Predicciones para 2014

El polvo comienza a asentarse luego de la gran explosión de big data. Uno de los problemas con big data es que la conducen del lado de la tecnología, no desde las necesidades de la empresa.  

2 enero, 2014

Y las necesidades de la empresa serán el foco en la ecosfera de la inteligencia empresarial (BI por sus siglas en inglés) de 2014 para permitir a las empresas lograr resultados con data mining y analytics y para demostrar esos resultados. Todos los vendedores de inteligencia empresarial se encontrarán en incómoda posición, obligados a explicar qué es lo que hacen en reaslidad para resolver los problemas de los clientes. Todo eso es saludable, opina el especialista Prakash Nanduri, quien detecta estas cinco tendencias.

 

Las empresas que decían “necesitamos una estrategia de Big Data o “pongamos dinero en eso” están comenzando a preguntarse para qué están recolectando tantos datos. Admiten que pusieron la tecnología delante de su negocio y ahora están pensando en el negocio.

 

No fueron tontos, ninguna empresa quiere quedarse rezagada mientras sus competidores lucran con lo último. Ignorar la promesa de big data parecía que sería un error fatal. Pero las mejores prácticas en esto siguen evolucionando, y una de ellas consiste en connectarla con una estrategia de la compañía.

 

De manera que es posible que en 2014 escuchemos hablar un poco menos de big data. Las empresas tienen ahora océanos de información, pero eso no es una medida de excelencia. La excelencia se mide con el desempeño de la empresa.

En 2014 todos querrán ver cómo pueden lograr valor real con toda esa recolección de datos.

 

 

Microsoft MSFT -0.37% Excel ha llegado más o menos a su etapa final. Todo aquel que lo necesita lo tiene y todo aquel que no lo quiere tiene acceso a él. Para ser francos, es una herramienta mavarillosa paral análisis básico de datos y realizar nuestro propio trabajo de analytics. Se integra bien con todas las herramientas, pero es una herramienta demasiado liviana para los volúmenes actuales de datos tanto estructurados como no estructurados. De manera que en 2014 deberemos esperar que el número de nuevos usuarios de Tableau y QlikView supere en mucho a los usuarios de licencias Excel.

 

Tableau y QlikView han penetrado tya a probablemente 5% del mercado de Excel, pero el tamaño de esa base Excel induce a error.. Sus licencias forman parte del paquete Microsoft Office y exceden en mucho a su base de usuarios. Entonces, considerando todos estos factores, Tableau y QlikView han conquistado más de 5% del mercado.

 

 

Sería poco realista decir que dentro de un año habrá la mitad de los vendedores de BI que hay ahora. Pero 2014 será el comienzo de una estampida cuando los vendedores y los contratos en la ecosfera BI comiencen a aceptar que no pueden triunfar con mejoras incrementales. Los primeros en irse serán los que quieren imitar a QlikView y Tableau, habrá algo de consolidatión cuando las empresas BI elijan algunas buenas ideas y tecnología.

 

 

La explosión de las “cosas” generá una ola de nuevas fuentes ricas condiversos formatos de datos para analytics. IT está todavía tratando de mantenerse a la par de la masiva información que lleva de los dispositivos móviles. Con el advenimiento de la internet de las cosas, la masa de información se multiplicará con cada activo que hay en la organización. Las decisiones comerciales se acelerarán en las organizaciones que tengan una estrategia para organizar y normalizar rápidamente los datos en todo su ecosistema.

 

 

Actualmente las empresas gastan más de US$ 200.000 en científicos de datos que terminan haciendo algo así como plomería de datos, que resulta en la subutilización de los ccientíficos de datos. En el próximo año, veremos que la cantidad de tiempo que se gasta en preparación de datos cae significativamente de 80% a 40%, y luevo habrá más compresión. Las empresas finalmente están advirtiendo el problema de la preparación de los datos, lo que constituye un progreso largamente esperado. Si el tiempo de preparar los datos se corta a la mitad, comenzaremos a ver el retorno sobre la inversión en científicos de datos porque se podrán concentrar en aquello para lo que fueron contratados. Entraremos entonces en la “era de la administración ágil de la información”.

 

           

 

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