domingo, 31 de mayo de 2015

Como medir la productividad del software y el crecimiento del PBI en USA





Goldman: Cómo 'Grand Theft Auto' explica uno de los misterios más grandes de la economía de EE.UU.
Es fácil de medir las mejoras en los semiconductores. Con los juegos de video, no tanto

por Tracy Alloway - Bloomberg


Un anuncio para el nuevo Grand Theft Auto se muestra fuera de una tienda de juego el 11 de enero de 2013 en la ciudad de Nueva York.
Fotógrafo: Spencer Platt / Getty Images


El crecimiento de la productividad de Estados Unidos ha sido sorprendentemente lento en los últimos años, lo que llevó a los economistas a embarcarse en una larga búsqueda para explicar el declive y su papel en obstinadamente baja inflación y crecimiento del PIB.


Bloomberg

El crecimiento de la productividad medida tiene un promedio de 1,5 por ciento en la última década -lejos debajo de la media a largo plazo del 2,25 por ciento. Mientras que algunos de que el declive se puede atribuir a las secuelas de la crisis financiera de 2008 y la consiguiente recesión, hay una tendencia a largo plazo en juego aquí también.
Un rápido vistazo a la descomposición de la productividad en Estados Unidos muestra que la mayor parte de la reciente caída se puede fijar a una caída en la contribución proveniente de la tecnología de información. John Fernald y Bing Wang en el Banco de la Reserva Federal de San Francisco, por ejemplo, señalan que el crecimiento de la productividad de Estados Unidos comenzó a caer varios años antes del inicio de la crisis financiera como la oleada de 1990 en la inversión en tecnología llegó a su fin en torno a 2003.
En la nueva investigación, los economistas de Goldman liderados por Jan Hatzius, también el pin de la desaceleración de la productividad, sobre la contribución de TI en declive. Pero luego proceder a argumentar que esta contribución de TI que cae puede ser una ilusión.
Como los economistas ponen, el colapso se mide en la contribución de la tecnología de la información sólo se siente raro. En el mismo período de tiempo que la productividad de TI supuestamente ha bajado, los márgenes de ganancias corporativas han subido a un máximo histórico, la inflación ha sido valoraciones muy bajas y acciones -incluyendo las de tecnología empresas- han sido surgiendo. No parece que la economía global se ha visto afectada por un "importante desaceleración de la productividad de TI centrado," como ellos dicen. Así que, ¿cómo explicar la caída?
Hatzius y la empresa de riesgo compartido que lo que ha ocurrido es un cambio importante en la naturaleza de la propia contribución de TI. En términos simples, es probable que hemos estado haciendo un montón de ganancias de productividad en TI pero no hemos encontrado la manera de medirlos todavía.

Esto es lo que dicen:
Una razón por la revolución de las tecnologías de la década de 1990 apareció tan claramente en las cifras de productividad es que los estadísticos idearon formas de traducir los aumentos en los procesadores -rendimiento más rápido de los equipos, más memoria, mejores gráficos, y así- en precios ajustados por calidad rápidamente declinante. Exhibit 4 muestra que el precio medido de equipos informáticos se ha hundido por el 91,5% desde 1995, con la mayor parte de la disminución se produce en la primera mitad de ese período.7 Desde la producción real es igual a la salida nominal dividido por el nivel de precios, esto significó un fuerte aumento de la contribución de medición de equipos informáticos para el crecimiento del PIB real.


Pero Anexo 4 también ilustra que los estadísticos no han encontrado una manera de capturar las mejoras en el software y contenidos digitales de una manera similar, con los precios de software medidos solamente superando ligeramente en las últimas dos décadas. Esto no es sorprendente ya que el "rendimiento" de software y contenido digital es inherentemente un concepto más amorfo y subjetiva. ¡Cuánto mejor son los sistemas de gestión de inventario que se venden las empresas contratan o se desarrollan por cuenta propia en comparación con los de hace veinte años? ¡Cuánto mejor es Grand Theft Auto V de Grand Theft Auto IV? Y cuánto más valor es lo que ahora derivamos de nuestra conexión a Internet en comparación con hace una década? Es muy difícil para un estadístico para saber, y cuando no sabemos nuestra suposición por defecto suele ser que hay poco cambio.

Los contenidos digitales y el software ahora constituyen más de la mitad del valor de la producción y el mercado del total del sector de tecnología, dice Hatzius. De hecho, es probable que constituyen una proporción aún mayor, ya que Apple mayor empresa de tecnología del mundo -el de FAR- se clasifica como 'hardware' a pesar de la venta de una combinación de hardware y software. Dada la preponderancia de software y contenidos digitales, los precios probablemente se han exagerado y productividad subestimado. Suponiendo que los precios de la tecnología fueron realmente cayendo al ritmo promedio de 20 años de la industria del hardware de alrededor del 5 por ciento al año, entonces eso equivale a una subestimación estadística de la contribución del crecimiento de software y contenido digital de cerca de 0,2 puntos porcentuales por año.
Un espejismo estadístico inducida software probablemente significa que el crecimiento del PIB es sencillo también.
Y eso sería tener algunas implicaciones importantes, de acuerdo con Hatzius y co:
En primer lugar, nos gustaría ser escépticos de las declaraciones confidentes que el nivel de vida está creciendo mucho más lentamente que en el pasado. En segundo lugar, dada la incertidumbre en torno a PIB es mejor centrarse en otros indicadores -especialmente en empleo para medir el progreso acumulativo de la recuperación y la cantidad restante de holgura. Y en tercer lugar, de ser cierta la inflación es aún más baja que mide la inflación y sobre todo si esta brecha es más grande de lo que ha sido históricamente el caso de mantener la política monetaria acomodaticia fortalece aún más.

