Business Intelligence no para de crecer

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Hacia fines del 2017, el negocio de la inteligencia empresarial en Argentina se habrá multiplicado por 10 en sólo cinco años, con el Estado como gran protagonista, y la banca, el retail y las telcos como animadores.

Con los grandes organismos públicos como principales demandantes, Big Data es uno de los mayores desafíos comerciales de BI, al punto que Anses, Banco Provincia, YPF, entre otros colosos del sector público nacional, pagan abultadas facturas por procesar profusa información, pero en especial por las capacidades predictivas que tienen las soluciones contratadas.

 

Si bien el concepto de Business Intelligence (BI) surgió por primera vez a fines de la década del ´50, la empresa Microstrategy madrugó y triunfa en el mercado argentino desde la década pasada, gracias a que uno de sus fundadores, Rodolfo Sánchez, es vicepresidente de la firma en Estados Unidos. Ese arraigamiento temprano abrió también las puertas del liderazgo en Brasil y España.

 

El proceso mundial según el cual las compañías más grandes de software invirtieron millones comprando las más pequeñas para posicionarse en el mercado y ofrecer más posibilidades a sus clientes explotó en 2007, cuando se registraron múltiples adquisiciones en el área de inteligencia empresarial (BI): Oracle compró Hyperion e IBM se quedó con Cognos, mientras que SAP hizo lo mismo con Business Objects.

 

Microstrategy -la empresa que domina el mercado en la Argentina- presenció a la distancia la conformación del nuevo tablero internacional, en la competencia por dominar el creciente negocio de BI. Se mantuvo independiente y aún no pudo ser absorbida por ninguno de los grandes jugadores.

 

Hoy, el mercado local está en plena constitución y ni los más activos protagonistas se animan a cuantificar su potencial, ya que las soluciones que soportan éstos requerimientos son relativamente nuevas.

“Lo que está claro es que las soluciones de Big Data son las más activas dentro del sector de IT en éste momento. Estudios de mercado serios determinan que el tamaño potencial del mercado será de 50.000 millones para fines del 2017, en relación a los 5.000 millones de 2012. En nuestro país no hay información precisa respecto del potencial futuro de éste mercado, aunque está claro que es y será uno de los más demandantes en los próximos años”, opina Walter Jones, director de WePlan, partner exclusivo del líder Microstrategy.

Señala que “respecto del estadio de la evolución actual del mercado, existen iniciativas y proyectos muy interesantes e innovadores, tanto en la órbita de la gestión pública, como en la privada. Existe, actualmente, un nivel de desarrollo similar en ambos mercados”.

 

En su opinión, “el mercado público se desarrollará más que el mercado privado, debido a la necesidad de gestionar de forma colaborativa volúmenes de información cada vez más grandes, más complejos y provenientes de diferentes frentes de la realidad de la gestión”.

 

El trabajo con nuevos proyectos de Big Data, licitaciones, etc, se desarrolla en el mayor de los secretos.

Explica Jones que “las necesidades de análisis de información masiva o a gran escala dentro del sector privado están definidas por los requerimientos de negocio de determinadas industrias en particular: banca, retail, telcos”, y que “la demanda de soluciones Big Data del sector privado tiene las mismas características que las que propone el sector estatal”.

Lo define como “un protagonista clave dentro del mercado de Big Data, junto a determinadas industrias del sector privado. La naturaleza de la gestión pública involucra la necesidad de recolección, administración y análisis de información cada vez más compleja y voluminosa y es por ésta razón que dentro del mercado gubernamental se despierta un gran interés para ésta clase de soluciones”, aclara.

 

Según el ejecutivo, “el concepto mismo de Big Data conlleva la idea de poder identificar patrones recurrentes dentro de la acumulación de datos a gran escala”.

 

Y subraya que “la principal demanda dentro de éste mercado tiene que ver con las capacidades predictivas que permiten ésta clase de soluciones, a partir del análisis de información mediante las técnicas de Data Mining, Clustering ó Asociación”.

 

 

 

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