Técnicas de Big Data: Confluencia de tecnología y análisis de negocios.
La confluencia de la tecnología y el análisis empresarial -
Hace mucho, mucho tiempo, los hombres llevan una vida nómada antes de dedicarse gradualmente a la agricultura. La invención de la rueda, el fuego y el motor de vapor a menudo se consideran puntos de inflexión en la evolución de la humanidad hacia la mecanización y el aumento de las comodidades.
Del mismo modo, la legendaria Ley de movimiento y gravedad de Newton, la Teoría de la relatividad de Einstein que ahora celebra su centésimo año o la Ley de termodinámica han revolucionado la ciencia e influenciado la ciencia aplicada. La invención de la computadora, la llegada de la computadora personal y la interfaz gráfica de usuario (GUI) son hitos en el desarrollo de la era digital. Fueron los números binarios ceros y los que están en el corazón de los lenguajes de nivel ensamblador.
Técnicas binarias a Big Data
A nivel de hardware, los ceros y unos están alimentando los circuitos en una computadora, a nivel de negocios son las técnicas de Big Data las que están haciendo un cambio radical en la forma en que las empresas diseñan estrategias de marketing para mantenerse competitivas. Podría estar compuesto de cualquier cosa, desde un solo dígito y varios dígitos, todos con información vital sobre el mercado, el funcionamiento de una máquina, el cuerpo humano, las transacciones de comercio electrónico o casi cualquier actividad diaria que pueda tener o no tener algo. que ver con comprar o vender.
Es habitual que las empresas y los profesionales contables hablen sobre activos y pasivos. Convencionalmente, los activos denotaban maquinaria, tecnología, know-how, recursos humanos, infraestructura y también activos financieros.
Ahora está ocurriendo un cambio de paradigma, junto con estos activos tangibles, algunas piezas de dígitos o datos únicos y múltiples se han convertido en el activo más valioso a medida que las organizaciones y los mercados crecen en tamaño. Desde el punto de vista de la estrategia de marketing y big data, los datos se han convertido en el activo más importante.
Las empresas están creciendo en tamaño y escala. Ya no es pequeño hermoso o viable. Las operaciones en varios países, los grandes centros comerciales y las empresas de comercio electrónico de gran volumen han establecido una nueva tendencia en todo el mundo. Para tener éxito en este gran negocio, los datos y el análisis de datos se han vuelto críticos. Las empresas buscan Big Data Hadoop para utilizarlo y obtener inteligencia de mercado y comprender los requisitos del cliente.
La confluencia de la tecnología y el análisis de datos.
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Las técnicas de Big Data que tienen las organizaciones no tendrán sentido a menos que exista una tecnología de soporte para extraer datos, procesarlos y organizarlos para que las empresas hagan uso de este activo vital. Bernard Marr, reconocido escritor y analista, ha dicho que las compañías, independientemente de su tamaño, ya sea una compañía Fortune 500 o una pequeña tienda familiar requerirían el uso de Hadoop Big Data, testigo del cambio que trae a las empresas.
Las técnicas de Big Data son una colección de grandes conjuntos de datos y en grandes cantidades se requieren programas sofisticados para analizar y crear información significativa a partir de ellos. Podrían ser hábitos de compra, la frecuencia de ir a películas, sitios web de frecuencia de inicio de sesión, compras en línea, pedidos de comestibles, la frecuencia de cambio de teléfonos móviles, etc.
Varias herramientas, marcos y técnicas se utilizan para analizar grandes conjuntos de datos y se han vuelto muy buscados por la industria. Según los expertos, lo importante no son los datos, sino lo que la empresa hace con esos datos.
Entre varias tecnologías y plataformas, Hadoop se ha convertido en el más popular, aunque puede tener sus inconvenientes. Es una plataforma de desarrollo de código abierto que está escrita en C, C ++, Java y ayuda a las organizaciones a analizar la gran cantidad de datos en tiempo real.
Técnicas de big data en tiempo real
Recolectar, almacenar, mover y analizar no es una actividad estática, sino también una dinámica que involucra entornos en tiempo real. Los datos se recopilan continuamente para aviones, motores de automóviles, monitores conectados a pacientes en hospitales, transacciones en línea con tarjeta de crédito o débito, todo lo cual requiere algoritmos sofisticados, programas, arquitectura de big data y una capacidad de procesamiento en memoria sólida.
John Schroeder, CEO de MapR, dijo que tienen aplicaciones Big Data que protegen a millones de titulares de tarjetas American Express de transacciones fraudulentas y en la atención médica están trabajando para proporcionar mejores procedimientos de tratamiento para pacientes con cáncer.
Las grandes empresas globales de TI como Microsoft, Oracle, SAP, IBM están todas en la plataforma de la nube y también permiten soluciones en técnicas de big data.
