La demanda es creciente por nuevas funcionalidades en tiempo real y mayor autonomía en relación a la TI.
El mundo digital es un verdadero maratón: éramos 35 millones de internautas hace 20 años y ahora somos casi 3 billones (el 40% de la población mundial). Cada cuatro personas en el mundo tiene celular lo que representa 5,2 billones de personas contra 80 millones en 1995. Las mayores empresas de internet, que representaban US$17 billones en la bolsa americana, hoy día valen más de US$ 2,4 trillones. La receta de Google ha saltado de US$3 billones para US$60 billones en diez años y el Facebook, en seis meses, saltó de un billón de videos vistos por día a cuatro billones. El 55% de los accesos a la internet son móviles, vía smartphone y tablet, responsables también del 30% de los videos vistos.
Las llamadas empresas data-driven como Google, Facebook, Netflix, Etsy, Amazon, Uber, Waze, Spotify, LinkedIn ya tienen el concepto de Big Data Analytics en su DNA y crearon su modelo de negocios basado en análisis de datos. El Big Data Analytics está transformando también empresas tradicionales. Creada en el 1878, la GE está entre las más innovadoras del mundo, segundo la magazine Fast Company.
Aunque el Big Data Analytics ya sea una realidad, y la mitad de los ejecutivos reconozcan su valor, aún no tiene conocimiento suficiente de su practicidad y de todo su potencial para revolucionar la gestión empresarial. Esta falta de información dificulta las iniciativas de exploración inteligente de datos. Además, ocurre un problema de comunicación entre TI y las otras áreas. Los CIOs comentan que los otros ejecutivos no lograron proponer iniciativas viables, pues no entienden el concepto de análisis de datos. El otro lado dijo que los CIOs no logran ofrecer proyectos que atiendan las reales demandas del negocio.
La cuestión está justamente en ese punto: los proyectos de Big Data Analytics no son de TI, pero debe ofrecer soluciones para el negocio. Otro punto que asegura que se avance es que la propia área de TI cree que esos proyectos son alto costo que requieren grandes mainframes.
Es necesario pensar “fuera de la caja” y observar dónde están las oportunidades innovadoras y más baratas – y no solamente contar con las marcas tradicionales de tecnología. Empresas de Analytics como Tableau, Alteryx, GoodData, Tibco y la brasileña beMemo están revolucionando el mercado. Las soluciones de softwares Analytics llevan ventaja en términos de costo (licencias de uso, soporte y mantenimiento, especialistas técnicos), Tiempo de implementación y dependencia de las áreas técnicas de TI. Son más rápidas, menos dispendiosas, flexibles e independientes.
Superadas las barreras del desconocimiento y del costo en relación a las iniciativas de proyectos de analítica, otro desafío para los conservadores es considerar otras prioridades como “arreglar la casa primero”. Es aquella vieja historia de esperar por el momento ideal. En la mayoría de las veces no existe, pues siempre va a haber algún obstáculo. Para innovar, es necesario superar la inseguridad, la complacencia, y correr riesgos calculados. En el ritmo actual del mundo de los negocios, esperar mucho es dejar de existir.
Otro argumento para adherir a la adopción del Big Data Analytics es la necesidad de empezar con los softwares de BI (Bussiness Intelligence) para después avanzar para la análisis de datos. Pensando en competitividad y en la supervivencia del negocio, no es posible esperar. Las empresas no pueden solamente contar con planillas y BI tradicional para competir en el mercado actual, ellas tienen que ir más adelante.
Bussiness Analytics posibilita la exploración de datos históricos de muchos sistemas de origen por medio de análisis estadística, análisis cuantitativa, minería de datos, modelaje predictiva y otras tecnologías y técnicas para identificar tendencias y comprender la información a fines de conducir cambios y apoyar prácticas de negocios. El mercado de software Analytics deberá alcanzar US$ 1 trillón si considerar la tecnología Big Data integrada.
Hay una demanda creciente por mayor autonomía en relación al área de TI para los usuarios de negocios. Ellos quieren nuevas funcionalidades en tiempo real y capacidades más avanzadas. Las informaciones pueden ser obtenidas tanto de las bases centralizadas dentro de las empresas como de datos dispersos fuera de la empresa. Ellos pueden venir de herramientas de Inteligencia de Negocios (BI); archivos de log de servidores web; contenido de medias sociales; informes empresariales; investigaciones de satisfacción; estadísticas de llamadas de celulares capturadas por sensores conectados a la “Internet de las Cosas”, entre otras fuentes usadas por un software de Big Data Analytics.
Con datos de sistemas internos estructurados, es posible solamente evaluar el pasado. Al diversificar esos datos, las posibilidades son ampliadas para análisis predictivas y anticipación de que estar por venir y, con mejoría del concepto de data-driven company, es posible llegar a las análisis prescriptivas e influenciar el futuro.
Big Data Analytics no es el futuro, Es un desafío actual que estar promoviendo nuevos modelos de negocios y nuevas formas de gestión empresarial. Como dijo Klaus Schwab, chairman del World Economic Forum, no importa más el tamaño del pescado, pero su velocidad. “En este nuevo mundo no es pescado grande que come el pescado pequeño, es el pescado rápido que come el pescado lento”.
Fuente:
http://cio.com.br/tecnologia/2015/06/29/iniciativas-de-big-data-analytics-sao-projetos-de-negocio-nao-de-ti/
