La guerra de las consolas

Guerra De Consolas

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La incertidumbre en diferentes sectores productivos

Las industrias plagadas por la mayor parte de la incertidumbre
Jeff Dyer, Nathan Furr y Curtis Lefrandt
Harvard Business Review

Es un lugar común decir que el mundo es más incierto que nunca, pero pocos se dan cuenta de lo mucho incertidumbre ha aumentado en los últimos 50 años. Para ilustrar esto, consideran que las solicitudes de patentes en los EE.UU. han aumentado en 6x (de 100k a 600k por año) y, a nivel mundial, la creación de empresas han aumentado de 10 millones a casi 100 millones por año. Eso significa que las nuevas tecnologías y los nuevos competidores están llegando al mercado a un ritmo sin precedentes. Aunque la incertidumbre se está acelerando, no está afectando a todos los sectores de la misma manera. Eso es porque hay dos tipos principales de incertidumbre - (? ¿Podemos hacer una solución deseable) exigen la incertidumbre (¿serán los clientes comprar su producto) y la incertidumbre tecnológica - y cuánta incertidumbre se enfrenta a su industria depende de la interacción de los dos.

La incertidumbre de la demanda surge de las incógnitas asociados con la solución de cualquier problema, tales como las preferencias del cliente ocultos. Los más incógnitas que hay sobre las preferencias de los clientes, mayor será la incertidumbre de la demanda. Por ejemplo, cuando el fundador de Rent the Runway Jenn Hyman se le ocurrió la idea de alquilar vestidos de diseño a través de Internet, la demanda fue alta incertidumbre porque nadie más lo estaba ofreciendo este tipo de servicio. Por el contrario, cuando Samsung y Sony estaban decidiendo si lanzar televisores LED, que ofrece mejor calidad de imagen que los televisores de plasma a un precio ligeramente superior, no fue menor incertidumbre sobre la demanda porque los clientes ya estaban comprando televisores.

Los resultados incertidumbre tecnológica de incógnitas con respecto a las tecnologías que puedan surgir o ser combinados para crear una nueva solución. Por ejemplo, una gran variedad de tecnologías limpias (incluyendo la eólica, solar y de hidrógeno) se disputan a los vehículos eléctricos y las ciudades, al mismo tiempo que una amplia variedad de tecnologías médicas (química, biotecnológica, genómica y robótica) se están desarrollando a tratar enfermedades. A medida que la tasa global de invención a través de las industrias, también aumenta la incertidumbre tecnológica.

Considere la matriz 2 × 2 a continuación. Las parcelas de eje horizontal cada industria basada en la incertidumbre tecnológica, medida como el promedio de gastos de I + D como porcentaje de las ventas en la industria durante los últimos diez años. Las parcelas de eje vertical incertidumbre de la demanda de cada industria, medida como una ponderación igual de volatilidad de los ingresos de la industria, o cambio, en los últimos 10 años y porcentaje de empresas en la industria que ingresaron o egresaron durante ese mismo período de tiempo. Aunque estas son medidas imperfectas, identifican las industrias que enfrentan los niveles iniciales más altos y más bajos de incertidumbre.



La siguiente tabla clasifica a las industrias en el 10 superior e inferior 10.



¿Dónde está su industria?

Si su industria se encuentra en el cuadrante inferior izquierdo, o en el 10 en la tabla anterior, se enfrenta a la incertidumbre relativamente baja línea de base para la demanda y la tecnología. Ejemplos de industrias aquí incluyen proveedores de servicios personales, tales como cortes de cabello y la limpieza en seco, que han utilizado tecnologías similares para dar soluciones a las demandas conocidas. Por el contrario, si usted está en el cuadrante inferior derecho, en general puede predecir la demanda, pero el reto que enfrentamos es la incertidumbre tecnológica. Por ejemplo, las compañías de seguros se enfrentan a la incertidumbre tecnológica que viene de lo grande que las inversiones de datos y de análisis impulsarán los ingresos; mientras que la demanda se basa en los datos demográficos altamente predecibles.

Si estás en el cuadrante superior izquierdo, que está con los que se enfrentan las industrias de alta incertidumbre de la demanda, pero baja incertidumbre tecnológica. Por ejemplo, restaurantes y hoteles a menudo tienen dificultades para predecir la demanda de sus servicios, debido a que muchos factores influyen en que, cuando, y donde la gente comer o viajar. Sin embargo, las tecnologías utilizadas para ofrecer comida o alojamiento no han cambiado dramáticamente en los últimos años.

Por último, las industrias en el cuadrante superior derecho - como el software, los productos farmacéuticos y equipos médicos - se enfrentan a una gran incertidumbre en la demanda y la tecnología. Por ejemplo, ¿quién habría predicho que los robots médicos podrían realizar cirugías? Cuando Intuitive Surgical puso en marcha el robot médico Sistema Da Vinci - que permite a los cirujanos operar utilizando la visualización en 3-D y cuatro brazos robóticos - la empresa se enfrenta a importantes técnica, así como la demanda de incertidumbre.

Si estás en el cuadrante superior derecho - o en los 10 sectores más inciertos que se muestran en la Tabla - usted requiere mayores capacidades de gestión de innovación que las industrias en los otros cuadrantes o en la parte inferior 10. De hecho, entre las 10 mejores empresas de la lista de Forbes de las más Empresas Innovadoras (desde 2011 cuando empezamos la lista), más del 80% de las empresas más innovadoras de competir en industrias en el cuadrante superior derecho. En otras palabras, si usted está en una industria de alta incertidumbre, debe sobresalir en la innovación ... o morir.

Un nuevo conjunto de herramientas y perspectivas - como, por ejemplo, el pensamiento de diseño, delgado de puesta en marcha, desarrollo ágil - están surgiendo en muchos campos dispares y revolucionando los gerentes manera en sociedades establecidas con éxito crear, refinar, y aportar nuevas ideas al mercado en condiciones de alta incertidumbre. En nuestro nuevo libro, The Innovator’s Method, que muestran cómo los gerentes pueden adaptar estas herramientas, en un proceso de extremo a extremo, para la gestión de la innovación.

Por ejemplo, las empresas que tienen éxito en la resolución de la demanda incertidumbre se convierten en expertos en el pensamiento de diseño y conceptos de validación a través de la experimentación rápida con los clientes. El éxito de las empresas de software como Google, Intuit y Salesforce.com batir hacia fuera su "beta" o "laboratorios" productos que ponen a prueba efectivamente la demanda de nuevos productos. Cuando el ingeniero de software de Google Paul Bucheit tenía ideas para Gmail y AdSense (el sistema que colocan anuncios basados ​​en palabras clave de su Gmail mensajes, buscar o sitio web) se encontró con que era a menudo luchando contra las opiniones de los líderes. Pero, afortunadamente, los experimentos con las opiniones clientes triunfo en Google. Siguiendo el consejo del entonces CEO Eric Schmidt a "conseguir 100 usuarios felices dentro de Google," Bucheit prototipo soluciones que finalmente resultaron demanda y ganó el día. Hoy, AdSense genera $ 10 billones en ingresos anuales para Google.


Las empresas que tienen éxito en la resolución de la incertidumbre tecnológica a menudo desarrollan una gama de colores más amplia tecnología. Por ejemplo, para ayudar a los equipos de puesta en marcha generan una amplia lista de soluciones, Intuit identificado y contratado a expertos en las tecnologías relacionadas con los dispositivos móviles, las redes sociales, la interacción del usuario, colaboración, datos y similares. Estos expertos son valiosas para la ampliación de búsquedas de soluciones, y que ayudan a los equipos identificar lo que es tecnológicamente factible. En biotecnología Regeneron, la compañía fue pionera en una nueva plataforma de experimentación - ratones "humanizados" que les permitió probar los efectos del fármaco más rápida y fiable - que aumentaron dramáticamente su capacidad de probar diferentes soluciones tecnológicas a los problemas.

La conclusión es que el éxito requiere una comprensión de cómo mucha incertidumbre que enfrenta y la capacidad de gestionar esas incertidumbres en nuevas formas.

¿Cuánta incertidumbre hace la cara de la industria? Hágase las siguientes preguntas:

• ¿Las nuevas tecnologías o nuevas empresas comenzaron a amenazar a mi empresa o mi industria?
• Durante los últimos cinco años tienen nuevos competidores entraron en el mercado y capturaron a 10% de la cuota por la orientación a nuestros clientes una propuesta de valor diferente a lo que ofrecemos?
• Durante los últimos cinco años hemos empezado a ver las preferencias del cliente el cambio, lo que resulta en una mezcla diferente de productos y servicios que se exige?
• ¿Ha tenido recientemente comenzó a ofrecer (o tienen previsto ofrecer) un producto o servicio que nunca se ha ofrecido antes?

Si usted contestó "sí" a las dos primeras preguntas, es muy probable que se sienta en un negocio con alta incertidumbre tecnológica; si "sí" a las dos últimas preguntas, es probable que tratar con gran demanda incertidumbre.

