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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Masa crítica según Wikipedia

Masa crítica (sociodinámica )
Wikipedia

En dinámica social, la masa crítica es un número suficiente de adoptantes de una innovación en un sistema social, de manera que la tasa de adopción se convierte en auto-sostenible y genera un mayor crecimiento. Es un aspecto de la teoría de difusión de innovaciones, escrito mucho sobre por Everett Rogers en su libro Difusión de la Innovación. [1]
Los factores sociales que influyen en la masa crítica pueden incluir el tamaño, la interrelación y el nivel de comunicación en una sociedad o en una de sus subculturas. Otro es la estigma social, o la posibilidad de promoción pública, debido a ese factor.
La masa crítica puede estar más cerca de la mayoría de consenso en los círculos políticos, en la posición más efectiva es más frecuente que en manos de la mayoría de las personas en la sociedad. En este sentido, los pequeños cambios en el consenso público pueden producir cambios rápidos en el consenso político, debido a la eficacia de mayoría depende de ciertas ideas como herramientas de debate político.

La masa crítica es un concepto que se utiliza en una variedad de contextos , incluyendo la física, la dinámica de grupo, la política, la opinión pública y la tecnología.

Historia 
El concepto de masa crítica fue creado originalmente por el teórico de juegos Thomas Schelling y sociólogo Mark Granovetter para explicar las acciones y comportamientos de una amplia gama de personas y fenómenos. El concepto fue establecido por primera vez (aunque no se cita explícitamente) en el ensayo de Schelling sobre la segregación racial en los barrios, publicado en 1971 en el Journal of Mathematical Sociology [2] y más tarde refinada en su libro, Micromotives y Macrobehavior, publicado en 1978. [3] Se ha utilizado el término "densidad crítica " con respecto a la contaminación en su ensayo "On the Ecology of Micromotives". [4] Mark Granovetter, en su ensayo "modelos de umbral de comportamiento colectivo", publicado en el American Journal of Sociology en 1978 [5] trabajado para solidificar la teoría. [6] Everett Rogers más tarde los cita tanto en su importante trabajo de difusión de las innovaciones, en el que la masa crítica juega un papel importante.

Predecesores 
El concepto de masa crítica había existido antes de entrar en un contexto de la sociología. Se trataba de un concepto establecido en la medicina, especialmente la epidemiología, desde la década de 1920, ya que ayudó a explicar la propagación de enfermedades.
También había sido una idea regalada, si no se solidificada, del estudio de los hábitos de consumo y la economía, sobre todo en la teoría de equilibrio general. En sus trabajos, Schelling citas del conocido " El mercado de limones : Incertidumbre en la calidad y los mecanismos de mercado ". El artículo escrito en 1970 por George Akerlof [7]. Del mismo modo, Granovetter citó el juego de equilibrio de Nash en sus trabajos.
Por último, el ensayo de Herbert A. Simon, "Bandwagon y efectos oprimido y la posibilidad de predicciones electorales", publicado en 1954 en Public Opinion Quarterly [8], ha sido citado como un predecesor al concepto que hoy conocemos como la masa crítica.

La lógica de la acción colectiva y el bien común 
La masa crítica y las teorías detrás de ella nos ayudan a comprender aspectos de los seres humanos , ya que actúan e interactúan en un contexto social más amplio. Ciertas teorías, como la Lógica de Mancur Olson de la acción colectiva [ 9 ] o Tragedia de los Comunes de Garrett Hardin, [ 10 ] funciona para ayudarnos a entender por qué los humanos hacen o adoptamos ciertas cosas que son beneficiosas para ellos , o, más importante aún , por qué no lo hagas. Gran parte de este razonamiento tiene que ver con los intereses individuales trumping lo que es mejor para todo el colectivo , que puede no ser evidente en el momento .
Oliver , Marwell y Teixeira abordar este tema en relación con la teoría crítica en un artículo de 1985 publicado en el American Journal of Sociology.  [11] En su ensayo, se define que la acción al servicio de un bien público como " acción colectiva " . La "Acción Colectiva" es beneficiosa para todos, independientemente de la contribución individual. Por su definición , a continuación , "masa crítica" es el pequeño segmento de un sistema social que hace el trabajo o la acción necesaria para lograr el bien común. La " función de producción " es la correlación entre los recursos , o lo que los individuos dan en un esfuerzo por lograr un buen público , y en la consecución de ese bien. Dicha función se puede desacelerando , donde hay menos utilidad por unidad de recurso , y en tal caso , los recursos pueden disminuir. Por otro lado , la función se puede acelerando , donde los más recursos que se utilizan más grande es la recuperación de la inversión . " Heterogeneidad ", también es importante para la consecución de un bien común. Variaciones ( heterogeneidad) en los individuos ponen en valor un bien común o el esfuerzo y los recursos de la gente da es beneficioso , ya que si ciertas personas pueden ganar más , que están dispuestos a dar o pagar más.

