agrega Padilla–, están esperando la varita mágica. Se ha corrompido el concepto de almacena todo lo que se pueda, y vamos a llegar con
algún software inteligente y te vamos a empezar a descubrir cosas que no sabes
sobre tu negocio. Y la verdad es que esto en México todavía no ocurre”.
En opinión de este especialista, quien no identifica en el país casos reales de éxito en el aprovechamiento de las posibilidades del Big Data, la industria ha sobrevendido el concepto para vender sus software. “Lo que he visto es que hay muchas
empresas que han comprado la tecnología, pero no están obteniendo resultados
eficientemente”.
Entre los temas que el Big Data podría aprovechar figura todo el concepto de
factura electrónica del SAT, el lavado de dinero, la salud, la medicina preventiva,
comenta el ejecutivo de Scanda, quien asegura que el Big Data más allá de Sistemas, es un tema de Negocios.
“Todavía es muy artesanal…no es de uso masivo… todavía hay mucha información en papel…”, asegura Padilla. Los que manejan hoy mayores volúmenes
de información y están trabajando en esto son el Gobierno y algunas entidades
financieras, aunque la información no se explota en todo su potencial. “Es un tema
de madurez, porque la información ahí está”.
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SEGURIDAD
Un estudio realizado por el Ponemon Institute LLC muestra el interés que ya
manifiestan las empresas por mejorar la seguridad informática. La evolución del
Big Data ha sido un impulso para ello, pues no estamos hablando solo de cantidad
y complejidad de datos, sino de variedad y velocidad con que estos se generan,
explica Camilo Gutiérrez Amaya, Sr. Security Researcher de ESET, quien relaciona este tema con la explosión en el uso de dispositivos y sensores que de alguna
manera interactúan con la información corporativa.
Otros factores a tener en cuenta son la privacidad (la forma en que se maneja la
información personal de los empleados), el hecho de que la tecnología aplicada al
Big Data debe ser pensada de manera específica, con consideraciones especiales de
seguridad, y la necesidad de usar herramientas y técnicas de Big Data.
Asegura Gutiérrez Amaya que “una alternativa como la virtualización puede
significar ventajas similares al procesamiento en la nube, pero con niveles de riesgo más controlables”.
Para enfrentarse a estos retos, las empresas requieren educar a sus empleados
a que tengan hábitos seguros en el manejo de la información, pero que al mismo
tiempo se apoyen en soluciones de acceso y manipulación de datos.
“Todos los cambios deben articularse desde las políticas de seguridad de la información, por lo cual se hace necesaria una revisión completa que permita identificar aquello que facilite ajustarse al nivel de riesgo aceptado por la empresa”,
advierte el ejecutivo de ESET, quien señala, asimismo, que al igual que existen
modelos para predecir los fallos de hardware, la adopción de técnicas similares en
temas de Big Data puede permitir:
• Capturar y procesar datos de una amplia variedad de servicios y dispositivos
conectados a las redes que conforman la empresa
• Visualizar los flujos de datos para identificar rápidamente los eventos anómalos o sospechosos
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para identificar nuevos eventos
de seguridad con base en patrones históricos
El estudio del Ponemon Institute recomienda:
• Crear una estrategia global para el uso de grandes volúmenes de datos, en la
cual se especifique los objetivos deseados, quiénes serán los involucrados y
cuáles los datos necesarios para obtener la información que permita tomar
las decisiones.
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• Hacer un inventario de las fuentes de datos internas y externas disponibles
para dimensionar el volumen de datos, la frecuencia de las actualizaciones y
las restricciones de uso a aplicarse.
• Realizar una adecuada evaluación de tecnologías para proporcionar capacidades rentables y que permitan almacenar y procesar las grandes cantidades
de datos generados.
• Investigar las herramientas y algoritmos que permiten reducir la complejidad de los análisis de acuerdo a los datos que deban ser analizados.
• Definir una política sobre cómo manejar la información personal que pueda estar contenida en los conjuntos de datos analizados y que sean parte
de la empresa.