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La tendencia Big Data

El nuevo oro se llama Big data
La economía mundial considera que la gigante masa de información que crece por minuto en Internet es el nuevo gran activo. ¿Cómo convertirla en beneficios?
Por Martina Rua  | Para LA NACION


Docenas de métricas como éstas alimentan la nube virtual y revelan nuestra conducta online. Foto: Eva Mastrogiulio

Hace cuatro siglos la introducción del microscopio permitió ver y analizar organismos a un nivel celular que jamás se había imaginado. Esto generó avances en el conocimiento, al servicio de la salud y las ciencias en general. Como el microscopio, hoy la tecnología se dispone a desenmarañar y darle sentido el reservorio más grande de información del planeta: Internet.

Según IBM, los más de 1000 millones de internautas del mundo alimentamos a diario la Red con cerca de 15 petabytes de datos. ¿A qué equivale? 1000 petabytes son un exabyte, 1000 exabytes son un zettabyte. En el año 2015 habrá 8 zettabytes de información en la Red según la consultora IDC. Un zettabyte corresponde a 75 mil millones de iPads de 16 gigas o a mil millones de discos rígidos como los de una computadora promedio de escritorio. Hoy, en 2012, la Red contiene 2,7 zettabytes de datos, aproximadamente, y aunque es difícil pensar en esta cantidad de información, definirla y analizarla promete grandes beneficios para los usuarios. Según IDC, la cantidad de información en la Web se duplica cada 18 meses y aunque América latina todavía representa menos del 10% de la audiencia total mundial de Internet -8.9% según ComScore-, la participación en la Red no para de crecer y nuestro país es especialmente proclive al uso intensivo de las herramientas sociales y de la Web en general.

De qué se trata

Big Data es el término que se utiliza para describir los grandes volúmenes de datos que componen Internet y la posibilidad de obtener información sobre ellos.

La información en la Red está formada por datos estructurados -como las tradicionales bases de datos que puede tener, por ejemplo, una empresa de servicios sobre el consumo de energía de un usuario-, y por desestructurados, que en cantidad superan tres veces a los primeros. Buena parte de la información desestructurada -que representa el 80% del total- proviene de las herramientas sociales. Para tener una idea de lo que pasa en la Red en sólo un minuto: se generan 98.000 tweets, se bajan 23.148 aplicaciones, se juegan 208.333 minutos de Angry Birds, 277.000 personas se loguean a Facebook y se ven 1,3 millones de videos en YouTube, entre otras decenas de métricas que alimentan sin cesar la nube virtual y le enseñan sobre nuestra conducta online. "Todas las industrias guardan y necesitan acceder a la información de maneras muy distintas -describe Marcelo Fandiño, CEO de EMC Argentina, empresa de almacenamiento y cómputo en la nube-. Algunos datos necesitan ser analizados en tiempo real, otros estar almacenados por años con consultas muy puntuales. Ahora tenemos una memoria gigante y lo que hay que hacer es darle toda la inteligencia. El usuario se está volcando cada vez más a la Red para tener su información y pronto tendrá su máquina principal completamente alojada en la nube. Para eso tendremos que darle el máximo y más creativo análisis a cada documento y dato alojados allí."

No es casualidad que en el Foro Económico Mundial celebrado en junio en Suiza, el concepto de Big Data haya sido protagonista. Un informe desarrollado durante el encuentro, llamado Big Data, Big Impact, declara a la masa de información gigante como una nueva clase de activo económico, como el dinero o el oro. Sebastián Bellagamba, director para Latinoamérica y el Caribe de la Internet Society, organismo mundial que vela por el buen desarrollo y crecimiento de Internet, reflexiona sobre el fenómeno: "No es la primera vez que se juntan datos nuestros, uno ha estado dando información buena parte de su vida, sólo que internet lo hace más evidente. La Red va coleccionando datos de nuestro perfil (sexo, edad, gustos, hábitos, procedencia); eso sirve para darnos mejores resultados en las búsquedas y que pueden servir para tomar decisiones o generar políticas públicas que impacten de manera positiva en la sociedad, que no es lo mismo que juntar y distribuir datos personales como número de DNI, dirección o nombre. Que la información de la Red crezca es deseable siempre que se respeten los libertades individuales y el usuario pueda elegir qué datos le da al universo virtual", advierte Bellagamba. (Ver recuadro No me grabes.)

Desde IBM explican el universo de Big Data a partir de tres v: volumen, variedad y velocidad. "Tenemos un gran desafío por delante, dado que se espera que para el año 2020 haya 35 zettabytes de información. Con IBM Insights trabajamos con plataformas de código abierto, le agregamos seguridad y el análisis es cada vez más intuitivo; intenta encontrar patrones y utiliza herramientas para conectar de esta información que proviene de lugares diferentes. El análisis tradicional de Business Intelligence (inteligencia de datos) ya no es suficiente. Si una telefónica sufre una caída de servicio y los usuarios empiezan a reclamar en las redes, debe poder acceder a esa información de inmediato para actuar cuanto antes", ejemplifica Leonardo González Barceló, líder en Big Data de IBM.

Hasta aquí sólo tenemos una descripción de un fenómeno del que todo internauta -en mayor o menor medida- es parte. Cabe entonces la pregunta: ¿por qué debería interesarle este universo al usuario? o -quizás más relevante- ¿cómo afecta esta nube de datos en su vida?

Hasta donde llega

No es sólo más flujos de datos los que recibe la Web hoy, sino también datos completamente nuevos. En la actualidad, empresas y gobierno trabajan con miles de sensores digitales que arrojan información de todo tipo a la Red. En equipos industriales, automóviles, electrodomésticos, en las calles, estos sensores pueden medir -y comunicar- la localización, el movimiento, la vibración, la temperatura, la humedad y hasta cambios químicos en el aire. Esto, y la actividad en la Red en general, permite la toma de decisiones: qué construir y dónde hacerlo, prevenir un desastre natural, evitar un embotellamiento, detectar posibles derrumbes. "Es un fenómeno creciente, que antes existía, pero se daba en ambientes controlados con datos estructurados; ahora los datos provienen de todos lados. Google no existiría sin toda esa Big Data y es nuestra misión organizarla y entregarla a los usuarios de una manera que sea relevante para su vida", dice Giraldo Hierro, líder de Enterprise Sales de Google.

Cualquier usuario puede también consultar y usar la inteligencia que se desprende de la Web. En Buenos Aires y muchas ciudades de la Argentina y el resto del mundo, cualquier usuario puede ir a Google Maps, introducir una dirección, elegir la vista de satélite y ver en tiempo real la congestión de tráfico de la zona que desea visitar, con información que los mismos usuarios envían a la Red por sólo usar su teléfono Android. También Google ha descubierto que ciertos términos de búsqueda sirven como buenos indicadores de la actividad de la gripe y desarrolló Flue Trends, donde cualquiera puede ingresar y ver la evolución de la gripe a través de datos globales de las búsquedas de los internautas en Google. Así, se pueden hacer cálculos aproximados de la actividad de esta enfermedad en determinadas regiones, lo que podría resultar de utilidad para tomar acciones de prevención.

También se puede usar la información para hacer más eficiente el consumo energético. "A través de la estrategia de Smart Meters de IBM, se analizó el consumo de electricidad de un barrio a través de sensores que enviaban datos de consumo. En base a esa información, la compañía fue capaz de determinar los hábitos de los vecinos en cada momento del día, ver cómo variaba la demanda y hasta cambiar algunos de esos hábitos con estrategias de premios y bonificaciones a sus clientes", ejemplifica Barceló.

Otra cara de Big Data es que el ciudadano tiene cada vez más acceso a ver datos de gobierno que antes sólo eran analizados al interior de las administraciones públicas. En 2009, fue pionera la ciudad de Washington, que abrió las puertas a toda su información con Data.gov. En marzo de este año el GCBA implementó Buenos Aires Data, el primer repositorio público de datos abiertos del país basado en CKAN -la plataforma utilizada por otros gobiernos nacionales y municipales alrededor del mundo-. Se puede ver allí la ejecución presupuestaria del gobierno, el catálogo de las bibliotecas públicas de la ciudad (300.000 volúmenes), el movimiento de las bicicletas públicas (500.000 recorridos), y grandes volúmenes de información geográfica previamente disponibles sólo para uso interno, como los polígonos correspondientes a más de 300.000 parcelas que componen de la ciudad, entre otros registros.

A la luz de todo esto, no existe hoy una empresa de tecnología que despliegue su estrategia de negocio sin contemplar una mirada sobre Big Data. Ya sean de hardware, software o servicios, todas apuntan sus desarrollos e inversiones a herramientas y aplicaciones que puedan desarmar el ovillo más grande del mundo. Así EMC, HP, IBM, Netapp, Intel, SAP, entre tantas, lanzan herramientas para llegar a esos datos de manera más rápida e eficiente (algo que hace dos años se analizaba en una semana, puede hacerse ahora en un día). Por su parte, los gigantes de Internet como Facebook, Google y Amazon tienen herramientas propias para analizar la información, y las consultoras de análisis Web trabajan a destajo en aumentar el cruzamiento de estos datos estructurados y no estructurados en busca de un mejor aprovechamiento del universo virtual. No seremos sólo testigos de este fenómeno, sino protagonistas de la era del nuevo oro.