Los medios interactivos 
Mientras que la masa crítica se puede aplicar a muchos aspectos diferentes de la sociodinámica, se hace cada vez más aplicable a las innovaciones en los medios interactivos como el teléfono, fax , o correo electrónico. Con otras innovaciones no interactivas, la dependencia de otros usuarios era generalmente secuencial, lo que significa que los primeros en adoptar influenciados los adoptadores posteriores a utilizar la innovación. Sin embargo, con los medios interactivos, la interdependencia es recíproca, es decir, tanto a los usuarios influyeron mutuamente. Esto se debe al hecho de que los medios interactivos tienen alto efecto de red, [1] en la que el valor y la utilidad de un bien o servicio aumenta mientras más usuarios se tiene. Por lo tanto, el aumento de los adoptadores y la rapidez para alcanzar la masa crítica por lo tanto, puede ser más rápida y más intensa con los medios de comunicación interactivos, al igual que la velocidad a la que los usuarios anteriores interrumpen su uso. Cuantas más personas que lo utilizan, más beneficioso será, creando así un tipo de efecto de bola de nieve, y por el contrario , si los usuarios comienzan a dejar de usar la innovación, la innovación pierde utilidad, empujando así a más usuarios a descontinuar su uso. [12]



El ensayo de Markus  
En ' ensayo de Investigación de la Comunicación titulada " Hacia una ' M. Lynne Markus Critical Mass ' Teoría de Medios Interactivos " , [ 12 ] varias proposiciones se hacen que tratan de predecir en qué es más probable conseguir una masa crítica situación de los medios interactivos y alcance universal acceso , un " bien común " con Oliver , et al. ' s terminología. Una proposición afirma que la existencia de tales medios es todo o nada, en donde si no se logra el acceso universal , y luego , con el tiempo , el uso dejará . Otra propuesta sugiere que la facilidad de uso y el mínimo coste , así como su utilización de una "capacidad activa de notificación " de un medio de comunicación le ayudará a lograr el acceso universal. Los estados tercera proposición de que la heterogeneidad , como se discutió por Oliver , et al . es beneficioso , especialmente si se dispersan los usuarios en un área mayor , y necesitan de interactividad a través de los medios de comunicación . En cuarto lugar , es muy útil contar con personas altamente codiciados para actuar como los primeros usuarios , ya que su uso actúa como incentivo para que los usuarios posteriores. Por último , Markus postula que las intervenciones , tanto monetariamente y de otra manera , los gobiernos , las empresas, o grupos de personas ayudarán a los medios de comunicación alcanzan su masa crítica y lograr el acceso universal.

Ejemplo Fax 

Una máquina de fax

Un ejemplo presentado por Rogers en la difusión de las innovaciones fue el de la máquina de fax , que había sido de alrededor de casi 150 años antes de que se hizo popular y ampliamente utilizado. Había existido en varias formas y para diversos usos , pero con más avances en la tecnología de los faxes , incluyendo el uso de ya en lugar de líneas telefónicas para transmitir la información , junto con la caída de los precios en ambos equipos y el costo por fax, la máquina de fax alcanzado una masa crítica en 1987 , cuando " los estadounidenses comenzaron a asumir que" todo el mundo "tenía una máquina de fax " . [ 13 ]

Referencias 

1. Rogers, Everett M. Diffusion of Innovations. New York, NY: Simon & Schuster, 2003. Print.
2. Thomas Schelling, "Dynamic models of segregation",Journal of Mathematical Sociology, 1971
3. Schelling, Thomas C. Micromotives and Macrobehavior. New York: Norton, 1978. Print.
4. Schelling, Thomas C. "On the Ecology of Micromotives," The Public Interest, No. 25, Fall 1971.
5. Granovetter, Mark. "Threshold Models of Collective Behavior." American Journal of Sociology 83.6 (1978): 1420. Print.
6. Krauth, Brian. "Notes for a History of the Critical Mass Model." SFU.ca. Web. 29 Nov. 2011. <http://www.sfu.ca/~bkrauth/papers/critmass.htm>.
7. Akerlof, George A. The Market for "lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism. 2003. Print.
8. Kuran, Timur. "Chameleon Voters and Public Choice." Public Choice 53.1 (1987): 53-78. Print.
9. Olson, Mancur. The Logic of Collective Action: Public Goods and the Theory of Groups. Cambridge, MA: Harvard UP, 1971. Print.
10. "The Tragedy of the Commons." Science 162.3859 (1968): 1243-248. Print.
11. Oliver, P., G. Marwell, and R. Teixeira. "A Theory of Critical Mass: I. Interdependence, Group Heterogeneity, and the Production of Collective Action." American Journal of Sociology 9.3 (1985): 552-56. Print.
12. M. Lynne Markus (1987). Toward a 'Critical Mass' Theory of Interactive Media: Universal Access, Interdependence and Diffusion, 14:491. Communication Research.
13. Holmlov, Kramer and Karl-Eric Warneryd (1990). Adoption and Use of Fax in Sweden. Elmservier Science.

Para leer más 

Philip Ball: Critical Mass: How One Thing Leads to Another, Farrar, Straus and Giroux, ISBN 0-374-53041-6

Mancur Olson: The Logic of Collective Action, Harvard University Press, 1971

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