lunes, 25 de mayo de 2015

domingo, 24 de mayo de 2015

Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee: La tecnología mejora las perspectivas de crecimiento






El Gran Desacoplamiento: Una entrevista con Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee

Amy Bernstein y Anand Raman - Harvard Business Review



Las máquinas, al parecer, pueden hacer casi cualquier cosa que los seres humanos pueden. Ahora los coches están incluso empezando a conducirse ellos mismos. ¿Qué significa eso para los negocios y el empleo? Se dejarán de empleo para las personas? ¿Serán máquinas hacerse cargo no sólo tareas de baja calificación, pero los de alta cualificación también? Si un hombre y un lado de trabajo de la máquina al lado del otro, lo que uno va a tomar las decisiones? Estas son algunas de las preguntas que enfrentan las empresas, industrias y economías como las tecnologías digitales transforman negocio.

El progreso tecnológico hace que el mundo sea mejor, pero también trae consigo nuevos retos, Erik Brynjolfsson decir y Andrew McAfee, miembros de la facultad en la Sloan School of Management del MIT, que han estudiado el impacto de la tecnología en las economías durante años. Su libro más reciente, The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, tomaron una visión optimista del futuro de alta tecnología. Pero desde su publicación de 2014, los dos académicos han estado luchando con un problema cuyas dimensiones sorprender incluso a ellos: ¿por qué las innovaciones digitales están contribuyendo al estancamiento de los ingresos medios en los Estados Unidos y de la desaparición de tantos puestos de trabajo de nivel medio.

En esta entrevista con el editor de HBR Amy Bernstein y editor en general Anand Raman, Brynjolfsson y McAfee explican que mientras que las tecnologías digitales ayudarán economías crecen más rápido, no todo el mundo se beneficiará por igual, como los últimos datos ya muestra. En comparación con la revolución industrial, las tecnologías digitales son más propensos a crear el ganador se lleva todos los mercados. Brynjolfsson y McAfee también creen que a pesar de que el ritmo vertiginoso del desarrollo tecnológico, el dinamismo empresarial ha caído, y les preocupa que la respuesta política ha sido inadecuada. Llegan a la conclusión de que aunque nadie sabe lo que depara el futuro, el tiempo para empezar a abordar la desventaja económica de las nuevas tecnologías es ahora.

HBR: Su trabajo más reciente se ha centrado en los avances que las tecnologías digitales han permitido. Pero últimamente usted ha expresado la preocupación de que los problemas relacionados con ellos están surgiendo rápidamente. ¿Qué estás tan preocupado?

McAfee: Seamos claros en una cosa: Las tecnologías digitales están haciendo por la capacidad intelectual humana lo que la máquina de vapor y las tecnologías relacionadas hicieron por la fuerza muscular humana durante la Revolución Industrial. Son lo que nos permite superar muchas limitaciones rápidamente y abrir nuevas fronteras a una velocidad sin precedentes. Es un negocio muy grande. Pero, ¿cómo es exactamente lo que va a jugar es incierto.

Del mismo modo que tomó décadas para mejorar la máquina de vapor hasta el punto de que podría alimentar la Revolución Industrial, que está tomando el tiempo para perfeccionar las tecnologías digitales. Computadoras y robots seguirán evolucionando y aprenderán a hacer cosas nuevas a un ritmo increíble. Es por eso que estamos en un punto de inflexión de hoy, en los albores de lo que llamamos la Segunda Edad de la máquina.

Esta era será mejor por la sencilla razón de que, gracias a las tecnologías digitales, que será capaz de producir más: más atención de la salud, más educación, más entretenimiento y más de todos los demás bienes materiales y servicios que valoramos. Y vamos a ser capaces de extender esta recompensa a más y más personas en todo el mundo, mientras que pisar ligeramente sobre los recursos del planeta.

Las tecnologías han disminuido la demanda de trabajadores de la información de baja cualificación, pero han aumentado para los altamente calificados.

Brynjolfsson: Pero la digitalización ha traído consigo algunos desafíos espinosos. Eso no debería ser una sorpresa. A lo largo de la historia, los acontecimientos económicos positivos han tenido a menudo efectos secundarios desagradables. Por ejemplo, la primera Revolución Industrial creó enorme riqueza, pero también nos trajo la contaminación y las enfermedades y la explotación del trabajo infantil.

La digitalización es la creación de nuevos tipos de perturbaciones económicas. En parte, esto refleja el hecho de que a medida que las computadoras se vuelven más poderosas, las empresas tienen menos necesidad de algunos tipos de trabajadores. Incluso ya que las carreras por delante, el progreso tecnológico puede dejar a algunas personas, tal vez incluso una gran cantidad subyacente.

Para otras personas, sin embargo, el panorama es brillante. Nunca ha habido un mejor momento para ser un trabajador con habilidades tecnológicas especiales o la educación. Esas personas pueden crear y capturar valor. Sin embargo, no es un buen momento para tener sólo habilidades ordinarias. Las computadoras y robots están aprendiendo muchas habilidades básicas a un ritmo extraordinario.

McAfee: No hay ninguna ley económica asegurando que a medida que el progreso tecnológico hace que el pastel más grande, se beneficia a todos por igual. Las tecnologías digitales pueden replicar ideas valiosas, procesos e innovaciones a muy bajo costo. Esto crea la abundancia para la sociedad y la riqueza para los innovadores, pero disminuye la demanda de algunos tipos de trabajo.