NO ME GRABES

Una de las discusiones que se viene con Big Data está relacionada con los derechos de los usuarios a no ser rastreados -de así desearlo- en sus búsquedas en Internet y, como contrapartida, su responsabilidad (y no sólo la de las empresas) en la comprensión de los términos y condiciones de uso de cada sitio que visitan.

De a poco los principales navegadores -Chrome, Firefox, Explorer- están agregando herramientas para que el usuario pueda decidir cuándo quiere y cuándo no quiere dejar rastro o información sobre su navegación.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que al elegir estos filtros -se los conoce como Dont Track me-, también se le está quitando información a los sistemas para que brinden resultados más personalizados o tengan en cuenta los gustos o búsquedas frecuentes del usuario. "Falta una conciencia del usuario latino que aprueba términos y condiciones sin leer en la mayoría de las ocasiones qué es lo que está aceptando, y también una predisposición mayor de las empresas a mantener las reglas claras y no estar cambiando sus condiciones constantemente.

Hoy Internet no es una tecnología en su madurez; hay que estar atentos para atender la libertad de expresión y también para que la legislación que se haga no coarte Internet", opina Sebastián Bellagamba, de la Internet Society.

Juan Damia, representante para Latinoamérica de la Digital Analytics Association y titular de Intellignos, empresa local de análisis Web, remarca la importancia de aportarle claridad a la privacidad del usuario: "Si no empezamos a favorecer la privacidad del usuario, en el futuro directamente se va a prohibir medir todo. Hay que educar y mostrar al usuario la importancia que tiene ser medido, y que esto no invade la información personal. Promovemos un código de ética para que los profesionales trabajen respetando la información de los terceros. En Europa esto está avanzado y la gente no se desuscribe, por el contrario, elige y administra su navegación de una manera responsable, porque ve los beneficios de la inteligencia aplicada a la información en la Web"..

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Como evitar las trampas del Big Data

Cómo evitar las "trampas" del Big Data 
Jill Dyche - Harvard Business Review



Tan emocionante como yo encuentro al Big Data, los ejecutivos con los que me cruzo están comprensiblemente recelosos de saltar con ambos pies. Después de todo, algunas industrias han estado discutiendo terabytes de información por años. Y es cierto que los costes de abastecimiento, limpieza, carga, consulta y almacenamiento de datos de transacciones de bases de datos tradicionales a menudo superiores a los beneficios previstos. La tendencia Big Data se trata tanto de nuevas soluciones para la gestión y almacenamiento de volúmenes de información cada vez mayor, ya que se trata de los propios datos.
La pregunta en la mente de muchos de los líderes empresariales es la siguiente: ¿Tiene el potencial para acelerar los procesos empresariales existentes justifican el enorme costo asociado con la adopción de tecnología, proyecto rampa hacia arriba, y la contratación y capacitación del personal que acompañe los esfuerzos Big Data? Para agravar el escepticismo, muchos líderes han sido quemados por los esfuerzos de adopción de TI fracasado en el pasado y han comenzado a perder la paciencia, la sospecha de que Big Data es lo que uno de mis clientes llamadas "otro ejercicio intelectual en TI."
Justificar la inversión en grandes volúmenes de datos no es fácil. De hecho, he visto como empresas pasaron muchos meses y dólares incontables investigando Big Data sólo que luchar para definir un caso de negocio. Incluso con un buen modelo de negocio, la política y las cuestiones de propiedad pueden torpedear fácilmente proyectos de Big Data, sobre todo si se requieren cambios en las estructuras organizativas y procesos de negocio. Los riesgos inherentes a la adopción de soluciones de TI emergentes pueden abrumar rápidamente las recompensas.
Se pregunta si el Big Data es la decisión correcta para su empresa? Vea si usted puede contestar a estas cinco preguntas:

1: ¿Qué no podemos hacer hoy que Big Data podríamos ayudarnos a hacer?

Los líderes empresariales deben ser capaces de proporcionar orientación sobre el problema que quieren que Big Data resuelva, si usted está tratando de acelerar los procesos existentes (como la detección de fraude) o introducir otras nuevas que hasta ahora han sido caro o poco práctico (como la transmisión de datos de "contadores inteligentes" o seguimiento picos meteorológicas que afectan las ventas). Si no puede definir el objetivo de un esfuerzo Big Data, no perseguirlo.

2: ¿Qué habilidades, tecnologías y desarrollo de datos existente prácticas tenemos en el lugar que podría ayudar a poner en marcha un esfuerzo de Big Data?

En el interés de la administración de datos como un activo corporativo, muchos líderes empresariales han formado organizaciones de gestión de datos discretos. La misión es simple: para gestionar la información en sí misma, separada de aplicaciones y plataformas. La arquitectura de datos, calidad de datos, y las habilidades de metadatos y herramientas de estos equipos proporcionan a menudo se pueden aprovechar para apoyar los esfuerzos de Big Data. Si su empresa no cuenta con una organización eficaz de gestión de datos en el lugar, la adopción de la tecnología Big Data será un gran desafío.

3: ¿Cómo sería una prueba de concepto similar, y cuáles son algunos límites razonables para asegurar su rápido despliegue?

Big Data puede tomar vida propia, que evoluciona de bromas pasillo informal en un esfuerzo en toda regla desarrollo personalizado. Una vez que usted articula un problema de negocio de buena fe, tener claro el resultado deseado. Como con muchas otras pruebas de concepto la regla "no hervir el océano" se aplica a los grandes datos. Definir un esfuerzo "tamaño de bocado", y ampliarlo una vez que se muestra el valor.

4: ¿Qué determina si tenemos luz verde para una inversión en Big Data?

Sepa lo que parece el éxito, y poner las medidas en vigor. En una cadena de tiendas especializadas que analizan las interacciones de medios sociales resultaron en recomendaciones de productos más específicos en su página web. El equipo de Big Data proyecta una rentabilidad del 7 por ciento levantamiento ingresos mensuales entre el segmento de clientes de alto valor. El esfuerzo terminaría pagando por sí mismo en cuatro meses. El equipo no tuvo problemas para obtener financiación para el proyecto.

5: ¿Podemos gestionar los cambios producidos por Big Data?

Los cambios estructurales y de proceso que probablemente se producirán con un esfuerzo de grandes volúmenes de datos necesitan ser manejados con mucho cuidado. Aunque muchos marginará Big Data como un esfuerzo de la tecnología, al igual que con cualquier iniciativa empresarial de sus beneficios anticipados deben ser claras. Alguien debería entonces establecer y comunicar los avances hacia el resultado deseado. Como dijo el gurú de la gestión del cambio John Kotter, "Los líderes eficaces ayudan a otros a entender la necesidad del cambio y aceptar una visión común de los resultados deseados." Una vez que haya identificado los beneficios, nombrar un portavoz - el más alto en la organización la mejor - para sancionar el esfuerzo y comunicar el progreso. Esta persona debe tener la autoridad para la organización para asegurarse de Big Data se Mindshare, presupuesto y apoyo. Con la comunicación periódica de resultados tangibles, el pago de grandes volúmenes de datos puede ser muy grande por cierto.

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El mercado de Big Data explota

El tamaño del mercado e ingresos de vendedores en el mercado de Big Data


Por Jeff Kelly con David Vellante y David Floyer - Wikibon


Este es el informe de 2011, publicado originalmente el 15 de febrero de 2012. Ver Big Data Vendor Ingresos y Pronóstico del Mercado 2012-2017 para la actualización de 2012.

El mercado de Big Data está al borde de una etapa de crecimiento rápido que verlo superar la marca de 50 mil millones dólares en todo el mundo en los próximos cinco años.

A principios de 2012, el mercado de Big Data se sitúa en poco más de 5000 millones dólares basado en el software relacionado, hardware, y los ingresos por servicios. Mayor interés y conciencia del poder de Big Data y capacidades analíticas relacionadas para obtener una ventaja competitiva y mejorar la eficiencia operativa, junto con la evolución de las tecnologías y servicios que hacen los grandes datos en una realidad práctica, dará lugar a una tasa compuesta anual súper cargado de 58% de aquí a 2016.

Como se explica en nuestro Data Manifiesto de Big, Big Data es la nueva fuente definitiva de ventaja competitiva en todas las industrias. Para aquellas organizaciones que comprender y aceptar la nueva realidad de Big Data, las posibilidades de innovación, una mayor agilidad y una mayor rentabilidad son casi infinitas.

A continuación se muestra el pronóstico de cinco años de Wikibon para el mercado de los grandes datos en su conjunto:


Figura 1 - Fuente: Wikibon 2012

Del mercado actual, Big Data proveedores pure-play representan 480 millones de dólares en ingresos. A pesar de su relativamente pequeño porcentaje de la corriente de ingresos general (aproximadamente 10%), estos vendedores - como Vertica, Splunk y Cloudera - son responsables de la gran mayoría de las nuevas innovaciones y enfoques modernos de la gestión de datos y análisis que han surgido en la última varios años y hecho grandes datos del sector más caliente de TI.

