Las expectativas pueden medirse cuantitativamente de muchas maneras. Lo que sigue es mi percepción, como tal subjetiva.
Los aspectos clave en esta pregunta son
- clientes : ¿quiénes son exactamente ” clientes de big data “? ¿Todavía son los primeros en adoptar?
- tiempo : expectativas en 1 año? ¿3 años? ¿5 años?
El contexto: valle de desilusión
- ¿Cuáles son los mejores ejemplos del uso de big data en la sostenibilidad corporativa?
- ¿Cómo es ser un científico de datos en Instagram?
- ¿Cuál de estos cursos debo tomar en edureka.co para convertirme en un científico de datos?
- ¿Cuál es la diferencia entre análisis inferencial y descriptivo de datos?
- ¿Cuáles son las opciones de la plataforma de análisis para datos no tan grandes?
De acuerdo con el ciclo de bombo de Gartner (Metodología de investigación del ciclo de bombo), los grandes datos deben estar en la fase de desilusión (el ciclo de bombeo de Gartner para tecnologías emergentes en 2014, el viaje hacia el negocio digital), es decir, el interés disminuye a medida que los experimentos y las implementaciones no logran entregar / productores de la tecnología se sacude o falla / las inversiones continúan solo si los proveedores sobrevivientes mejoran sus productos a satisfacción de los primeros usuarios .
BLOQUE # 1: expectativas a corto plazo
1. Amplia difusión de la informática en memoria
Microsoft anunció recientemente su serie G para instancias en la nube que van hasta 32 núcleos y 448 GiB de RAM a un costo de $ 8.69 por hora / la instancia comparable de Amazon R3 es $ 2.80 por hora por 244 GiB de memoria con 32 núcleos de CPU / alta memoria de Google la opción promedia $ 1.184 por hora para 104 GB de memoria, aunque solo está disponible hasta 16 núcleos. Estas mejoras en la oferta reflejan las expectativas de estos grandes jugadores . Además, SAP ofrece Smart Data Access para conectar datos entre Hadoop / Spark y los nuevos sistemas de análisis en memoria. Los sistemas HTAP ahora están disponibles comercialmente, de los principales proveedores, como SAP con la plataforma SAPHANA , y de nuevas empresas más pequeñas como VoltDB , NuoDB , Clustrix y MemSQL .
2. ” Datafication ” creará nuevas oportunidades de negocio para los jugadores de big data
Tomar un proceso o actividad y convertirlo en datos para que luego pueda ser rastreado, monitoreado y optimizado, conduce a nuevas oportunidades (http://timoelliott.com/blog/2013…)
3. Mobile creará nuevas oportunidades de negocio para los jugadores de big data
Según Forrester, “el 42% de la población total a nivel mundial tendrá un teléfono inteligente para fines de 2015 “. La Web está siendo reemplazada rápidamente por las computadoras en nuestros bolsillos; ya se dedica más tiempo a las aplicaciones móviles que a la Web . Además, “los consumidores esperan interactuar con las marcas para obtener cualquier información o servicio que deseen de inmediato y en contexto. Hoy, el 18% de los consumidores en línea de EE. UU. Tienen esta expectativa, mientras que el 30% se encuentra en medio de una transición a este cambio de mentalidad móvil ”. ( Http://a16z.com/2014/10/28/mobil…)
4. Internet de las cosas creará nuevas oportunidades de negocio para los jugadores de big data
” En 2015 veremos un mayor enfoque en el software y especialmente en los servicios en la nube para hacer que todos estos sensores se conecten, carguen datos e impulsen análisis que generen información y permitan mejoras comerciales “. (Forrester)
5. Cloud creará nuevas oportunidades de negocio para jugadores de big data
“ En 2015, la adopción de la nube se acelerará y los grupos de administración de tecnología deben adaptarse a esta realidad aprendiendo cómo agregar valor al uso de estos servicios por parte de su empresa a través de la facilitación, la adaptación y la evangelización. Los días de luchar contra la nube han terminado. “(Forrester)
6. Demanda creciente de BI y herramientas analíticas.
Según IDC (http://www.experfy.com/blog/vc-f…), el año pasado el 45% de las inversiones de capital de riesgo en big data se destinarán a herramientas de BI y analíticas. Refleja las expectativas de VC sobre big data, ya que este tipo de inversiones es relativamente a corto plazo.