Interrumpir el ciclo de la prosperidad

Según los datos, la productividad está aumentando, pero los ingresos de muchos estadounidenses están estancados o incluso caer. ¿Qué piensas de eso?


Brynjolfsson: Echemos un vistazo a las cuatro medidas clave de la salud de una economía: el PIB per cápita, la productividad del trabajo, el número de puestos de trabajo, y el ingreso medio por hogar. Cuando estudiamos los datos de Estados Unidos sobre todos esos indicadores, nos presentamos una intrigante historia: Desde hace más de tres décadas después de la Segunda Guerra Mundial, los cuatro subimos constantemente y al mismo ritmo casi perfecto. El crecimiento del empleo y el crecimiento de los salarios, es decir, mantienen el ritmo de ganancias en la producción y la productividad. Los trabajadores estadounidenses no sólo crean más riqueza sino también capturaron una parte proporcional de las ganancias.

En la década de 1980, sin embargo, el crecimiento de la renta mediana comenzó a fallar. En los últimos 15 años se tornó negativa; una vez que se ajusta por inflación, un hogar estadounidense en el percentil 50 de la distribución de ingresos gana menos hoy de lo que lo hizo en 1998, incluso teniendo en cuenta los cambios en el tamaño del hogar. El crecimiento del empleo en el sector privado también se ha desacelerado, y no sólo a causa de la recesión de 2008. La creación de empleo eran anémicas en toda la década de 2000, aun cuando la economía estaba en expansión. Este fenómeno es lo que llamamos la Gran desacoplamiento. Las dos mitades del ciclo de prosperidad ya no casados ​​son: la abundancia económica, como se ejemplifica por el PIB y la productividad, se ha mantenido en una trayectoria ascendente, pero las perspectivas de ingresos y de empleo para los trabajadores típicos han tambaleado.






No hemos experimentado algo como esto antes. A pesar de que las máquinas hicieron más y más trabajo y la población creció rápidamente durante casi 200 años, el valor del trabajo humano en realidad aumentó. Se podía ver esto en el aumento constante de los salarios del trabajador promedio. Que alimentaron la idea de que la tecnología ayuda a todos. Sin embargo, ese tipo de éxito no es automático ni inevitable. Depende de la naturaleza de la tecnología, y en el camino de los individuos, las organizaciones y las políticas de adaptación. Nos enfrentamos a un gran desafío.


¿El Gran Desacoplamiento está sucediendo sólo en los Estados Unidos?

Brynjolfsson: No, tendencias similares están apareciendo en la mayoría de los países desarrollados. En Suecia, Finlandia y Alemania, por ejemplo, la desigualdad de ingresos ha crecido en los últimos 30 años, aunque no tan alto como lo ha hecho en los Estados Unidos.

El hecho de que la clase media se ha vaciando en país tras país indica que la desvinculación no se debe únicamente a los cambios en el contrato social. Alemania, Suecia, Estados Unidos y todos tienen diferentes puntos de vista sobre el capitalismo, sobre cómo las personas deben ser tratadas, y así sucesivamente. No estamos diciendo que las elecciones sociales no tienen ningún efecto, y para el caso, no estamos diciendo que la globalización no tiene ningún efecto, ya sea. Sin embargo, parece que hay una fuerza subyacente común que está afectando a todos estos países. Creemos que la fuerza es la tecnología.

McAfee: Un indicador de las perspectivas de los trabajadores es la cantidad del PIB se paga como salario cada año. La participación del trabajo del PIB se mantuvo estable durante muchas décadas en Estados Unidos, pero desde 2000 se ha reducido drásticamente. Mientras tanto, los beneficios empresariales estaban subiendo rápidamente antes de la Gran Recesión y se recuperaron con notable rapidez después; ahora están en su punto más alto desde la Segunda Guerra Mundial.





Perspectivas de los trabajadores se están deteriorando en el mundo en desarrollo, también. Un estudio reciente realizado por Loukas Karabarbounis y Brent Neiman encontró que la participación del trabajo del PIB había disminuido en 42 de los 59 países, entre ellos China, México y la India. Los investigadores concluyeron que los avances en tecnología de la información hicieron que el precio de las plantas, maquinaria y equipo para la gota, las empresas cambiaron de inversión lejos de trabajo y hacia la capital.

Brynjolfsson: Durante los últimos 30 años, ya que las empresas estadounidenses se trasladaron producción en el extranjero para reducir los costos, el empleo manufacturero en Estados Unidos cayó. Nuestro colega del MIT David Autor y sus coinvestigadores David Dorn y Gordon Hanson estiman que la competencia de China puede explicar alrededor de un cuarto de la disminución en el empleo manufacturero en Estados Unidos. Pero tanto a los trabajadores estadounidenses y chinos se están haciendo más eficiente mediante la automatización.

No todos los tipos de empleos están desapareciendo, ¿verdad? ¿Por qué algunos afectados más que otros?

McAfee: Tecnologías tales como la nómina de procesamiento y el software de control de inventario, automatización de fábricas, centros de mecanizado controlados por ordenador y herramientas de programación han sustituido a los trabajadores en el taller y en tareas de oficina y procesamiento de la información de memoria. Por el contrario, los grandes datos, análisis, y de alta velocidad las comunicaciones han mejorado la salida de las personas con la ingeniería, y las habilidades creativas de diseño y hecho más valioso. El efecto neto ha sido la de reducir la demanda de trabajadores de la información de baja cualificación, mientras que el aumento de la demanda de los altamente cualificados.