Wikibon considera Big Data puros de papeles como los de hardware, proveedores de software, o servicios independientes cuyas relacionadas con los datos de Big cuentas de ingresos para el 50% o más de los ingresos totales. Este grupo también se compone de tres hasta hace poco independiente proveedores de almacenamiento de datos de próxima generación - HP Vertica, Teradata Aster, y EMC Greenplum - que en gran medida continuará operando como entidades autónomas y no tiene, hasta el momento, tenía su ADN contaminado por sus adquirentes .

A continuación se muestra un desglose de los ingresos a nivel mundial de los mejores Big Data proveedores pure-play para el año 2011. *


Figura 2 - Fuente: Wikibon 2012

A continuación se muestra un desglose de la cuota de mercado en el segmento de puro juego del mercado de Big Data.



Figura 3 - Fuente: Wikibon 2012

Los actuales líderes del mercado Big Data, por ingresos, son IBM, Intel y HP, estas mega proveedores se enfrentarán a una mayor competencia de los proveedores de las empresas establecidas, así como los antes mencionados Big Data puros-plays en desarrollo tecnologías Big Data y casos de uso que están impulsando el mercado . Incumbe a Hadoop centrado puros-plays, sin embargo, establecer un modelo de negocio rentable para comercializar el marco de código abierto y el software relacionado, que hasta la fecha ha sido difícil de alcanzar.

A continuación se muestra un desglose de la corriente de los ingresos totales Big Data por el proveedor **:

Total 2011 Ingresos de Big Data Revenue por vendedor

Vendor	Big Data Revenue (in $US millions)	Total Revenue (in $US millions)	Big Data Revenue as Percentage of Total Revenue
IBM	$953	$106,000	1%
Intel	$765	$54,000	1%
HP	$513	$126,000	0%
Fujitsu	$285	$50,700	1%
Accenture	$273	$21,900	0%
CSC	$160	$16,200	1%
Dell	$154	$61,000	0%
Seagate	$149	$11,600	1%
EMC	$138	$19,000	1%
Teradata	$120	$2,200	5%
Amazon Web Services	$116	$650	18%
SAS Institute	$115	$2,700	1%
Capgemini	$111	$12,100	1%
Hitachi	$110	$100,000	0%
SAP	$85	$17,000	0%
Opera Solutions	$76	$100	76%
NetApp	$75	$5,000	0%
Atos S.A.	$75	$7,400	1%
Huawei	$73	$21,800	0%
Siemens	$69	$102,000	0%
Xerox	$67	$6,700	1%
Tata Consultancy Services	$61	$6,300	1%
SGI	$60	$690	9%
Logica	$60	$6000	1%
Mu Sigma	$55	$65	85%
Microsoft	$50	$70,000	0%
Oracle	$50	$36,000	0%
Splunk	$45	$63	68%
1010data	$25	$30	83%
Supermicro	$23	$943	2%
MarkLogic	$20	$80	25%
Cloudera	$18	$18	100%
Red Hat	$18	$1,100	2%
Informatica	$17	$750	2%
Calpont	$15	$25	60%
ClickFox	$11	$35	31%
Fractal Analytics	$12	$12	100%
Pervasive Software	$10	$50	20%
Tableau Software	$10	$72	14%
Think Big Analytics	$8	$8	100%
MapR	$7	$7	100%
Digital Reasoning	$6	$6	100%
ParAccel	$5	$11	45%
Couchbase	$5	$6	84%
DataStax	$4.5	$4.5	100%
10gen	$4.5	$4.5	100%
Datameer	$4	$4	100%
Hortonworks	$3	$3	100%
RainStor	$2.5	$2.5	100%
Attivio	$2.5	$19	13%
QlikTech	$2	$300	1%
HPCC Systems	$2	$2	100%
Karmasphere	$2	$2	100%
Other	$25	n/a	n/a%
Total	$5,125	$866,671	1%

Notas sobre la tabla de arriba. Ha habido varias preguntas de la comunidad en estos datos, la forma en que se obtuvo y por qué se cuantificaron ciertos proveedores como estaban. La siguiente captura de algunos de los aspectos más destacados de estas discusiones.

• Intel, Seagate y Super Micro tienen grandes acciones debido a la propensión de datos de gran escala los racimos de utilizar componentes off-the-shelf y soluciones de caja blanca. Esto es especialmente cierto para los gigantes de Internet como Google y Facebook.
• Fuerte presencia de IBM incluye una gran proporción de los servicios debido a la fuerte cartera de servicios profesionales de la empresa. Además, la fuerte negocio de software de análisis de IBM es un gran contribuyente a sus iniciativas de Big Data.
• Cifras de Oracle Exadata y Exalogic incluyen porque son enfoques no tradicionales para el manejo de datos de gran tamaño. Sin embargo, no se incluye el conjunto de ingresos de estos productos. Se valoran los ingresos que se asociaron con implementaciones que eran grandes en capacidad.
• La generación de ingresos de la empresa proveedor de almacenamiento de datos siguiente de Vertica, Greenplum, y Aster Data se incluyó en las cifras de ingresos Big Data generales de su empresa matriz.

Wikibon inició esta investigación en un esfuerzo por proporcionar alguna orientación a la comunidad sobre el tamaño del mercado de Big Data. Todo el mundo está zumbando sobre Big Data, que lleva a la pregunta: "¿Qué tan grande es el mercado de Big Data" Se realizaron búsquedas pero no pudimos encontrar ninguna información de mercado y sentimos que poner adelante a tops / abajo y fondos / hasta el análisis sería útil. Poner una "estaca en la tierra 'en el tamaño del mercado también, esperamos, generar nuevos debates en la comunidad y ayudarnos a afinar las estimaciones del mercado. Toda la entrada creíble será evaluado y actuar en consecuencia rápidamente.

En cuanto a la metodología, el tamaño del mercado de Big Data, pronóstico, y los datos de cuota de mercado relacionados se determinó con base en una extensa investigación de las cifras de ingresos públicos, informes de prensa, entrevistas con los proveedores y revendedores en relación con las tuberías de clientes, hojas de ruta de productos, y la retroalimentación de la comunidad de Wikibon los profesionales de TI. Muchos vendedores no fueron capaces o dispuestos a proporcionar cifras exactas para nuestra definición Big Data, y porque muchos de los puros de papeles son de propiedad privada era necesario que Wikibon para triangular muchas fuentes de información para determinar nuestras cifras finales. Wikibon define los grandes datos para incluir conjuntos de datos cuyo tamaño y tipo que sean impracticables para procesar y analizar con las tecnologías de bases de datos tradicionales y herramientas relacionadas. El mercado de datos grande, por lo tanto, incluye las tecnologías, herramientas y servicios diseñados para hacer frente a estas deficiencias. Éstas incluyen:

• Hadoop distribuciones, software, subproyectos y hardware relacionado;
• La próxima generación de almacenes de datos y hardware relacionado;
• Big data plataformas analíticas y aplicaciones;
• Plataformas y aplicaciones de inteligencia de negocios, minería de datos y visualización de datos que se aplican a los grandes datos;
• Plataformas de integración de datos y herramientas que se aplican a los grandes datos;
• Apoyo Big Data, capacitación y servicios profesionales.

Si bien esta es una definición ciertamente amplio mercado, la mayoría de las tecnologías y herramientas básicas Big Data comparten alguna combinación de las siguientes características. Se aprovechan de hardware común para permitir scale-out, técnicas de procesamiento en paralelo; emplear a un cierto nivel de modelo de datos no relacionales con el fin de procesar los datos no estructurados y semi-estructurados; aprovechar el almacenamiento de datos en columnas y / o capacidades de compresión de datos para mejorar la eficiencia de la consulta; y son interoperables con análisis de negocios y tecnologías de visualización de datos para transmitir conocimientos a los usuarios finales.

A continuación se muestra un desglose de los ingresos Big Data por el hardware, software y servicios.


Figura 4 - Fuente: Wikibon 2012

Pure-plays desarrollo de la innovación Big Data

Mientras que los pesos pesados ​​de TI de IBM e Intel actualmente liderando el mercado de Big Data en los ingresos en general, esto se debe principalmente a su amplitud de ofertas y atrincheramiento en muchos centros de datos empresariales, y, en el caso de Intel, la propensión de los proyectos de Big Data para utilizar los productos básicos x / 86 servidores. Además, el énfasis de IBM en análisis y su cartera de grandes servicios están impulsando gran parte de los ingresos de datos grande de la compañía. Por otra parte, el mercado es inmaduro, con pequeños Big Data puros-plays sólo el aumento gradual de sus estrategias de salida al mercado.