7. La asistencia sanitaria creará nuevas oportunidades de negocio para los jugadores de big data
Las expectativas aquí provienen de varios factores: la tecnología wearable aumentará el flujo de datos médicos, un gran número de pacientes podrá ver y acceder a sus propios datos de atención médica, los estándares y la interoperabilidad continuarán evolucionando y mejorando (http: //www.technologyreview. com / …)
8. Banca / aseguradoras crearán nuevas oportunidades de negocio para los jugadores de big data
Financieras / aseguradoras habiendo reducido sus planes para usar big data para combatir el fraude de consumidores y tarjetas de crédito / estimar mejor el apetito de riesgo del cliente / estimar mejor las probabilidades de pérdida. Ejemplos de aplicaciones:
- en un informe reciente de McKinsey, los bancos están utilizando grandes datos para agudizar su evaluación de riesgos y mejorar la precisión de suscripción (http://www.mckinsey.com/insights…).
- AXA patrocinó “el uso de datos telemáticos para identificar la firma del conductor” para cuantificar el riesgo del conductor ( http://www.kaggle.com/c/axa-driv… )
- Liberty Mutual Group pronostica pérdidas de incendio esperadas para pólizas de seguro ( https://www.kaggle.com/c/liberty… )
9. ApplePay creará nuevas oportunidades de negocio para jugadores de big data
Apple, Google, Visa, MasterCard están tratando de crear un servicio que haga práctico usar su teléfono inteligente como billetera en situaciones cotidianas (http://www.technologyreview.com/…). A su vez, una gran cantidad de datos de transacciones serán procesados por jugadores de primera clase en publicidad digital. Forrester estima que el 7% de los adultos en línea de EE. UU. (Más de 15 millones) están listos para comprar un Apple Watch y que el mercado de pagos móviles de EE. UU. Se expandirá de $ 52 mil millones en 2014 a $ 142 mil millones en 2019 …
BLOQUE # 2: expectativas a medio / largo plazo
10. La fusión / indexación / análisis de datos personales creará nuevas oportunidades comerciales para los jugadores de big data
Una gran cantidad de datos personales vendrá de muchas fuentes: sensores portátiles / transacciones financieras / preferencias y opiniones expresadas en redes sociales / sitios web visitados rastreados por navegadores y asociados a perfiles de la comunidad / dispositivos móviles personales / bolígrafos inteligentes / etc. Algunos grandes jugadores privilegiados desempeñarán el papel de concentrador central recolectando partes relevantes de estas transmisiones. Estos jugadores indexarán y analizarán tales flujos de datos con las mismas tecnologías utilizadas desde hace más de 10 años por los motores de búsqueda :
- asociando flujos de datos de diferentes fuentes a la misma persona de la misma manera que un motor de búsqueda asocia las publicaciones de Facebook y Twitter realizadas por la misma persona a la misma entidad (por ejemplo, por hashing sensible a la localidad)
- indexar estos flujos de datos como lo hacen los motores de búsqueda para documentos web; cada documento puede asociarse a un vector de documento y con operaciones simples será posible asociar un vector ponderado al individuo relacionado, la esencia “verdadera” de los individuos según los datos analizados
- entonces, será posible medir la similitud entre individuos / tendencia de individuos para ciertos trabajos / tendencia de individuos para ciertos comportamientos (legales o ilegales) / etc. será posible hacer muy buenas recomendaciones que el individuo en sí mismo ni siquiera pudo entender ( anuncios asesinos ): libros / música / productos digitales / comida / etc.