Brynjolfsson: Esta tendencia se ha documentado en decenas de estudios de los economistas-Autor, Lawrence Katz, Alan Krueger, Frank Levy, Richard Murnane, y Daron Acemoglu. Los trabajos que he publicado con Tim Bresnahan, Lorin Hitt, y otros han documentado también. Los economistas lo llaman cambio técnico habilidad sesgada. Por definición, favorece a las personas con más educación, capacitación o experiencia.

Un artículo escrito por el Autor y Acemoğlu destaca los efectos del cambio técnico habilidad sesgada. Antes de 1973, todos los trabajadores estadounidenses disfrutaron de crecimiento de los salarios a paso ligero; la marea creciente de la productividad aumentó los ingresos de todo el mundo, independientemente del nivel educativo. Luego del shock del petróleo de 1973 y la recesión invierten las ganancias para todos los grupos.

Después de eso, empezamos a ver una creciente división. A principios de la década de 1980, las personas con títulos universitarios vieron sus salarios a subir de nuevo. Mientras tanto, la mayoría de los trabajadores sin título universitario enfrentan un mercado laboral menos atractiva. Sus salarios se estancaron o, si eran desertores de la escuela, por lo general cayeron. Puede que no sea una coincidencia que la revolución del PC se inició en la década de 1980.

La historia se vuelve aún más sorprendente si tenemos en cuenta que el número de personas inscritas en la universidad más que duplicado desde 1960 hasta 1980, de alrededor de 750.000 a más de 1,5 millones de dólares. La inundación de los graduados debería haber hecho bajar sus salarios relativos, pero no fue así. La combinación de salarios más altos y creciente oferta sugiere que la demanda relativa de mano de obra calificada aumentó más rápido que la oferta hizo.

Al mismo tiempo, a pesar de que las filas de personas que no habían terminado la escuela secundaria fueron adelgazamiento, los puestos de trabajo disponibles para ellos estaban disminuyendo aún más rápido. La falta de demanda de trabajadores no calificados ayudó a empujar sus salarios cada vez más bajos. Este aumento de la desigualdad de ingresos.

McAfee: Mientras tanto, la tecnología mantuvo en evolución. Otro estudio realizado por Autor y Dorn concluyó que desde 1980 hasta 2005, la informatización era una fuerza primordial remodelación empleos y salarios. Señaló también que las ocupaciones intensivas en tareas que podrían ser fácilmente informatizados eran por lo general en la clase media. El vaciamiento de la clase media es una razón importante por la renta mediana ha caído. El segundo era de la máquina está jugando de manera diferente que la primera máquina Edad, continuando con la tendencia a largo plazo de la abundancia material, pero no de cada vez mayor demanda de trabajo.

Ganadores y perdedores

¿Los tecnologías digitales crean economías de ganador se lleva todo?


Brynjolfsson: Las tecnologías digitales le permiten hacer copias a casi cero costo. Cada copia es una réplica perfecta, y cada copia se puede transmitir casi cualquier lugar del planeta casi instantáneamente. Los que no eran características de la Primera Edad Máquina, pero son estándar para los productos digitales, y que lleva a algunos resultados inusuales, tales como el ganador se lleva la mayoría de los mercados.

En muchas industrias, la brecha salarial cada vez mayor entre las personas con y sin una educación universitaria se ha empequeñecido por los cambios más grandes entre los de mayores ingresos. De 2002 a 2007, el 1% superior cosechó dos tercios de todos los beneficios del crecimiento de la economía estadounidense.

¿Dónde están los 1%? Bueno, no todos son de Wall Street. La Universidad de Chicago economista Steve Kaplan ha encontrado que también son empresarios, altos ejecutivos, y los iconos de los medios de comunicación, entretenimiento, deportes, y la ley. Si el 1% son protagonistas de una especie, se ven hasta las superestrellas que han visto aumentos aún mayores. Mientras que el 1% superior ganó cerca de 19% de todos los ingresos en los Estados Unidos, el 0,01% más alto vio su cuota de doble ingreso nacional, del 3% al 6%, de 1995 a 2007. Es difícil obtener datos fiables a los niveles de ingresos más alto que eso, pero la evidencia sugiere que la divergencia en los ingresos sigue creciendo con una calidad-fractal como, con cada subconjunto de superestrellas viendo un grupo aún más reducido de uber-superestrellas alejándose.

Varios factores parecen estar en el trabajo, incluyendo el surgimiento de enormes empresas que dan sus altos ejecutivos enorme indemnización, así como recortes de impuestos en los Estados Unidos y otros países que permiten a las personas con salarios más altos para mantener más de lo mismo. El sector tecnológico ha creado muchos empresarios ricos y los inversores también. Mi investigación con Heekyung Kim ha encontrado que las empresas que utilizan TI más intensamente también tienden a pagar a sus consejeros delegados más, tal vez porque la tecnología amplifica los efectos de sus decisiones. Superstar sesgada cambio tecnológico parece ser una tendencia cada vez más importante.

¿Qué le dirías a los economistas que son escépticos acerca de la capacidad de las tecnologías digitales para impulsar la productividad?


Brynjolfsson: Cuando los EE.UU. disfrutamos de un salto en el crecimiento de la productividad laboral en la década de 1990, que la investigación económica y otros se llegó a la conclusión de que TI condujo ese crecimiento. Sin embargo, no duró mucho; a mediados de la década de 2000 el crecimiento de la productividad laboral había disminuido a niveles pre-1996, y se ha mantenido relativamente baja desde entonces.