Las innovaciones de mayor impacto en el mercado de grandes volúmenes de datos son, de hecho, que viene de los numerosos vendedores pure-play que, a partir de ahora, sólo poseen una pequeña participación en el mercado global. Si bien no todos van a tener éxito en el largo plazo, y sin embargo, algunos tienen que entregar ningún ingreso significativo, Wikibon espera que muchos de estos vendedores disfrutando de un rápido crecimiento en los próximos cinco años como sus ofertas, servicios de apoyo, y los canales de venta madurar. Por supuesto, esto también significa todos y cada uno de puro juego Big Data es un objetivo de adquisición potencial de mega proveedores de IBM, Oracle, HP, EMC, y otros. Como ha sucedido en otros mercados de rápido crecimiento, como el mercado de Business Intelligence en el período 2007-2008, el mercado de Big Data experimentará una consolidación significativa en los próximos tres a cinco años. Los vendedores de la adquisición sería prudente permitir actuales Big Data puros-plays para seguir operando y, más importante, innovando como entidades mayormente independientes, o el riesgo de sofocar la innovación que muy está alimentando un enorme crecimiento del mercado de datos grande.

A continuación se presentan ejemplos específicos de las innovaciones que están siendo impulsados ​​por grandes datos puros de roles:

Distribuciones de Hadoop Cloudera y Hortonworks son responsables de la mayoría de las contribuciones al proyecto Apache Hadoop que mejoran significativamente las capacidades de rendimiento de la fuente abierta del marco Big Data y la empresa de preparación.

Cloudera, por ejemplo, contribuye significativamente a Apache HBase, la base de datos no relacional basada en Hadoop que permite la baja latencia, búsquedas rápidas. La última de estas iteraciones, a la que los ingenieros de Cloudera contribuyeron, es v2 hFile, una serie de parches que mejoran la eficiencia de almacenamiento HBase.

Hortonworks ingenieros están trabajando en una arquitectura de próxima generación MapReduce que promete aumentar el tamaño máximo de clúster Hadoop más allá de su actual limitación práctica de 4.000 nodos, así como añadir un cierto nivel de transmisión en tiempo real las capacidades de análisis de datos.

MapR tiene un enfoque más propio para Hadoop, que complementa HDFS con su compatible con la API de DirectAccess NFS en su distribución de Hadoop empresa, añadiendo capacidades significativas de rendimiento y tiempo de actividad.

Next Generation Data Warehousing Los tres líderes, hasta hace poco independientes proveedores de almacenamiento de datos de próxima generación - Vertica, Greenplum, y Aster Data - están dando un vuelco al mercado tradicional de almacenamiento de datos empresariales con bases de datos analíticas masivamente paralelas, columnares que entregan aligerar la carga de datos rápido y casi real capacidades de consulta de tiempo.

La última versión de la Vertica Analytic Platform, Vertica 5.0, por ejemplo, incluye nuevas capacidades de elasticidad para expandir fácilmente o implementación de contratos y un montón de nuevas funciones analíticas en la base de datos.

Aster Data ha sido pionero en un marco de SQL-MapReduce novela, que combina lo mejor de ambos enfoques de tratamiento de datos, en tanto que única plataforma analítica de colaboración de Greenplum, Chorus, ofrece un entorno social para científicos de datos para experimentar con Big Data.

Los tres proveedores experimentaron un crecimiento significativo de los ingresos en los últimos dos o tres años, con Vertica a la cabeza con un estimado de $ 84 millones en ingresos en 2011, seguido de Aster Data, con 52 millones de dólares y Greenplum con $ 40 millones.

Plataformas y aplicaciones Big Data Analytic Un puñado de up-and-coming proveedores están desarrollando aplicaciones y plataformas que aprovechan la infraestructura Hadoop subyacente para proporcionar tanto a los científicos de datos y usuarios de negocios "regulares" con herramientas fáciles de usar para la experimentación de Big Data. Menos madura es el mercado de pulido a los usuarios finales aplicaciones Big Data.

Datameer está ganando tracción significativa con su plataforma de inteligencia de negocio basado en Hadoop que aprovecha una interfaz de hoja de cálculo familiar para permitir a los usuarios sin motor para manipular o analizar datos basada en Hadoop de otra manera; Razonamiento Digital, cuya plataforma de síntesis se encuentra en la parte superior de Hadoop para analizar la comunicación basada en texto, está muy arraigado en el sector gubernamental y está lista para expandir a las empresas más tradicionales. Karmasphere ha desarrollado una plataforma de desarrollo analítico que permite a los científicos datos para realizar consultas ad hoc sobre datos basados ​​en Hadoop través de una interfaz SQL.

Big-Data-as-a-Service Big-Data-as-a-Service se está desarrollando rápidamente gracias a proveedores como Tresata, 1010data y ClickFox. Aplicaciones y servicios de Big Data en la nube tienen el potencial de permitir que las pequeñas y medianas empresas, así como las empresas que carecen de conocimientos técnicos internos Big Data, para aprovechar el procesamiento de grandes volúmenes de datos y capacidades analíticas sin necesidad de desplegar y gestionar en las instalaciones hardware o software.

Plataforma basada en la nube de Tresata, por ejemplo, aprovecha Hadoop para procesar y analizar grandes volúmenes de sus clientes los datos financieros, incluyendo enriqueciéndola con datos de terceros, tales como los datos del mercado de valores y devuelve los resultados a través de on-demand visualizaciones para los bancos, los datos financieros empresas y otras compañías de servicios financieros.

1010data ofrece una aplicación basada en la nube que permite a los usuarios de negocios y analistas para manipular datos en el formato de hoja de cálculo familiar, pero a escala Big Data. Y las minas plataforma ClickFox grandes volúmenes de datos de punto de contacto del cliente para asignar la experiencia total del cliente con efectos visuales y análisis entregados bajo demanda.

Plataformas no Hadoop Big Data Otros proveedores no Hadoop contribuyen innovación significativa a la gran paisaje datos incluyen:

• Splunk, que se especializa en el procesamiento de datos y el análisis de archivos de registro para permitir a los administradores supervisar el desempeño de TI de infraestructura e identificar los cuellos de botella y otras interrupciones en el servicio;
• HPCC Systems, una spin-off de LexisNexis, que ofrece un marco de Big Data compitiendo para Hadoop que sus ingenieros construyen internamente en los últimos diez años para ayudar a la empresa en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para sus clientes en finanzas, servicios públicos y gobierno ;
• DataStax, que ofrece una versión comercial de la base de datos de código abierto Apache Cassandra NoSQL junto con los servicios de apoyo conexos incluidos con Hadoop.

Por supuesto, hay muchos otros que prometen Big Data creación de empresas que son demasiado temprano en su existencia a ser incluido en este informe los ingresos, pero que ninguno-la-menos están fuera de aperturas prometedoras. Entre ellos se encuentran Sqrrl, Aerospike, Platfora, Continuidad, Hadapt y Wibidata. Las empresas deben mantener una estrecha vigilancia sobre estos y otros datos de gran puros de papeles, ya que continúan desarrollando innovadoras pero prácticas Big Data plataformas, aplicaciones y servicios.

Línea de Acción: El mercado de Big Data está explotando, no sólo en términos de marketing publicitario, sino también en los ingresos reales. Mientras que las personas razonables pueden debatir definiciones y tamaños del mercado en general, una cosa está clara - Big Data es un mercado grande y de rápido crecimiento. Para profesionales de TI que significa la investigación de las formas en que se puede monetizar las fuentes de datos en sus organizaciones y la obtención de las habilidades necesarias para alcanzar dicho objetivo. Para la comunidad de proveedores que significa que usted necesita tener una historia alrededor de Big Data que es creíble con una hoja de ruta que ofrece un valor de negocio claro y flexibilidad para moverse con este espacio de rápido crecimiento.

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Netscape (Firefox) finalmente rió último: Cae Internet Explorer

Netscape: el navegador web que se volvió contra Microsoft
John Naughton - The Guardian
El Internet Explorer de Bill Gates mató a Netscape... pero volvió a aumentado en forma de Firefox, y ahora ha sido el última en reir


Bill Gates en el lanzamiento de Internet Explorer 4.0 en 1997. Foto: Dwayne

Así que Microsoft ha decidido "retirarse" de Internet Explorer, su navegador web. ¿Entonces qué? Para la mayoría de los usuarios de Internet la noticia probablemente clasificado en algún lugar cercano a la información más reciente sobre los rendimientos de los bonos de la deuda rumana. Pero para veteranos como este columnista, que pone la rúbrica de un interesante capítulo en la historia moderna de la industria informática.

Así que vamos a volver el carrete un poco - hasta 1993. Para entonces, el internet tenía aproximadamente 10 años de edad, sino por su primera década había sido en gran parte desconocido a nadie más que los geeks y los investigadores de informática. Dos años antes, Tim Berners-Lee había creado y puesto en libertad el World Wide Web en el Internet, pero al principio nadie se dio cuenta. Luego, en la primavera de 1993, Marc Andreessen y Eric Bina liberados Mosaic - el primer navegador gráfico - y de repente el "mundo real" se dieron cuenta de lo que era el Internet para, y clamaba a subir a bordo.

