Costes del Big Data

Introducción

Hasta ahora hemos estado hablando de los beneficios que aporta la incorporación de la tecnología Big Data para la toma de decisiones de una organización. En la siguiente entrada vamos a reorientar este análisis del impacto del Big Data más hacia los costes que incorpora o que reduce dentro de un negocio.

Hasta ahora hemos estado hablando de los beneficios que aporta la incorporación de la tecnología Big Data para la toma de decisiones de una organización. En la siguiente entrada vamos a reorientar este análisis del impacto del Big Data más hacia los costes que incorpora o que reduce dentro de un negocio - See more at: http://blogs.icemd.com/blog-la-gestion-del-big-data-en-la-inteligencia-de-negocio-/el-impacto-del-big-data-sobre-los-costes/#sthash.2mq99lig.dpuf

Hasta hace poco el valor de los datos era considerado algo secundario, ayudaba a operaciones centrales de negocio o se limitaban a aspectos como la propiedad intelectual o información personal (no era imprescindible pagar un coste adicional por ello), no había una forma fácil de recopilar, almacenar y analizar la información, lo que restringía severamente las oportunidades de extraer su valor potencial. Sin embargo ahora el desarrollo tecnológico permite computar, almacenar y transmitir datos por poco dinero.
ViktorMayer‐Schönbergery Kenneth Cukieren su libro “Big Data, la revolución de los datos masivos”:Por el contrario, en la era de los datos masivos, todos los datos son valiosos, en y por sí mismos.
El abaratamiento de los sistemas de almacenamiento da lugar a que es más fácil justificar la conservación de los datos que deshacerse de ellos.

Los costos que implica el tener una solución de Big Data para hacer crecer al negocio, suponen una inversión sumamente fuerte para toda empresa. No solo por el tratar de innovar en el terreno del análisis de grandes datos, sino por los costos operativos que el Big Data requiere como la recolección, el almacenaje y el análisis.

Actualmente, en el mercado hay soluciones para Big Data que se ofrecen desde la nube. Otras soluciones optan por el ingreso al data center propio, y utilizar la nube privada, haciendo más seguro el Big Data.

Cabe señalar que la expectativa en el crecimiento de datos, dentro de un par de años, supera el 800 por ciento

En este sentido, la preparación de una inversión para atender tal cantidad de datos requiere de un análisis costo-beneficio que las empresas deben considerar en estos momentos. Es por ello que sistemas operativos de código abierto, como Linux, facilitan la toma de decisión al observar el valor que tienen éstos en una inversión a largo plazo.

Como hemos mencionado en numerosas ocasiones, la incorporación de una plataforma de analítica de datos es un elemento clave para todas las divisiones que conforman una organización puesto que supone asociar las inversiones en base al comportamiento del consumidor, la división de los segmentos de clientes más rentables y la gestión de los datos.

Teniendo en cuenta la importancia del Big Data, muchas organizaciones se han volcado en la implantación de esta tecnología pero la forma en la que lo han hecho es muy diferente. Muchos operadores han buscado asociarse con terceras empresas suministradoras de plataformas de análisis para la gestión y monetización de los datos, por otro lado, algunos operadores como telefónicos y Verizon, han establecido unidades de negocio internas para ofrecer datos agregados de suscriptores a clientes empresariales.

Teniendo en cuenta la importancia del Big Data, muchas organizaciones se han volcado en la implantación de esta tecnología pero la forma en la que lo han hecho es muy diferente. Muchos operadores han buscado asociarse con terceras empresas suministradoras de plataformas de análisis para la gestión y monetización de los datos, por otro lado, algunos operadores como telefónicos y Verizon, han establecido unidades de negocio internas para ofrecer datos agregados de suscriptores a clientes empresariales.

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Valor inmediato de la mayor parte de los datos resulta evidente para quienes lo recopilan (por ejemplo: tiendas, fábricas o ventas online)

A diferencia de las cosas materiales (se gastan o deterioran), el valor de los datos no disminuye cuando estos se usan, pueden volver a procesarse una y otra vez.
Mucho valor permanece oculto porque los datos no son usados.

En sector comercial e industrial: la información es un capital muy importante , y a más volumen, crecerá el conocimiento del mercado y consecuentemente la forma de satisfacer el mismo. Un ejemplo podría ser: Evitar roturas de stock, reducir los costes de logística, acelerar la captación de clientes, o aumentar la efectividad de las campañas de marketing.
Parece lógico que el Big Data sea utilizado como herramienta de Marketing y se justifique su coste.
La complejidad surge de dificultades para “procesar”, “ordenar”, "clasificar” considerando que los tamaños del Big Data crecen.
Según una encuesta realizada a 200 profesionales del sector, casi la totalidad (un 97%) identifica como críticas estas tareas, y un tercio de ellos gasta entre el 50% y el 90% de su tiempo precisamente “limpiando”los datos que luego se van a analizar.

¿A quién va dirigido?

Tradicionalmente, el concepto de Big Data seha relacionado con grandes empresas, únicas capaces de invertir en el hardware y software necesario.
El precio medio de este tipo de servicios ronda 5.000 € mensuales. Sería para empresas con una facturación anual de entre 10 y 50 millones de euros. (según estimaciones de Pau Agulló, director de Kernel Analytics, consultora especializada en el data mining).
Los expertos vaticinan un cambio, las pymes y los autónomos serán los principales beneficiarios, y se generará una oportunidad de negocio para startups. Todo ello debido:

Al enorme flujo de datos en tiempo real que está a libre disposición, compartido por las corporaciones y las grandes empresas.
Al beneficio que se obtendrá dependiendo de la destreza de cada empresa para sacarle partido.
A la bajada de precios, gracias a la estandarización del servicio.