La recesión de 2008, obviamente, fue un factor recientemente. Después de todo, la productividad es, en esencia, el PIB dividido por las horas trabajadas, por lo que cuando el PIB cae bruscamente, la productividad también tiende a disminuir.

Pero otra pieza del rompecabezas es que muchos aspectos del progreso digital no se contabilizan en el PIB. Por ejemplo, Wikipedia, a diferencia de la versión impresa de edad de la Enciclopedia Británica, es gratuito. Eso significa que a diferencia de la Enciclopedia Británica, que no está incluido en el cálculo del PIB, a pesar de que aporta un valor añadido para muchas más personas.

Aún más importante, hay un desfase entre el desarrollo de nuevas tecnologías y el momento en que los beneficios comienzan a aparecer en las estadísticas. Esto sólo significa que los últimos avances tecnológicos no han tenido su máximo impacto en la productividad, todavía. Hemos visto este patrón antes. Crecimiento de la productividad laboral de Estados Unidos fue baja 1906-1928, justo cuando el negocio primero adoptó nuevas y poderosas tecnologías como la electricidad y el motor de combustión interna. En décadas posteriores, como aprendimos cómo utilizar estas tecnologías con mayor eficacia, la productividad se disparó.

McAfee: Todavía no hemos visto lo que la última cosecha de avances tecnológicos puede hacer. Vamos a tener en cuenta que los productos como el iPhone son tan sólo ocho años de edad. Coches Autónomas primero condujeron en las carreteras estadounidenses, hace cinco años. Y hace poco, los sistemas de inteligencia artificial demostraron que podían dominar tareas-tales como la categorización de imágenes desconocidas o jugando juegos de video-sin programadores 'enseñándoles las reglas. Apenas el año pasado el Colegio Baylor de Medicina anunció que había utilizado la tecnología de Watson de IBM para generar hipótesis acerca de las proteínas y el crecimiento del cáncer, muchos de los cuales resultaron ser correctas.







Todos estos son avances significativos, pero ninguno de ellos se extendió a través de la economía por sí sola. En su lugar, van a toda combinan y recombinan entre sí y con las generaciones anteriores de tecnología. Como esto sucede, el crecimiento de la productividad subirá. De hecho, los dos estamos seguros de que las tecnologías digitales van a producir una mayor prosperidad de los motores de la primera máquina Edad hicieron.

Brynjolfsson: Usted podría romper la Segunda Edad de la máquina en etapas. En el estadio II-A, los seres humanos enseñan las máquinas lo que conocemos cuidadosamente, paso a paso. Así es como funciona tradicional programación de software. Etapa II-B es cuando las máquinas aprendan por su cuenta, el desarrollo de conocimientos y habilidades que ni siquiera podemos explicar. Técnicas de aprendizaje de máquina han tenido cierto éxito haciendo eso en áreas tan diversas como la comprensión del habla, la detección del fraude, y jugando juegos de video.

¿Hay una tercera etapa?


Brynjolfsson: Tal vez. Podría ser que las máquinas entiendan emociones y reacciones interpersonales, un área donde los seres humanos todavía tienen el borde. Si usted visita la gente en el Media Lab del MIT, sin embargo, usted encontrará que están trabajando en robots que pueden recoger en las emociones, en algunos casos, el análisis de las expresiones faciales mejor que tú y yo podamos.

Nada es sagrado: Las máquinas están incursionando con la creatividad, destreza y perspicacia emocional.

A medida que avanza la edad de la segunda máquina, habrá ofertas de empleo para los seres humanos?

McAfee: Sí, porque los seres humanos siguen siendo muy superior en tres áreas de habilidades. Una de ellas es la creatividad de gama alta que genera cosas como grandes nuevas ideas de negocio, los avances científicos, novelas que te agarre, y así sucesivamente. La tecnología sólo amplificará las capacidades de las personas que son buenos en estas cosas.

La segunda categoría es la emoción, las relaciones interpersonales, el cuidado, la crianza, el entrenar, motivar, dirigir, y así sucesivamente. A través de millones de años de evolución, hemos conseguido buenos en descifrar el lenguaje corporal de otras personas ...

Brynjolfsson: ... y señales, y terminando oraciones de la gente. Las máquinas son muy por detrás de allí.

La tercera es la destreza, movilidad. Es increíblemente difícil conseguir un robot a caminar a través de un restaurante lleno de gente, autobús una mesa, tome los platos a la cocina, los puso en el fregadero sin romperlos, y hacerlo todo sin aterrador clientes del restaurante. Detección y manipulación son difíciles para los robots.

Ninguno de los que es sacrosanta, sin embargo; máquinas están comenzando a hacer incursiones en cada uno de ellos.

McAfee: Vamos a continuar para ver la clase media ahuecado y verá un crecimiento en los extremos bajo y alto. Realmente buenos ejecutivos, empresarios, inversionistas y novelistas-todos ellos cosecharán recompensas. Yo-Yo Ma no será reemplazado por un robot en el corto plazo, pero financieramente, yo no querría estar 100a-mejor violonchelista del mundo.

Respuesta de negocios

¿Qué tan bien cree usted que negocio es hacer frente a estos rápidos avances en la tecnología?

Brynjolfsson: Las tecnologías siguen correr por delante, pero no ha habido una caída en desgracia dinamismo empresarial. Esta es una oportunidad para que los empresarios piensan en formas de utilizar los seres humanos en nuevas aplicaciones, combinándolos con la tecnología. Llamamos a que las carreras con las máquinas en lugar de una carrera contra ellos. Por alguna razón, el negocio no ha sido la creación de nuevos puestos de trabajo con la mayor eficacia en el pasado.

