El Big Data ha traído consigo nuevos desafíos para las empresas, pero la última tecnología de Intel puede ayudarte a enfrentarlos y aprovechar al máximo su potencial. El Big Data debería significar grandes oportunidades para cada negocio, sin embargo, para muchos, el potencial nunca se materializa. Los datos que podrían ser aprovechados para generar valor terminan en reposo, sin uso, en archivos. Los conocimientos que podrían impulsar las ventas o mejorar la experiencia del cliente nunca se descubren, o nunca llegan a la pantalla de alguien que podría marcar la diferencia.
Cada día se crean alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos. Se espera que el volumen de datos producidos sea 44 veces mayor en 2020 que en 2009. Sin embargo, en 2016, los analistas de Forrester estimaron que, en promedio, entre el 60% y el 73% de todos los datos dentro de una organización no eran utilizados por aplicaciones de análisis o inteligencia de negocios, y en algunas industrias, esta cifra podría ser aún mayor, llegando al 95% o más. Llamar a esto una lástima es quedarse corto.
Estudios de la Unión Europea han demostrado que las empresas que adoptan el análisis de Big Data pueden aumentar su productividad entre un 5% y un 10% en comparación con las empresas que no lo hacen, y que las prácticas de Big Data en Europa podrían agregar un 1.9% al PIB para el año 2020. Para muchas empresas, esto se debe a la falta de procesos para capturar, refinar y estructurar los datos correctos, o a la falta de trabajadores capacitados necesarios para extraer el máximo valor. Sin embargo, los problemas tecnológicos también juegan un papel importante.
En primer lugar, demasiadas iniciativas de Big Data se ven obstaculizadas por un rendimiento deficiente y resultados poco satisfactorios. Las aplicaciones de análisis de Big Data requieren una gran cantidad de recursos de hardware, no solo agotando los recursos de cómputo – realizar operaciones complejas en grandes conjuntos de datos nunca es fácil – sino también los recursos de almacenamiento y red. Los núcleos del procesador pueden estar listos para funcionar, pero se ven limitados por las transferencias lentas de datos “fríos” en dispositivos de almacenamiento de datos masivos más lentos hacia recursos de datos “calientes”, específicamente DRAM, en contacto más directo con la CPU.
El mundo empresarial actual se basa en la velocidad y la agilidad, y cuando la extracción de información de los datos lleva demasiado tiempo, la emoción en torno a estas nuevas aplicaciones disminuye. Los proyectos de inteligencia de negocios y análisis que deberían impulsar el crecimiento se vuelven poco utilizados y olvidados. Además, estas iniciativas son costosas. Las pequeñas y medianas empresas se asustan por el costo del hardware necesario para ejecutar estas aplicaciones, así como por la infraestructura de almacenamiento y soporte necesaria para almacenar, mover y transportar todos esos datos. Peor aún, las aplicaciones en tiempo real y en memoria utilizadas por las grandes empresas para analizar los datos en el momento en que fluyen hacia la empresa están, en términos financieros, fuera de su alcance.
Esto no se debe simplemente a los costos de licencia, ya que existen alternativas menos costosas y de código abierto a los nombres más conocidos, sino porque la potencia de procesamiento, el almacenamiento y la DRAM de alta capacidad requeridos no son baratos. Es una inversión considerable, tal vez demasiado grande para muchas empresas más pequeñas.
En conclusión, el Big Data ofrece un gran potencial para las empresas, pero también presenta desafíos significativos. Para aprovechar al máximo los beneficios del Big Data, es necesario contar con procesos adecuados para capturar y analizar los datos, así como con la tecnología adecuada para gestionar y procesar grandes volúmenes de información. Afortunadamente, la última tecnología de Intel puede ayudar a superar estos desafíos y permitir a las empresas aprovechar al máximo el potencial del Big Data.
