Pocos términos tecnológicos se han promocionado tanto como lo han hecho los grandes datos en el último año. Pero en medio de todo lo que se habla de las ventajas comerciales que podrían aportar los grandes datos, se ha olvidado que muchas empresas aún no han tomado medidas prácticas para implementar una estrategia de grandes volúmenes de datos..

En una encuesta reciente realizada en Talend, solo uno de cada diez de nuestra muestra dijo que en realidad estaban involucrados en un despliegue a gran escala. Eso fue superior al 2% del año anterior, pero sigue siendo decepcionante..

La verdad es que el mercado de big data todavía está en su infancia hoy. Hemos visto mucho interés en el mercado, y ese interés definitivamente está creciendo. ¿Entonces, cuál es el problema? ¿Qué ha frenado a las empresas hasta ahora? ¿Y estamos viendo signos de un cambio??

Las limitaciones

Dos de las tres restricciones principales que identificamos en nuestra encuesta fueron las restricciones presupuestarias y la escasez de habilidades, ambas ampliamente reconocidas como barreras clave para cualquier esfuerzo de TI..

La escala potencial de la mayoría de los proyectos de big data explica las preocupaciones financieras. Además, las habilidades son clave porque los grandes datos requieren que las personas puedan integrar cualquier número de fuentes de datos dispares grandes e inflexibles y científicos de datos capacitados para analizar los flujos de datos colectivos.

Se podría argumentar que estas barreras tienen más que ver con la percepción que con la realidad. La verdad es que los proyectos de big data no tienen que venir con una etiqueta de precio masiva.

La capacidad de ejecutar bases de datos de código abierto y herramientas de integración en una plataforma Hadoop de código abierto permite que las aplicaciones de análisis e integración de datos grandes se ejecuten de manera rentable en los clústeres de servidores de productos básicos, lo que reduce el gasto de hardware. Y los últimos avances en tecnología están ayudando a cerrar la brecha de habilidades.

La firma de investigación analista, Gartner, define el big data como "una combinación de activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información para mejorar el conocimiento y la toma de decisiones". Y esta innovación es clave para ayudar a ocultar la complejidad subyacente de big data de desarrolladores y usuarios por igual..

Los vientos del cambio

El año pasado, vimos señales de que los datos masivos estaban empezando a suceder. Fue un año de experimentación, un año en el que muchas organizaciones seguían realizando pruebas de conceptos. Seguía siendo una tecnología embrionaria..

Muy pocas organizaciones se mudaron fuera de la caja de arena y comenzaron a ofrecer casos de uso productivo, y aún menos tuvieron un retorno de la inversión o resultados tangibles, pero la promesa estaba ahí..

En 2014, ya estamos viendo que más compañías se están "mojando" con big data, pero también veremos cada vez más big data cosechando las recompensas de las pruebas de 2013, cruzando el abismo y entrando en la adopción general.

Se están introduciendo nuevas tecnologías que permiten big data operacional y en tiempo real; Se dispone de plataformas tecnológicas que están ayudando a las inversiones de big data de las organizaciones a escalar..

Y así, un número creciente de empresas se ponen en marcha con proyectos de big data y comienzan a obtener resultados de sus implementaciones de big data. Es posible que el big data aún esté en su infancia hoy, pero este es el año en que comenzará a ser mayor de edad..

  • Yves de Montcheuil es el vicepresidente de marketing de Talend, especialista en integración de código abierto..