McAfee: La mejor manera de responder a los cambios es la flexibilidad, fluidez a rodar con los golpes. En cambio, estamos viendo esta disminución en el dinamismo empresarial y en la fluidez del trabajo. Esa es una tendencia grave, y nos mantendrá de responder adecuadamente a la oleada tecnológica que viene.

Brynjolfsson: La esclerosis parece ser generalizado. En promedio, las tasas de la iniciativa empresarial, a pesar de lo que vemos en Silicon Valley, están bajando en los EE.UU.

Lo intelectualmente fácil de hacer es mirar a un proceso existente y decir: ¿Cómo puedo tener una máquina de qué parte de ese trabajo? Sin embargo, toma un poco de creatividad y un poco de trabajo para hacer eso, y lo hace de la creación de valor. Sin embargo, se necesita mucha más creatividad que decir, ¿Cómo puedo tener este equipo y este trabajo humano juntos para hacer algo nunca antes hecho y crear algo que será más valioso en el mercado?

¿Qué tipo de ambiente económico podría hacer el mejor uso de las nuevas tecnologías digitales?

McAfee: Uno que es propicio para la innovación, la creación de nuevas empresas y el crecimiento económico. Para crearlo, tenemos que centrarnos en cinco cosas:

El primero es la educación. Los sistemas de educación primaria y secundaria debe ser la enseñanza de habilidades relevantes y valiosos, lo que significa ordenadores cosas no son buenos. Estos incluyen la creatividad, las habilidades interpersonales y resolución de problemas.

El segundo es la infraestructura. Carreteras de clase mundial, aeropuertos y redes son inversiones en el futuro y las bases del crecimiento.

En tercer lugar, necesitamos más el espíritu empresarial. Empresas jóvenes, especialmente los de rápido crecimiento, son una fuente principal de nuevos puestos de trabajo. Pero la mayoría de las industrias y las regiones están viendo menos nuevas empresas que hace tres décadas.

Un cuarto enfoque es la inmigración. Muchas de las personas con más talento del mundo vienen a Estados Unidos para construir vidas y carreras, y no hay evidencia clara de que las empresas de inmigrantes-fundador han sido los motores grandes de creación de empleo. Las políticas actuales en esta área son demasiado restrictivas, y nuestros procedimientos son una pesadilla burocrática.

La quinta cosa es la investigación básica. Las empresas tienden a concentrarse en la investigación aplicada, lo que significa que el gobierno tiene un papel que desempeñar en el apoyo a la investigación en fase inicial originales. La mayor parte de las maravillas tecnológicas de hoy en día, a través de Internet con el teléfono inteligente, tiene un programa de gobierno en algún lugar de su árbol genealógico. La financiación de la investigación básica en Estados Unidos, sin embargo, está en declive: Tanto total y el gasto en I + D no militares y federales, como porcentaje del PIB, se han reducido en más de un tercio desde 1980. Eso debe cambiar.

Brynjolfsson: Nuestra única predicción de confianza es que las tecnologías digitales traerán al mundo a una era de más riqueza y abundancia y menos pesadez, y esfuerzo. Pero no hay garantía de que todo el mundo va a compartir la generosidad, y que deja a muchas personas justificadamente preocupados. La prosperidad resultado compartido o el aumento de la desigualdad, serán determinadas no por las tecnologías, sino por las decisiones que tomamos como individuos, organizaciones y sociedades. Si balón suelto que el futuro si construimos economías y sociedades que excluyen a muchas personas desde el ciclo de prosperidad en la vergüenza de nosotros.

El progreso tecnológico es una fuerza extraordinariamente poderosa, pero no es el destino. No nos va a levantar en la utopía o llevarnos a un futuro no deseado. El poder de hacer eso recae en nosotros los seres humanos. Tecnologías no son más que nuestras herramientas.

viernes, 22 de mayo de 2015

Generación de demanda en el mercado de software




Benchmarks y Tendencias en la generación de demanda: Edición de mercadeo de software 
Escrito por Ritika Puri - Blog Hubspot




La fórmula de marketing parece simple: atraer público, participar perspectivas, convertir las oportunidades y facilitar la retención. Uno de los más grandes "victorias" que se puede lograr es la capacidad de conectar sus iniciativas dispares en un motor de generación de demanda escalable y predecible.

Pero cuando estás en las trincheras, ya sabes este proceso es más fácil decirlo que hacerlo. Los vendedores, inmerso dentro de sus organizaciones, con frecuencia carecen de acceso a datos de la industria. La cuestión de lo que está "normal" puede ser difícil de responder - que hace que sea difícil de justificar sus necesidades presupuestarias a su jefe.

Es por eso que los puntos de referencia son tan útiles - que ayudan a determinar dónde se encuentra en su industria. A continuación, nos sumergimos en varios puntos de referencia de la demanda generación de una industria en particular: el software. Siga leyendo para aprender más.

(Si desea obtener una mirada más profunda en esta industria o echa un vistazo a algunos otros, se puede descargar el 2015 la demanda de referencia Informe completo Generación aquí. Cuenta con datos de una encuesta de más de 900 vendedores en los niveles de gestión y anteriormente, en 11 industrias que van desde los medios de comunicación y editoriales, finanzas, salud, viajes y turismo, productos de consumo, y la consultoría.)