Técnicas de Big Data e Internet de las cosas.
Los rápidos cambios en la web y la tecnología incorporada han permitido que una multitud de dispositivos se interconecten entre sí, lo que es capaz de enviar datos en tiempo real. Ha surgido un internet hecho de 'cosas' en lugar de personas y computadoras.
Cada dispositivo que usamos o usamos es capaz de finalizar datos que a su vez tendrían aplicaciones de gran alcance en marketing de big data, diseño, atención médica, entre otros.
Procesamiento de datos
Ahora, se implementan potentes supercomputadoras para extraer datos de bases de datos relacionales y ayudar a los estadísticos y analistas a crear modelos. Varios innovadores han creado herramientas para desarrollar modelos de análisis predictivo de big data para una mejor toma de decisiones por parte de las empresas. También proporcionan una interfaz gráfica de usuario (GUI) fácil y es muy fácil de usar.
La carrera en técnicas de Big Data
Naturalmente, la revolución en las técnicas de big data ha generado una nueva generación de expertos que están asociados con áreas específicas de esta tecnología y análisis de big data. Entre las habilidades tecnológicas más demandadas están Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, aprendizaje automático y minería de datos, análisis estadístico y cuantitativo, SQL, visualización de datos, científicos de datos, habilidades de lenguaje de programación de propósito general. Según los analistas, las oportunidades están destinadas a aumentar en la próxima década gracias a los rápidos desarrollos en esta área.
De hecho, hubo una gran demanda de experiencia relacionada con técnicas de big data en 2015 con IBM que anunció 2.307 puestos en los últimos doce meses en junio, dijo la revista Forbes en una evaluación de mitad de año. El salario anunciado para profesionales técnicos con capacitación en Big Data es de $ 104, 850. Las habilidades más buscadas fueron la experiencia VMWare, el desarrollo de aplicaciones, la tecnología de código abierto, el almacenamiento de datos y las habilidades de programación de Python.
En lo que respecta a la industria, los primeros en aprovechar las técnicas y servicios de Big Data son los servicios profesionales, científicos y técnicos que representan el 25% de la demanda. Entre otras categorías líderes, las tecnologías de la información representan el 17%, las manufacturas el 15%, las finanzas y los seguros el 9% y el comercio minorista el 8%.
Ventajas de la analítica de Big Data
1) Almacenamiento, minería y análisis de datos:
Las tecnologías de Big Data han permitido el despliegue de datos almacenados y en tiempo real para una variedad de aplicaciones empresariales y de misión crítica.
2) Predicción y previsión del mercado:
En la era de las técnicas de pre-big data, las empresas estaban obligadas a realizar análisis de datos significativos en tiempo real o realizar análisis predictivos en ausencia de tecnología. Las encuestas de muestra y los comentarios de los clientes ofrecieron la única solución para que los estrategas innovaran con nuevas ofertas para el mercado.
3) Las empresas generan una gran cantidad de datos y, en años anteriores, con insuficientes herramientas de big data para recopilarlas y analizarlas, las empresas no podían utilizar un activo importante con ellas.
4) En el entorno empresarial de big data en tiempo real, la piratería y el robo de datos pueden tener un impacto crítico en el funcionamiento de una organización, la confianza de sus clientes y hacerla vulnerable a futuros ataques en el futuro. Se ha demostrado que Big Data y Hadoop ayudan a las organizaciones a detectar el robo de datos. Las metodologías de robo de datos están evolucionando más rápido que las metodologías antirrobo o las actividades de prevención.
¿Son las técnicas de Big Data el único requisito para tener éxito?
La exageración creada por los grandes datos no ha funcionado bien con algunos críticos que señalan algunos de los problemas asociados con su despliegue en la industria. Algunos analistas se han preguntado si existe un retorno positivo de la inversión (RoI) y si vale la pena el tiempo y el esfuerzo necesarios para implementarlo en primer lugar. El segundo es con respecto al gran volumen de datos y análisis que puede no explicar "por qué" está teniendo lugar tal comportamiento del consumidor.
El análisis de Big Data se puede usar de manera efectiva junto con las metodologías de encuestas tradicionales (datos gruesos) que mapean los patrones demográficos en el comportamiento de ahorro, inversión, compra y gasto en todas las regiones, lo que brinda una comprensión más amplia del mercado. Las herramientas de Big Data pueden dar una idea de lo que sucedió y cómo, pero 'por qué' sucede solo puede entenderse mediante una comprensión amplia de los consumidores o regiones particulares en función del perfil demográfico, las preferencias de estilo de vida, los hábitos de gasto, entre otros, según los escépticos de Big Herramientas de datos.
