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Big Data es sólo para Grandes Empresas - Y Otros BS

Actualizado:08-27Fuente: consolidación de la red
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Big Data es sólo para Grandes Empresas - Y Otros BS


2013 va a ser un 12 meses completos de publicidad que rodea a la moda de grandes volúmenes de datos, con tentadores cuentos de análisis de comercio electrónico que se moverán más allá de la predicción de los embarazos a hacer algo realmente bueno: como averiguar el último Twinkie he comprado.

A medida que el bombo continúa, los departamentos de TI de la empresa petulantes se látigo de sus billeteras gruesas y caer por accidente moneda seria para los sistemas de Hadoop nube híbrida multi-clúster que pueden averiguar los efectos en todo el mundo de una mariposa alas 'aleteo antes de brunch y noquear a la respuesta definitiva para Vida, El Universo y Todo antes rollos té de la tarde pasado.

Mientras tanto, los administradores de TI para pequeñas empresas pobres y andrajosos mirarán con envidia en esta fiesta de los grandes datos a medida que se apiñan en el frío, tiritando, ya que se envuelven en hojas de cálculo y pequeñas facturas QuickBook.

Big Data no tiene que ser de esa manera

Su fácil conseguir esa impresión cuando se piensa en los grandes datos, pero la realidad puede ser muy diferente: mientras los conjuntos de datos a nivel de empresa puede ser costoso y difícil de manejar, no hay razón analítica y técnicas de visualización no se pueden aplicar a las pequeñas y medianas conjuntos de datos de negocio a tama- (SMB) - con un presupuesto de SMB.

Tapar las pequeñas empresas en datos grande no es una idea nueva (ver CEO de Intuit: Big Data puede ser el "gran ecualizador"). Quizás el método más popular para la solución del problema incluye opciones "Big-datos-as-a-Service".

Hay dos grandes obstáculos para tomar en metodologías de datos grandes, según Amit Bendov, CEO de sede en Tel Aviv SiSense . El primero está rompiendo pasado la barrera de los costos. SAP HANA electrodomésticos, que Bendov levanta como un ejemplo de lo que está hablando, puede manejar alrededor de la mitad de un terabyte de datos, con un precio de 500.000 dólares . Eso puede trabajar para la empresa, pero no es en absoluto realista a nivel de la pequeña empresa.

El segundo obstáculo es la noción de complejidad: En este momento, la impresión es que usted tiene que tener el talento de datos-científico en toda regla en la nómina a fin de averiguar sus propios datos. Eso es una tontería: "Sé que mi negocio muy bien", dijo Bendov. "Yo no necesito idiomas estadísticos para averiguar lo que significa que los datos. Sólo tengo que ver los datos."

SiSense trata de resolver el problema

La compañía de Bendov está en el negocio de hacer que eso suceda. Trabajo con almacenes de datos existentes de un cliente, SiSense tirará los datos en una base de datos columnar que está bien organizada por SiSense o mantenido localmente por la empresa. Los clientes pueden utilizar todas las herramientas con las que están familiarizados - a partir de hojas de cálculo de Excel con bases de datos basadas en SQL - para extraer los datos para obtener la información que están buscando.

De propósito general acogió servicios de datos como SiSense o proveedores del sector orientada como LeisureLink en la industria de la hospitalidad representan un nuevo frente en el ciclo de Big Data: tomar el costo y la complejidad por varios niveles para las empresas más pequeñas pueden obtener al menos algunos de los beneficios de los datos análisis sin el dolor.

No es una mala idea: al actuar como el intermediario para manejar las partes duras de la gestión de grandes volúmenes de datos, estos vendedores están ejecutando esencialmente Big Data cooperativas.

Pero hay riesgos con este enfoque. Mientras SiSense tiene una opción local organizada, algunos vendedores no ... por lo que tendrá que decidir dónde está su zona de confort es con el almacenamiento de los datos críticos de la empresa en la nube. También tendrá que decidir si sus datos realmente tiene valor suficiente para recuperar lo que sea cuesta tendrá que outlay si usted trabaja con estos proveedores. Eso es un poco de un Catch-22 para muchas empresas más pequeñas, ya que no puede saber el valor de sus datos hasta que pueda tirar juntos y extraerlo de información útil.

La mejor opción es darse una vuelta con varios vendedores, quizás llevando en un subconjunto de sus datos y ver qué se puede hacer con él - ya qué costo. Tal vez lo más importante, esto puede también le dará una idea de la cantidad de una curva de aprendizaje estará involucrado en ponerse al día con un nuevo servicio.

Opciones Big Data están ahí fuera para las empresas de todos los tamaños, sólo asegúrese de que entiende los beneficios frente a los riesgos.

Imagen cortesía de Shutterstock .

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