Pero aquí está la cosa extraña: Microsoft - por entonces la fuerza abrumadoramente dominante en el mundo de la computación - no se percató de la internet. Uno de los biógrafos de Bill Gates, James Wallace, afirmó que Microsoft no tenía ni siquiera un servidor de Internet hasta que a principios de 1993, y que la única razón por la compañía de establecer uno fue porque Steve Ballmer, Gates de segundo al mando, había descubierto en un viaje de ventas que la mayoría de sus grandes clientes corporativos estaban quejándose de que Windows no tenía una "pila TCP / IP" - es decir, una manera de conectarse a Internet. Ballmer nunca había oído hablar de TCP / IP. "Yo no sé lo que es", le gritó a los subordinados a su regreso a Seattle. "Yo no quiero saber lo que es. Pero mis clientes están gritando al respecto. Hacer que el dolor desaparezca ".

Pero incluso cuando los ingenieros de Microsoft desarrollaron una pila TCP / IP en Windows, el dolor continúa. Andreessen y sus colegas dejaron la universidad para fundar Netscape, escribió un nuevo navegador desde cero y lo lanzó como Netscape Navigator. Esto se extendió como reguero de pólvora y llevó fundadores de Netscape para especular (desmesuradamente) que el navegador se convertiría en la única pieza de software que los usuarios realmente necesitan - relegando así el sistema operativo a un sistema de soporte de vida simple para el navegador.

Ahora que llamó la atención de Microsoft. Era una compañía del sistema operativo, después de todo. El 26 de mayo 1995 de Gates escribió un memorando interno (titulado "Internet Tidal Wave"), que ordenó a sus subordinados que tirar todos los recursos de la compañía en lanzar un ataque de una sola mente en el mercado de los navegadores web. Dado que Netscape tenía una participación de 90% de ese mercado, Gates estaba declarando efectivamente la guerra a Netscape. Microsoft construyó apresuradamente su propio navegador, el nombre que Internet Explorer (IE), y se dedicó a destruir el advenedizo incorporando Explorador en el sistema operativo Windows, de modo que era el navegador por defecto para todos los PC vendidos.

La estrategia funcionó: Microsoft logró exterminar Netscape, pero en el proceso también casi destruyó a sí misma, porque la campaña activa una (competencia desleal) demanda antimonopolio que parecía romper la empresa, sólo para el fundador en el último momento. Así que Microsoft vivió para contarlo, e Internet Explorer se convirtió en el navegador del mundo. Para el año 2000, IE tenía una cuota de mercado del 95%; fue el facto estándar de la industria de, lo que significaba que si quería hacer una vida de desarrollo de software que tenía que asegurarse de que su materia trabajó en el IE. La franquicia Explorador era un monopolio en los esteroides.

Pero resultó ser un arma de doble filo. Las empresas y organizaciones grandes construyeron su infraestructura de TI en torno a Internet Explorer. El NHS, por ejemplo, tiene cientos de miles de PCs, y durante años, si usted quiere vender productos de software a ella, entonces tenían que ser capaz de ejecutar no sólo en IE, pero en una versión específica (6) del programa . Por lo que sé, que todavía puede ser el caso.

Así que el propio éxito de Microsoft en dominar el mercado de los navegadores en efecto bloquea algunos de sus mayores clientes en un túnel del tiempo cada vez más disfuncional e inseguro. Pero agarre monopólico de Microsoft en el sistema operativo del PC y el mercado de software de oficina también la hacía ver lo que estaba sucediendo en la industria de la computación en general. Del mismo modo que se perdió el internet cuando apareció por primera vez, Microsoft también se perdió el cambio a la computación en nube y los dispositivos móviles.

Y debido a que Internet Explorer era tan dominante, Microsoft tenía poco incentivo para actualizar y mejorar la misma. Así que, al final, otro - más innovadoras - navegadores como Opera, Safari, Firefox y Google Chrome finalmente apareció. En comparación con los recién llegados, IE se veía cada vez más cansado y empobrecida, el equivalente en software de un ex campeón de peso pesado engordado y artríticos. Y lo más interesante es que el contendiente que provocó su caída fue Firefox, el producto de la Fundación Mozilla, una organización creada a partir de las ruinas de ... Netscape. ¿Quién dijo que no hay justicia?

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Aumenta la inversión de riesgo en emprendimientos de telefonía móvil

Los capitalistas de riesgo apuestan en los emprendimientos en celulares
Richard Waters - Financial Times


teléfonos móviles durante un concierto © Cesare Ferrari / iStock


Una plataforma de computación móvil penetra todo ha sido la gran esperanza de los inversionistas de tecnología durante la mayor parte de la década: un sucesor para el mundo PC-y-servidor, que proporcionaría las bases para la próxima generación de Googles o ebooks.
Ahora, a medida que la promesa comienza a mostrar signos de haber sido cumplido, el dinero está vertiendo en. En los EE.UU., el monto de inversión de capital riesgo en el móvil a más del doble el año pasado, llegando a $ 7.8bn, según CB Insights, que reúne arranque seguridad de los datos. Esto representa el 16 por ciento de todo el dinero invertido por los capitalistas de riesgo durante el año.

Las empresas de pago, como Square, servicios operativos, como Instacart, y los proveedores de seguridad móvil Lookout incluidos y medios sociales aplicaciones como Yik Yak son parte de una ola de nuevas empresas start-primer móviles que han aprovechado el entusiasmo de los inversionistas por las empresas que se preparan para este paradigma.
"Cuando los cambios de plataforma, obtenemos una nueva oportunidad", dice Bill Gurley, socio de la firma de capital de riesgo de referencia y un patrocinador de Uber. El servicio de alquiler de comunicación por radio recientemente recaudó $ 1.2 MIL, uno de los mayores rondas de recaudación de fondos nunca para una empresa privada, lo que supone una valoración de US $ 40 mil millones. Eso hace que sea una poderosa declaración de la clase de oportunidad Sr. Gurley reclama para la era smartphone.
"La plataforma móvil pone un procesador casi en todas partes", dice el socio de referencia, que hizo estas declaraciones en una conferencia de Goldman Sachs el mes pasado. "Es lo que hay detrás de una empresa como Uber."
Si los teléfonos inteligentes han puesto procesadores en más de 1BN manos, entonces la próxima extensión de la plataforma móvil - "vestibles", como smartwatches y vasos que llevan dispositivos sensoriales - pronto podría hacerlos ineludible, añadiendo que el impulso de la revolución.
Se ha esperado durante mucho tiempo que las empresas móviles despegarán, pero ha tomado algunas valoraciones llamativos de las empresas para convencer a los inversores de que las grandes ganancias son finalmente en juego.
La aparición de Uber como más caliente de puesta en marcha de Silicon Valley desde Facebook, por ejemplo, ha causado una estampida de inversión en muchos otros servicios que han modelado a sí mismos en la empresa-que graniza paseo. La mayoría de estilo a sí mismos como "servicios a la carta" - utilizando teléfonos móviles para hacer frente a una necesidad y luego suministrarla mediante offline cumplimiento.
Excluyendo Uber, las empresas que se ajustan a esta descripción recaudaron $ 1.46bn en capital de riesgo en los 12 meses hasta septiembre de 2014, CB Perspectivas dice. La marea creciente de la llamada "Uber para X" empresas (porque muchos estilo a sí mismos "el Uber" de una industria en particular) incluye taxis rival aplicación Lyft, así como servicios operativos, como Postmates.



El éxito notable de otros líderes móviles tempranos también ha despertado el interés de los inversores a otras categorías prometedores. $ 22 mil millones adquisición de Facebook de WhatsApp año pasado, por ejemplo, ha confirmado aplicaciones de chat como una de las áreas más calientes de la inversión móvil.
El año pasado, en parte alentado por la adquisición de Facebook, los inversores de capital de riesgo ponen $ 1.41bn en empresas de mensajería móvil, CB Perspectivas dice: desde mensajes de fuga de Snapchat a Slack, un servicio para equipos de trabajadores con un componente móvil pesado.
El auge de la inversión se está extendiendo mucho más allá de las compañías móviles primero. Muchos cuyas historias datan de mucho antes del auge de teléfonos inteligentes también están cambiando su enfoque hacia el móvil y, en algunos casos, poniendo inversiones sustanciales detrás de sus planes.


Por ejemplo, cuando Change.org, un servicio en línea para las peticiones de organización, levantó 25 millones de dólares a finales del año pasado, gran parte de su motivación fue la de extender su alcance móvil. Ya, la mitad de todas las interacciones con el servicio son en dispositivos móviles.
"Ha habido una histórica falsa división entre la web y el mundo, que se derrumba con el móvil", dice Ben Rattray, presidente ejecutivo de Change.org. Mediante la adición de una etiqueta de geolocalización a sus peticiones, por ejemplo, cualquier persona con un dispositivo móvil sería capaz de ver todas las campañas de Change.org que tienen lugar cerca de ellos, lo que podría traer mucha más publicidad y apoyo a eventos locales.
"Se puede involucrar a la gente en el que están en el mundo o en tiempo real," dice el Sr. Rattray - cosas que se podrían agregar a tanto relevancia e inmediatez para una amplia gama de servicios de internet.