En unos años se espera que prácticamente todas las compañías de tamaño mediano recurran a empresas externas para la gestión de sus datos.
Su precio se reducirá aún más, como ha ocurrido con páginas web corporativas, pudiendo encontrar actualmente incluso algunos servicios de gratuitos.

Proveedores

El mundo de los proveedores de Big Data está dividido en dos. Están las nuevas empresas de Big Data que están trayendo innovaciones y alboroto al mercado y están, también, los proveedores de bases de datos/almacenes de datos ya establecidos que se están moviendo hacia el mundo de Big Data con fuerza, ya que están en una buena posición tanto en términos de una base bien instalada y una línea de productos probada. La siguiente es una lista de 15 empresas de Big Data a las que deberíamos prestarles atención, 10 de ellas son muy conocidas y las cinco restantes son nuevas.

IBM es el proveedor más grande de Big Data según un reporte reciente de Wikibon, gracias a la venta de productos y servicios relacionados con Big Data. Las ofertas incluyen hardware de servidor y de almacenamiento, software de base de datos, aplicaciones analíticas y servicios asociados. Los productos más conocidos son las plataformas de base de datos DB2, Informix e InfoSphere, y las aplicaciones analíticas Cognos y SPSS. IBM también apoya la plataforma de análisis de datos de código abierto Hadoop.
HP fue el segundo proveedor más grande de Big Data por sus ingresos de 664 millones de dólares. Esta empresa también ofrece una mezcla de hardware, software y servicios, y es conocida por la plataforma de análisis Vertica.
Teradata fue el tercer proveedor más grande de Big Data con un ingreso de 435 millones de dólares. Esta es conocida por sus plataformas de hardware, de software analítico y de base de datos. También ofrece herramientas analíticas específicas para industrias de distribución y transporte.
Aunque Oracle es conocido principalmente por su conocida base de datos, también es un gran jugador en el ámbito de Big Data. Su Oracle Big Data Appliance combina un servidor Intel, distribución Hadoop de Cloudera y la base de datos NoSQL de Oracle.
SAP ofrece una variedad de herramientas analíticas, pero es más conocido por su base de datos en memoria, HANA.
EMC ayuda a las compañías a almacenar y analizar Big Data y es también la sede del Marketing Science Lab, un think tank en análisis de Big Data que se enfoca en analizar datos de marketing. En la primavera de 2012 ocupó los titulares con su spinf-off de Pivotal, también respaldado por VMware y General Electric. Pivotal combina el Hadoop con la base de datos Greenplum de EMC y herramientas de consulta HAWQ.
Amazon es conocido por su plataforma en la nube, pero también ofrece un número de productos de Big Data, incluyendo el Elastic MapReduce basado en Hadoop, la base de datos Big Data DynamoDB, el almacén de datos paralelamente masivo RedShift, y todos funcionan bien con Amazon Web Services.
La estrategia de Big Data de Microsoft incluye una asociación con Hortonworks, una empresa nueva de Big Data, y la herramienta HDInsights basada en la plataforma de datos de Hortonworks. Microsoft también es conocida por su servidor de base de datos SQL.
Las ofertas de Big Data de Google incluyen BigQuery, una plataforma de análisis de Big Data basada en la nube.
VMware es conocido por sus soluciones de virtualización y de nube, pero se está convirtiendo en un muy buen jugador de Big Data. En Junio publicó el anuncio de VMware vSphere Big Data Extensions, el cual permite que vSphere controle las implementaciones de Hadoop y hacer que lanzar proyectos de Big Data se vuelva mucho más sencillo para las empresas.
Cloudera está en la lista de los principales proveedores de Big Data con más de 141 millones de dólares en fondos de capital de riesgo y ha atraído a varios fundadores conocidos y de gran nombre en Big Data que vienen de Google, Facebook, Oracle y Yahoo. La compañía lanzó por primera vez la plataforma Apache Hadoop para clientes empresariales en el 2008.
Hortonworks es otro proveedor de Hadoop y ha recibido más de 70 millones de dólares en inversiones de capital de riesgo luego de la escisión de Yahoo en el 2011. Está creciendo para ir directamente contra Cloudera, y es muy conocido por sus alianzas estratégicas con Microsoft, Rackspace, Red Hat, Teradata y otras compañías.
Splunk tuvo la mayor cuota de mercado de todos los vendedores de Big Data únicamente, con un ingreso de 186 millones de dólares, según Wikibon. La compañía se especializa en análisis de datos de máquinas.
10Gen es conocida por su código abierto MongoDB que es la base de datos NoSQL líder. Entre los inversores estratégicos se encuentra Intel, Red Hat e In-Q-Tel.
Conocido por M7, su base de datos NoSQL, MapR funciona con la plataforma de Amazon en la nube y con Google Compute Engine.

Bibliografía

Big Data: la revolución de los datos masivos. ViktorMayer‐Schönberger, Kenneth Cukier(Turner Noema).
Estudio empresa de servicios de integración de datos “Xplenty”
Amazon web services
Ibm bluemix
Azure

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