Principales tendencias en tecnología de Big Data
Según John Schroeder, CEO y cofundador de MapR, la compañía que ofrece soluciones en Big Data, predijo las tendencias emergentes para 2015 y la mayoría de ellas parecen ser ciertas.
Data Hubs a Data Lakes: los lagos de datos con infraestructura escalable parecen ser favorecidos ya que son económicamente atractivos con un costo reducido por terabyte).
Autoservicio: las herramientas de big data de autoservicio permitirán a los desarrolladores, científicos de datos y analistas de datos realizar una exploración de datos directamente.
Agilidad de datos
A medida que la base de datos se expande y se requiere un procesamiento más rápido, los sistemas heredados parecen ralentizar el proceso. Se ha descubierto que las bases de datos y almacenes heredados son demasiado lentos y, por lo tanto, las organizaciones están analizando cuán ágiles son sus procesos de datos.
Hadoop en la fase de innovación: Hadoop permanece en la fase de innovación y Shroeder cree que posiblemente se esté produciendo un modelo más sofisticado de software de código abierto combinado con una profunda innovación y desarrollo comunitario.
reto de seguridad
El almacenamiento y el procesamiento de big data ahora se están volviendo cada vez más vulnerables a las amenazas de seguridad en el sistema Hadoop de código abierto. Sin embargo, las características de seguridad aún coinciden con tales amenazas y especialmente en comparación con sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y bases de datos relacionales más seguros.
Computación en la nube
Los rápidos avances en la computación en la nube permiten que incluso las pequeñas y medianas empresas hagan uso de SaaS (software como servicio), Plataforma como servicio (PaaS) y otras plataformas proporcionadas por proveedores que les permite utilizar servicios de big data a un precio mucho más económico. costo por el cual no se requieren costosas licencias e instalaciones.
Según Bernard Marr, reconocido autor y analista, se implementan algoritmos sofisticados en el espacio de la nube a través de SaaS que proporciona una imagen más precisa de cuándo, cómo y por qué se vende un producto. Citando a Charlie Crocker de AutoDesk, señala que hasta la llegada de los comentarios de los clientes de Big Data fue un ejercicio difícil, pero con los sofisticados algoritmos ahora en funcionamiento, las compañías de big data están en mejores condiciones para comprender el comportamiento del consumidor y crear productos para ellos.
El futuro de las herramientas de Big Data es brillante
International Data Corp predice que el mercado de big data crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta del 23% hasta 2019 con un gasto anual que alcanzará los $ 48.6 mil millones en 2019. IDC cree que los tres principales submercados: infraestructura, software y servicios crecerán sustancialmente en los próximos cinco años, con software –gestión de información, descubrimiento y análisis, y software de aplicación liderando la carga con un CAGR del 26%.
IDC predice que los servicios, incluidos los servicios profesionales y de soporte para infraestructura y software, crecerán a una tasa compuesta anual del 22.7 por ciento. Pronostica que la infraestructura, que consiste en computación, redes, infraestructura de almacenamiento y otra seguridad similar a la infraestructura del centro de datos, crecerá a una tasa compuesta anual del 21.7 por ciento y representará aproximadamente la mitad de todo el gasto hasta 2019.
"La capacidad de aprovechar big data y análisis para desarrollar una visión integrada de las actividades de los clientes y las operaciones comerciales proporcionará una diferenciación competitiva a las empresas en todas las industrias", dijo recientemente Jessica, Goepfert, directora del programa de la Organización de Investigación de Tecnología e Industria Global de IDC. "Sin embargo, además de las enormes oportunidades, los grandes datos presentan algunos riesgos significativos y
La transformación digital (DX) impulsará "todo lo que importa en TI" en los próximos años. Tener éxito en lo que IDC llama la economía DX significa usar tecnologías como dispositivos móviles, nube, herramientas de análisis de big data, IoT, IA y robótica para "crear una ventaja competitiva a través de nuevas ofertas, nuevos modelos de negocios y nuevas relaciones con clientes, proveedores y distribuidores, ”Según Frank Gens, analista jefe de IDC.
Conclusiones clave de las predicciones de IDC
- Para 2020, casi el 50% de los presupuestos de TI estarán vinculados a iniciativas DX (transformación digital).
- Para 2018, los ejecutivos de Line of Business (LOB) controlarán más del 45% de todos los gastos de TI en todo el mundo, más del 60% en los EE. UU.
- Para 2017, más del 50% del gasto en TI se destinará a nuevas tecnologías (móvil, nube, herramientas de big data, etc.).
- Incluso con tecnologías y plataformas que evolucionan rápidamente, es dudoso que todos los datos disponibles sean analizados ni necesarios, dijeron algunos expertos. Lo importante es si los datos relevantes se identifican y analizan en beneficio de los interesados.
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