Se ha producido una histórica falsa división entre la web y el mundo, que se derrumba con el móvil

¿Cuántas de las empresas replantear un lugar en el mundo móvil producirá un cambio de sus inversores es otro asunto. WhatsApp apenas había arañado la superficie en la experimentación con formas de producir ingresos antes de ser adquirida; Facebook ha puesto ya que la cuestión fuera y cambió su enfoque al crecimiento usuario. Pocos pueden permitirse ese lujo.
La publicidad, la principal fuente de ingresos para muchas empresas de Internet de escritorio, está creciendo rápidamente en los teléfonos móviles, aunque desde una base baja. En la primera mitad de 2014, se había llegado a $ 5.3bn, o el 23 por ciento de todos los estados de la publicidad digital, según el Interactive Advertising Bureau.
Sin embargo, con las empresas de mayor éxito en móviles que atraen las valoraciones por las nubes, podría tomar años para los fundamentos del negocio - los elementos que realmente reflejen los valores de las empresas en la industria móvil - para ponerse al día.

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La masa crítica de distintas industrias es... claramente diferente

Le tomó el teléfono 75 años hacer lo que Angry Birds hizo en 35 días. Pero ¿qué significa eso?


Por Timothy Aeppel - The Wall Street Journal


1883: Una ilustración de una central telefónica en Londres, publicado por primera vez en El Gráfico. Getty Images

Entra en una tienda de Apple o cualquier otro proveedor de electrónica y que te van a venir lejos tecnología convencido está avanzando más rápido que nunca.

Eso portátil que parecía imposiblemente delgadas de un año o dos atrás es cosa del pasado, sustituyó opciones mucho más esbeltas. Los últimos teléfonos toman imágenes más nítidas y las aplicaciones ahora parecen no tener fin y en constante cambio.

Estas riquezas electrónicos son sólo parte de una ola más grande de innovación que se está dando un vuelco economías y la creación de nuevos desafíos para los trabajadores, de acuerdo con un nuevo informe de Carl Benedikt Frey y Michael Osborne, dos economistas de la Universidad de Oxford que crearon un gran revuelo hace dos años al predecir que casi la mitad de los empleos en Estados Unidos podría automatizarse de distancia en las próximas dos décadas.

"Nos llevó un promedio de 119 años para el cabezal de difundir fuera de Europa", señalan los autores. "Por el contrario, la Internet se ha extendido en todo el mundo en sólo siete años."

La idea de que la nueva tecnología se está extendiendo más rápidamente que nunca antes se ha convertido en la sabiduría convencional. El informe señala que tomó 75 años para los teléfonos para alcanzar 50 millones de usuarios, mientras que Angry Birds alcanzaron ese objetivo en tan sólo 35 días. Una de las comparaciones más coloridos, señalan, apareció en Forbes-que recientemente señaló que WhatsApp gana más adeptos en sus primeros seis años que el cristianismo hizo en sus primeros 19 siglos.

Pero no todas las innovaciones son iguales. Una nueva aplicación informática que puede propagarse hoy porque hay una red -que electrónico tardó décadas en construir, por cierto, capaz de conectar a millones de usuarios durante la noche.

"Si bien hay algunas pruebas de que el ritmo de difusión ha aumentado, sobre todo en áreas de medios de comunicación y la electrónica, es menos cierto que en muchos aspectos de difusión es un proceso muy lento", dice Scott Stern, economista del MIT que estudia cómo los nuevos inventos propagan . Los cambios se producen más lentamente, señala, cuando una nueva invención es más fundamental. La adopción de teléfonos, por ejemplo, requiere la construcción de una red masiva de cables y conmutadores.

"Contamos con la infraestructura necesaria para obtener Angry Birds", dice. "Pero eso no se traduce necesariamente en el caso de las tecnologías que representan un cambio más fundamental, tales como máquinas autónomas".

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Precios: Dejar que los clientes se autosegmenten

Deje que sus clientes se segmenten ellos mismos sobre su propia disposición a pagar
Stefan Michel - Harvard Business Review



El difunto Sir Colin Marshall, cuando era director general y presidente de British Airways (BA), sabía que el éxito en su negocio era la captura de un valor superior. En una entrevista de 1995 con HBR, resumió la oportunidad brillantemente: "Uno siempre va a ser enfrentado con el hecho de que la gran mayoría de la gente va a comprar a ese precio. Pero incluso para un bien aparente, como el transporte aéreo, un elemento del público viajero está dispuesto a pagar una pequeña prima para un servicio superior .... En nuestro caso, estamos hablando de un promedio de 5%. En nuestros ingresos de £ 5 millones de dólares, sin embargo, que el 5% se traduce en un extra de £ 250 millones, o $ 400 millones, un año".

Si estás fuera de capturar más valor, una táctica infalible es que encontrar una manera de cobrar precios diferentes a los clientes con diferente disposición a pagar (WTP). Los economistas llaman a veces esta "discriminación de precios", que suena mal ya discriminar a las personas es generalmente ilegal, por no hablar de inmoral. Sin embargo, la mayoría de nosotros encontramos formas de discriminación de precios con frecuencia que no nos molestan. Por ejemplo, que regatea los descuentos otorgados a jubilados y estudiantes? (Bueno, está bien, me he sentido en ocasiones un tinte como veo a mis vecinos jubilados conducir coches mucho más caros que el mío.)

Pero cobrar diferentes clientes diferentes precios para el mismo o un producto o servicio similar es difícil por razones que no tienen nada que ver con la ética. Primero: no es fácil de identificar y clientes del grupo de acuerdo con su disposición a pagar. Segundo: si usted tiene diversos precios en el mercado de un producto similar, no hay prevención de sus clientes adinerados de tomar ventaja de los precios más bajos, también. A menudo, un vendedor tratará de recoger las ventas de más compradores sensibles al precio (sin cortar los márgenes de sus mejores clientes) con el lanzamiento de un segundo, "de la marca de combate" de gama baja. Pero los clientes son inteligentes, y esto a menudo invita a otro grave problema - de hecho llamado por uno de los términos más aterradores en el vocabulario de gestión: la canibalización.

No es una solución elegante a este problema, que yo llamo Consta de dos partes "verja de auto-segmentado.":

1. Los clientes revelan su disposición a pagar a través de auto-segmentación, es decir, ellos mismos elegir entre el alta o baja oferta de precios; y 
2. El arbitraje se impide entonces a través de la esgrima eficaz - es decir, los clientes con alta disposición a sueldo están cercadas de la oferta de bajo precio.

Un ejemplo fabuloso de esta estrategia se Couponing. Tienda de comestibles podrían simplemente ofrecer el mismo precio atractivo para todo el mundo, pero en cambio, invitar a los clientes a presentar cupones a los cajeros con el fin de obtener descuentos en determinados productos durante ciertos períodos de tiempo. ¿Por qué es esta hermosa? Debido a que muchos compradores no se molestan en buscar, recoger, y canjear cupones. Por lo tanto, efectivamente optar por pagar el precio completo. Compradores frugales y familias que viven en pequeños presupuestos son más propensos a tomar la decisión contraria, la auto-selección para participar en la oferta de menor precio por el uso de cupones e incluso compras específicamente para los productos que están a la venta. En este ejemplo, el cupón es el "cerco" para identificar los segmentos y discriminar el precio.

Una vez que entienda la esgrima, que se ve vallas por todas partes. Moda y artículos deportivos marcas famosas, por ejemplo, los compradores de primera calidad valla poniendo 50 o 100 kilómetros entre sus tiendas de la marca en la ciudad y las regletas de donde venden los modelos anteriores e incluso actual temporada de grandes descuentos. Y, de vuelta a los negocios de Sir Colin, esgrima va a la izquierda y la derecha con asientos del avión. Es apenas una ocurrencia aleatoria cuando un precio de ida y vuelta sale mucho más barato y hay un domingo entre el vuelo de salida y de entrada. Que las cercas de la mayoría de los viajeros de negocios, incluso (o especialmente) si vuelan en clase económica. Otro mecanismo es la esgrima entradas sin flexibilidad para cancelar y reprogramar vuelos. (Si usted es como algunos participantes inteligentes en seminarios he enseñado, el pensamiento podría estar ocurriendo a usted que un billete totalmente reembolsable es realmente una oferta diferente de un boleto no reembolsable, y por lo tanto, no constituye esgrima sino simplemente la venta de diferentes productos a diferentes precios. Es un punto válido, pero dado que la diferencia de precio es a veces más del 400%, desde luego, no se basa en consideraciones de costos. Lo que las aerolíneas quieren hacer es llenar aviones subutilizadas con entradas baratas que son poco atractivos para los altos salarios clientes).