1) En términos de visitantes mensuales, clientes potenciales y oportunidades de ventas generadas, las empresas de software no son radicalmente diferentes de otras industrias. 







Durante la creación de la encuesta para este informe, se mostraron interesados ​​en saber si las diferentes industrias tenían radicalmente diferente de conversión canaliza a través de los visitantes, clientes potenciales y oportunidades de venta. Los gráficos siguientes presentan una comparación entre empresas de software y los encuestados de todas las industrias. Lo que vemos es un patrón de distribución similar de respuestas - imaginas trazado dos curvas en contra de estos gráficos de barras, y verás que toman la misma forma.

Probablemente hay una serie de razones por las cuales existe esta tendencia. Por un lado, puede haber una coincidencia en cómo se seleccionaron los vendedores para la muestra de la encuesta. También podría haber una tendencia oculta en lo que las diferentes industrias están haciendo desde una perspectiva estratégica. Y por supuesto, si tuviéramos que comparar todas las industrias sobre una base 1: 1, probablemente nos volveríamos a ver más anomalías.

A pesar de los matices posibles, una comida para llevar se destaca: Estos patrones sugieren que el marketing es un proceso predecible. Con más visitantes vienen más clientes potenciales y más oportunidades de ventas - una tendencia confirmada por la demanda Gen Puntos de Referencia Informe, que encontró una correlación entre las empresas superar sus objetivos de ingresos y la generación de un mayor número de visitantes mensuales del sitio web, clientes potenciales y oportunidades de venta. Las empresas que no se conocían sus puntos de referencia generación de demanda (indicando una falta de estructura en sus programas de marketing) tenían menos probabilidades de ser el logro de sus objetivos de ingresos.

2) Es más probable que otras industrias clasifiquen las técnicas de marketing entrante como la creación de contenidos y comercialización de automatización / gestión están entre sus tres principales inversiones de marketing. También están invirtiendo menos en la publicidad tradicional. 





La encuesta preguntó a los vendedores para clasificar sus superiores e inferiores inversiones de tres de marketing para explorar las relaciones entre las estrategias de marketing de las empresas y de los puntos de referencia evaluados en esta entrada del blog.

Lo que tenemos que tener en cuenta es que las listas superior e inferior de este informe no diferencian entre los niveles de presupuesto gastado en una táctica sobre otra. Por ejemplo, no podemos decir si la creación de contenidos recibió más inversión que la comercialización de la automatización / gestión de clientes potenciales. Lo que podemos decir es que la automatización de la creación de contenidos y marketing / gestión de plomo tenía las más altas probabilidades de ser clasificado entre los tres principales inversiones de marketing de las empresas de software.

Tenemos que tener cuidado de recordar que una mayor inversión en el presupuesto no se corresponde necesariamente con una inversión en esfuerzo. Una empresa, por ejemplo, podría gastar millones por año en un cartel, pero en realidad poner más esfuerzo en activos de contenido - decenas de blogs y libros electrónicos - que cuestan sólo unas decenas de miles de dólares para producir en casa. La inversión contenido no sería tan alta como la inversión publicitaria tradicional; sin embargo, el esfuerzo dedicado a contenido sería mucho mayor.

Lo que podemos ver, sin embargo, es que las empresas de software están invirtiendo en mayor medida que otras industrias en las técnicas de entrantes. Esta tendencia se refiere de nuevo a un punto clave de la sección anterior - que los programas de marketing estructurados cerrar la brecha entre el esfuerzo y el éxito. Los esfuerzos de marketing de entrada como el marketing ayuda automatización / gestión de plomo conectar los puntos entre los esfuerzos de marketing de lo contrario disociadas (como ferias y marketing por correo electrónico) así que es mejor demostrar el ROI.

3) Las compañías de software están pagando altos costos por lead que otras industrias. 



A través de todas las industrias, las empresas informaron pagar entre $ 1 y $ 25 en promedio por plomo, mientras que el 44% de las empresas de software informó pagar más, a $ 51- $ 100 en promedio por plomo. Una posible explicación de esta tendencia es que los costos de adquisición son más altos para el software que otras industrias debido a los niveles más altos de competencia en el mercado y los valores de toda la vida del cliente más altos (LTV).

Independientemente de la explicación, hay una pizzería muy claro de esta tendencia: los plomos Wasted rendimiento desperdician inversiones de marketing. Las compañías de software en especial necesitan asegurarse de que sus clientes no están cayendo por las grietas. Caminos hacia la conversión son complejas, y las marcas tienen que estar presentes en los viajes de ventas de sus audiencias. Técnicas de entrada como de automatización de marketing, la crianza de plomo, y la creación de contenidos son cruciales para la conducción de retorno de la inversión en el coste por las inversiones de plomo.

4) Las empresas de software tienden a ver las tasas de correo electrónico abierto y de clics ligeramente más altos en comparación con otras industrias. 





Más del 70% de las empresas de software encuestados informó de correo electrónico de las tasas de apertura superior al 10%, y cerca de 80% de las empresas de software informó de las tasas de click-through de superior al 1%. En todos los sectores, la encuesta encontró una notable tendencia: Las empresas que excedan o el logro de sus objetivos de ingresos reportaron altas tasas de apertura y de clics.

Una posible explicación de la tendencia a continuación es que las compañías de software tienen más probabilidades que otras industrias que invierten en la automatización de marketing y conducen técnicas de crianza, que se basan en la segmentación, personalización basada en intereses, y el contenido de destino.