TENDENCIAS
En los próximos años ejecutivos mexicanos han avizorado dos tendencias en el
país: 1. Que las organizaciones empiecen a experimentar la cultura de tener datos
de calidad. “Hace cinco años no existía. Hoy día veo cada vez a más CIO preocupados por tener información con calidad. Todavía yo esperaría tres o cinco años
más”, comenta Héctor Padilla de Grupo Scanda. 2. Hay demasiada expectativa en
Big Data, lo cual hace que lo poco o mucho que te vendan sean muy caro. Paulatinamente, el mercado bajará sus expectativas y el precio con ellas. “Se verán entonces casos mucho más terrenales para la industria mexicana”, concluyó Padilla.
Tableau, que ofrece un enfoque revolucionario para la inteligencia de negocios, ha dado a conocer ocho tendencias principales del Big Data para este año,
que cada empresa que desee entender, evolucionar, adaptarse y protegerse debería
conocer. En 2016 continuará el crecimiento de los sistemas que permiten gestionar datos no estructurados, al igual que grandes volúmenes de datos. El máximo
potencial del Big Data llegará; es responsabilidad de cada cual estar preparado y
saber aprovecharlo.
Las predicciones de Tableau:
• Las NoSQL al frente
Adopción cada vez mayor de tecnologías NoSQL, generalmente asociadas
a datos no estructurados. El cambio a bases de datos NoSQL se está con-
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virtiendo en un elemento clave del panorama IT empresarial, conforme los
beneficios de conceptos de bases de datos no esquemáticos se vuelven más
evidentes. Nada muestra esto con más claridad que el Cuadrante Mágico
de Sistemas de Gestión Operativa de Bases de Datos (Magic Quadrant for
Operational Database Management Systems) de Gartner, que en el pasado
estuvo dominado por Oracle, IBM, Microsoft y SAP. En contraste, en el
Cuadrante Mágico más reciente las compañías NoSQL, como MongoDB,
DataStax, Redis Labs, MarkLogic y Amazon Web Services (con el servicio
DynamoDB) superan en número a los comercializadores tradicionales de
bases de datos.
NOTA: “No Structural Query Language” es una amplia clase de sistemas de gestión de bases de
datos que difieren del modelo clásico del sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS);
lo más importante es que no usan SQL como el principal lenguaje de consultas.
• Apache Spark al frente de los Big Data
Apache Spark pasó de ser un componente del ecosistema Hadoop a convertirse en la plataforma de Big Data preferida por muchas empresas. Spark
aporta una velocidad de procesamiento mucho mayor que la de Hadoop, y el
más grande proyecto de código abierto de Big Data, de acuerdo con Matei
Zaharia, creador de Spark y cofundador de Databricks.
• ¡Los proyectos Hadoop maduran!
Las empresas continúan yendo de pruebas de concepto a producción en Hadoop. Una encuesta reciente de 2,200 usuarios muestra que solo 3% prevén
hacer un uso menor de Hadoop en los próximos 12 meses; 76% de sus usuarios actuales planean incrementar su uso dentro de los próximos tres meses
y, finalmente, casi la mitad de las compañías que no han adoptado Hadoop
afirman que lo harán en el curso de los próximos 12 meses.
• Big Data se hace grande
Una muestra adicional de la tendencia creciente a que Hadoop se vuelva
parte fundamental del panorama empresarial es el crecimiento observado de
la inversión en componentes relacionados con sistemas empresariales, tales
como la seguridad. Apache Sentry ofrece un sistema para poner en vigor autorizaciones muy estrictas basadas en roles (fine-grained, role based authorization) para datos y metadatos almacenados en clústeres de Hadoop. Este
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es el tipo de alcance que los usuarios esperan de sus plataformas RDBMS de
nivel empresarial, y que ahora está poniéndose al frente de las tecnologías
emergentes de Big Data, con lo que se elimina una barrera más para su adopción por parte de las empresas.
• Big Data acelera
Conforme se generaliza el uso de Hadoop en las empresas, vemos que sus
usuarios finales demandan cada vez más gozar de la misma exploración rápida de datos que esperan de los centros tradicionales de almacenamiento de
datos. Para satisfacer esa demanda, vemos el surgimiento de tecnologías que
permiten que ese viejo amigo de los usuarios de negocios, el cubo OLAP
(OnLine Analytical Processing) corra en Hadoop. Entre ellas están Cloudera Impala, AtScale, Actian Vector y Jethro Data. Esto borra aún más la línea
divisoria entre conceptos “tradicionales” de Business Intelligence y el mundo de los Big Data.