Una vez que empiezas a ver las elegantes funcionamiento de esgrima auto-segmentado a su alrededor, usted puede comenzar a ver las oportunidades de usarlo en su negocio. Si los diferentes clientes están dispuestos a pagar precios diferentes eligiendo, por ejemplo, para estallar en su tienda insignia o caminar todo el camino a las salidas, ¿por qué no dejar que ellos? Sin embargo, porque nunca hay un almuerzo gratis, esta estrategia requiere una muy buena comprensión de lo que los clientes realmente quieren y cómo segmentos se diferencian entre sí. El cuadro más grande aquí es, por supuesto, que la fijación de precios basada en el valor siempre requiere de un conocimiento sólido y sofisticado de lo que los clientes valoran

Por último, recuerde que las cercas son más poderosos si dan incluso cuando nos quitan. Clientes premium deberían gozar al menos un atributo importante que los bajos precios de asilo no reciben. La hierba nunca debe mirar mucho más verde al otro lado de la valla.

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Los robots toman por asalto la Bolsa de Tokio

Los humanos perdiendo a medida que los robots toman la Bolsa de Tokio

por Yuji Hasegawa NakamuraToshiro

 
El autor Michael Lewis
Michael Lewis, autor de "flash Boys", habla durante una entrevista con Bloomberg Television en Nueva York. Lewis, cuyo libro más vendido, "Flash de Niños," pintó la multitud HFT como villanos, sostienen la práctica da a las personas con las computadoras más rápidas una ventaja injusta. Fotógrafo: Chris Goodney / Bloomberg

(Bloomberg) - Yuji Honkawa sabían que los seres humanos estaban perdiendo en abril de 2010, cuando no importa lo rápido que envió órdenes para ser llenados en la Bolsa de Valores de Tokio, una máquina se le adelantó.
Desempleado ahora después de 20 años ocupan la renta variable a siete agentes de valores diferentes, la de 47 años de edad Honkawa observó cómo el mercado se aceleró y comerciantes automatizados pasó de generar 10 por ciento de los pedidos en el inicio de 2010 a un 72 por ciento el año pasado. Entre los hombres y mujeres que batallaron para obtener los precios para los clientes, el 80 por ciento ha dejado la industria, estima.
"Es algo así como el Terminator", dijo Honkawa en una entrevista. "La historia trata de seres humanos y máquinas batallando, y al final las máquinas de exterminar a todos los seres humanos."
El aumento de la negociación de alta frecuencia ha llamado la atención generalizada en los Estados Unidos. Críticos como Michael Lewis, cuyo libro más vendido, "flash Boys" pintado la multitud HFT como villanos, argumentan que la práctica da a las personas con las computadoras más rápidas una ventaja injusta.
Pero para una variedad de razones, la mayoría de ellos lo que refleja el predominio de la Bolsa de Tokio, el cambio en Japón fue ampliamente ignorado fuera de la comunidad financiera. En una encuesta de Bloomberg tomada en julio, el 28 por ciento de los encuestados de Asia expresó una visión negativa de la negociación de alta frecuencia, en comparación con el 57 por ciento en los EE.UU.
El frenesí diario se lleva a cabo en silencio, en dos centros de datos con vistas a la bahía de Tokio. Originalmente desarrollado por Tokyo Electric Power Co., los edificios se sientan encima de una de las mayores subestaciones eléctricas en Japón y están diseñados para soportar terremotos, tsunamis y tifones.

Jaulas de ordenador

En el interior, miles de servidores que pertenecen a operadores de alta frecuencia, los intermediarios y la Bolsa de Tokio se guardan en jaulas nevera de tamaño. Vinculado por kilómetros de cable de fibra óptica que se ejecutan a lo largo de las paredes y los techos, las máquinas están involucradas en casi todas las acciones, futuros y opciones de comercio, según datos del TSE. Desde 2010, el valor de las acciones de compra y se vende cada año a través de computadoras HFT alojados junto a los sistemas propios del cambio se ha más que triplicado a casi 270 billones de yenes ($ 2,300,000,000,000), según datos del TSE sobre la actividad de facturación y co-ubicación.
Las máquinas están armados y supervisadas por los mismos especialistas de alta frecuencia que los Estados Unidos dominan los intercambios, incluyendo Virtu Financial Inc., Torre Capital Research LLC y el río Hudson Trading LLC. En total, varias docenas de empresas emplean software para que coincida con las órdenes de cinco años de edad, la plataforma de comercio Arrowhead del TSE a velocidades de más de 1.000 veces más rápido de lo que era posible hace cinco años.
El uso de todo, desde arbitraje estadístico a la inteligencia artificial, y operando con la bendición de los intercambios y los reguladores, las computadoras hacen dinero capturando los diferenciales y otras discrepancias de precios.

Ganar dinero

Pero hacer dinero con alta frecuencia en Japón es más difícil de lo que es en los Estados Unidos. Eso es debido a que más del 90 por ciento del comercio de acciones ocurre en un solo lugar: la Bolsa de Tokio. El mercado de valores de Estados Unidos, por el contrario, se ha convertido en muy fragmentado, lo que permite a los equipos de arrastre con fines de lucro entre 50 lugares separados.
"'Flash Niños' definitivamente creado mucho ruido en los EE.UU., pero en Asia sería menos eficaz para ejecutar esas estrategias porque la mayoría tienen lugares individuales", dijo Dickson Mok, el jefe de las operaciones con el centro en activo-manager Pinebridge Inversiones Asia Ltd. en Hong Kong. "No es tan fragmentado aquí como Estados Unidos, y que pone un freno a ese tipo de comercio HFT."

Amordazar al HFT

En ciertos aspectos, la Bolsa de Tokio se asemeja a un modelo que a veces se recomienda como una forma de amordazar a los operadores de alta frecuencia en los EE.UU. Ausente es el protocolo de pago y descuentos utilizado en lugares de América para fomentar el flujo de órdenes, conocido como fabricante de tomador . Jeffrey Sprecher, el director ejecutivo de propietario NYSE Intercontinental Exchange Inc., ha dicho que la práctica puede desalinear incentivos corredor y hacer que trabajan en contra de los intereses de los clientes.
Nada de esto se ha ralentizado la multitud de alta frecuencia en Japón. En promedio, los comerciantes de velocidad compran y se venden más de $ 9 millones de dólares de acciones de un día el año pasado, disparando cerca de 1.000 pedidos al mostrar los datos en segundo lugar, el intercambio.
Al igual que en los Estados Unidos, el ascenso de la negociación de alta frecuencia ha deletreado catástrofe para los agentes de valores humanos. A pesar de un aumento del 72 por ciento en el comercio de todos los días de 2009 hasta el año pasado y las ganancias más altas en casi una década, corredurías japoneses arrojan 8.262 puestos de trabajo durante los últimos cinco años, según datos de Japan Securities Dealers Association.
No todos los inversores están felices, tampoco. Algunos dicen que la revolución HFT de Japón ha estimulado la volatilidad y, como consecuencia, el aumento de los costes de negociación.

Aumento de ruido

"HFTS tienen la capacidad de magnificar el ruido", dijo Goya Nakao, un gestor de inversiones senior en Sompo Japón Nipponkoa Asset Management Co., que supervisa US $ 11 mil millones. "La alta volatilidad intradía es un verdadero dolor de cabeza."
Para limitar la publicación de tiro rápido y cancelación de compra y venta de instrucciones, una estrategia de críticos estadounidenses afirman desestabiliza los mercados, la Bolsa de Tokio cobra una pequeña cuota en cada orden común, ya sea ejecutado o no.
"Hemos implementado esta práctica en 2005 para hacer frente a una avalancha de órdenes de corretajes en línea, pero ahora está teniendo un efecto similar en HFT," dijo Tsuyoshi Otsuka, un gerente en el grupo de planificación estratégica en el TSE. "A veces escucho las quejas que les impide el envío de una tonelada de órdenes, por lo que parece estar teniendo un efecto disuasorio".
Para hacer frente a la velocidad, grandes corredurías han sustituido a los operadores humanos con paquetes de software diseñados para ir de cabeza a cabeza con las máquinas, la misma respuesta algorítmica desplegado en otro lugar para frustrar HFTS. Mok de Pinebridge dice que su solución es tomar sus mayores pedidos en otros lugares.

Minimización de Impacto

"Preferimos hacer cuadras de la central para minimizar el impacto del mercado y evitar que los operadores HFT", de la recolección de la información, dijo Mok.
El jefe de estrategias de activos de $ 870 mil millones administrador de riqueza soberana de Noruega dijo en noviembre el fondo estaba haciendo más operaciones en bloque para evitar patrón de lectura, mientras que confían menos en algoritmos broker-desarrollado.
Honkawa, una víctima HFT, dice que los jugadores pueden haber cambiado, pero el mecanismo del mercado en general no tiene. Los ordenadores están simplemente haciendo lo que él y otros distribuidores siempre trataba de hacer: mover más rápido que el otro tipo.
"Los ganadores son los que pueden comprar y vender más rápido que todos los demás", dijo. "Ese principio básico sigue siendo cierto en el mercado actual. Lo único que ha cambiado es la forma en que hacemos la compra y venta. "

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