Pensamientos Finales

La línea de fondo para la industria del software es clara: las relaciones de marketing de triunfo tácticas únicas. Frente altos que los costos promedio por plomo, la industria del software no puede permitirse el lujo de dejar que sus visitantes del sitio web y los cables caen a través de las grietas. Inversiones de marketing entrantes son cruciales para el futuro de la generación de demanda en esta industria. El marketing es acerca de las personas, y de entrada se basa estructura en torno a esta perspectiva de misión crítica.

miércoles, 13 de mayo de 2015

Acuerdo NYT-Facebook

El acuerdo New York Times-Facebook está aquí
Por Gabriel Sherman





NYT

Mañana por la mañana, en lo que marca un cambio tectónico en la industria editorial, se espera que el New York Times iniciE oficialmente una asociación tan esperadA con Facebook para publicar artículos directamente al gigante de las redes sociales, una fuente con conocimiento directo de las conversaciones. De acuerdo con fuentes cercanas a las negociaciones, el Times comenzará a publicar artículos seleccionados directamente en feed de noticias de Facebook. Buzzfeed, NBC News y NatGeo se dice que además se integra el despliegue, entre otros.

El acuerdo plantea todo tipo de preguntas con nudos para el Times. ¿Cuántos artículos se Facebook llega a publicar por día? ¿Cuál es el desglose de reparto de ingresos? ¿De qué manera el Times proteger la independencia de su periodismo, decir que, si se acaba el papel de una investigación contundente en Facebook? ¿Y qué pasa cuando el Times permite Facebook para insertarse entre su periodismo y sus lectores?

Mark Thompson, presidente y CEO de The New York Times Company.
Foto: Gustavo Caballero / Getty Images
No en vano, la perspectiva de una asociación Facebook está generando ansiedad palpable dentro de la sala de redacción Times, con algunos periodistas Times lanzarlo como un fin-de-la-Times-como-que-sabe-lo punto de inflexión. Cuando los rumores de un acuerdo surgieron en octubre pasado, del Times columnista de medios difunto David Carr articula este punto de vista, la escritura "la transferencia por mayor de contenido envía un frío, frío oscuro en la espina dorsal colectivo de editores, tanto insurgentes tradicionales y digitales por igual."

Otra fuente de ansiedad: el secretismo en torno al acuerdo. "Se conoce como el" proyecto confidencial. ' Nadie va a hablar de eso ", me dijo un alto ejecutivo Times.

Las conversaciones han estado arrastrando durante semanas como CEO Tiempos Mark Thompson ha presionado para que las condiciones más favorables. Según una fuente cercana a las negociaciones, un escollo importante para los tiempos ha sido asegurar que cualquier acuerdo de Facebook protege su audiencia digital pagada, que está cruzando la marca fundamental de un millón de suscriptores. "Obsesión The New York Times 'con este producto son sus suscriptores", dijo la fuente. "No deberían matar a su negocio abonado y los datos de todo eso". Funcionarios del Times y Facebook no respondió a solicitudes de comentarios.

Por más que nada, el trato Facebook es una concesión de tiempos editor Arthur Sulzberger Jr. que la estrategia de aplicación del periódico no pudo producir el giro de la empresa esperaba. Ahora el Times está lanzando su destino en manos de Facebook. "Esto es realmente acerca de las joyas de la corona", un ejecutivo de medios de comunicación de alto nivel familiarizada con el acuerdo me dijo. "Las apuestas son tan altas."

miércoles, 6 de mayo de 2015

miércoles, 22 de abril de 2015

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.

jueves, 16 de abril de 2015

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"..

miércoles, 15 de abril de 2015

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.

lunes, 13 de abril de 2015

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
VendorBig Data Revenue (in $US millions)Total Revenue (in $US millions)Big Data Revenue as Percentage of Total Revenue
IBM$953$106,0001%
Intel$765$54,0001%
HP$513$126,0000%
Fujitsu$285$50,7001%
Accenture$273$21,9000%
CSC$160$16,2001%
Dell$154$61,0000%
Seagate$149$11,6001%
EMC$138$19,0001%
Teradata$120$2,2005%
Amazon Web Services$116$65018%
SAS Institute$115$2,7001%
Capgemini$111$12,1001%
Hitachi$110$100,0000%
SAP$85$17,0000%
Opera Solutions$76$10076%
NetApp$75$5,0000%
Atos S.A.$75$7,4001%
Huawei$73$21,8000%
Siemens$69$102,0000%
Xerox$67$6,7001%
Tata Consultancy Services$61$6,3001%
SGI$60$6909%
Logica$60$60001%
Mu Sigma$55$6585%
Microsoft$50$70,0000%
Oracle$50$36,0000%
Splunk$45$6368%
1010data$25$3083%
Supermicro$23$9432%
MarkLogic$20$8025%
Cloudera$18$18100%
Red Hat$18$1,1002%
Informatica$17$7502%
Calpont$15$2560%
ClickFox$11$3531%
Fractal Analytics$12$12100%
Pervasive Software$10$5020%
Tableau Software$10$7214%
Think Big Analytics$8$8100%
MapR$7$7100%
Digital Reasoning$6$6100%
ParAccel$5$1145%
Couchbase$5$684%
DataStax$4.5$4.5100%
10gen$4.5$4.5100%
Datameer$4$4100%
Hortonworks$3$3100%
RainStor$2.5$2.5100%
Attivio$2.5$1913%
QlikTech$2$3001%
HPCC Systems$2$2100%
Karmasphere$2$2100%
Other$25n/an/a%
Total$5,125$866,6711%

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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