• Crece el número de opciones para preparar a los usuarios finales a localizar
todo tipo de datos
Las herramientas de autoservicio de preparación de datos se vuelven cada
vez más populares. Esto se debe en parte a la migración hacia herramientas
de localización de datos generados por los usuarios de negocios, que reducen
el tiempo requerido para analizar los datos. Los usuarios de negocios necesitan también reducir el tiempo y la complejidad de preparar los datos para su
análisis, algo que es especialmente importante en el mundo de los Big Data
cuando hay que procesar una variedad de tipos y formatos de datos. Hemos
visto una gran innovación en esta área por parte de compañías enfocadas en
la preparación de Big Data para usuarios finales, entre ellas Alteryx, Trifacta,
Paxata y Lavastorm. De hecho, hemos visto también inversiones importantes en este terreno por parte de compañías líderes en ETL (extract, transformation and load), como Informatica con su producto Rev (aplicación para
preparación inteligente de datos).
• Los centros de datos MPP crecen en la nube
Se ha venido anunciando la “muerte” de los centros de almacenamiento de
datos (data warehouses), y es un hecho que el crecimiento en este segmento
se hace más lento. Sin embargo, vemos ahora una migración significativa
en la aplicación de esta tecnología hacia la nube. Amazon ha marcado el
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camino con su centro de almacenamiento de datos por encargo Redshift, el
servicio de AWS (Amazon Web Services) con mayor crecimiento, que ahora
tiene competencia de BigQuery de Google. Otros competidores que tienen
una larga trayectoria en almacenamiento de datos son Microsoft (con Azure
SQL Data Warehouse) y Teradata. También hay nuevos participantes que
ocupan un lugar en el segmento, como Snowflake, ganador de la Muestra
Mundial de Startups 2015 de Strata + Hadoop. Los analistas mencionan que
90% de las compañías que han adoptado Hadoop conservarán también sus
centros de almacenamiento de datos. Con estos nuevos servicios en la nube,
los clientes pueden aumentar o disminuir significativamente sus recursos de
almacenamiento y cómputo en el centro de almacenamiento, en relación con
las cantidades mayores de información almacenada en su conjunto de datos
de Hadoop.
Nota. MPP: Massive Parallel Processing
• Los términos de moda convergen
IoT, Cloud y Big Data se unen. Aunque se trata de una tecnología que está
dando sus primeros pasos, los datos derivados de dispositivos conectados al
Internet de las Cosas (IoT) darán lugar a una de las aplicaciones más exitosas
de la nube e impulsarán una explosión de datos que se medirá en petabytes.
Es por eso que vemos que las compañías líderes en servicios de nube y datos,
como Google, Amazon Web Services y Microsoft, darán vida a servicios de
IoT que permitirán que los datos se muevan eficientemente a sus motores
analíticos instalados en la nube.
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DATOS CURIOSOS
•
Más del 50% de las empresas a nivel mundial tienen planes de adoptar
soluciones IoT en los próximos años.
•
Para 2020 se calcula que habrá más de 50 billones de dispositivos conectados
a la red, es decir, un promedio siete equipos por persona en la Tierra.
• IDC considera que para 2020 se llegará a los 40 zettabytes de información
digital generada y guardada -a la que llamó “el universo digital”- (As the
Economy Contracts, the Digital Universe Expands. IDC).
• Según Cisco, el tráfico global de datos móviles en 2016 alcanzará 10.8
exabytes mensuales o 130 exabytes anuales, equivalente a 33 billones de
DVDs anuales o 813 cuatrillones de mensajes de texto.
• De acuerdo con IBM, nada más en twitter hay cerca de 12 terabytes de
tweets creados diariamente, y Facebook almacena alrededor de 100
Petabytes de fotos y videos.
• Hoy se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes diariamente en el
mundo (IBM).
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