descargue aquí el informe

INFORME ANUAL

ADOPCIÓN DE BIG DATA 2016

THE BUSINESS VALUE OF TECHNOLOGYInnovationWeek Magazine

Netmedia Research 2 Febrero, 2016


I N F O R M E A N U A L

Por Gabriela Guerra Rey

UN ANTES…

Lo que realmente no podemos explicar hoy día en cuestión de Tecnologías de la Información (IT), y de Tecnologías en general, es la velocidad a la que se dan los cambios. Lo que hace dos años parecía un sueño, hoy es una revolución que cambia todo, incluida nuestra manera de pensar y vivir. Es en este panora-ma que la adopción del Big Data rápidamente se convierte en reto, revolución y ya en un hecho.

¿Estamos en la era del Big Data y el Business Analytics? ¿Son estas las claves que distinguen las ventajas competitivas entre empresas? Sin duda las leyes del mercado también tienen que enfrentarse con los cambios tecnológicos. Estos son, a decir de consultoras como Gartner e IDC, los pilares que transforman sectores.


¿TENDENCIA O CULTURA?




LAS DIMENSIONES DEL BIG DATA

Hay muchas maneras de definir el Big Data, pero básicamente se trata de tecno-logías, metodologías y estrategias para gestionar conjuntos de datos complejos en las organizaciones y extraer valor de todo un mundo de información que no hace muchos años ni siquiera era tenida en cuenta.

Al conjuntar esto con la analítica de negocios, se crea la capacidad de identificar patrones en la información que permiten predecir, prescribir y prevenir. Ese es el gran objetivo que ha hecho transformarse el mundo de las IT como lo conocíamos.

Para IBM su importancia radica en que esta tendencia ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones a partir de la descripción de enormes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Así, “el concepto Big Data aplica para toda información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales”.

Es lógico preguntarse de dónde surgen estas necesidades y, por tanto, la tec-nología. Muchos especialistas han identificado su génesis en las hoy gigantes em-presas de redes sociales: Google, Facebook, Twitter o LinkedIn, las cuales se han enfrentado a conjuntos de datos complejos tanto en columna, como en velocidad y variedad. Así como la información se va democratizando cada día en el mundo moderno, también lo han tenido que hacer las tecnologías para el análisis de este tipo de datos.

Como destaca IBM, este universo de datos puede ser representado por diversas vías: Dispositivos móviles, audio video, sistemas GPS, incontables sensores digi-tales (comunicación máquina-máquina o M2M machine-to-machine, con amplia contribución en la creación de grandes cantidades de datos) en equipos indus-triales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etcétera. Estos últimos pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos del aire.

Se estima que existen más de 30 millones de sensores interconectados en distin-tos sectores como el automotriz, transportación, industrial, servicios, comercial, entre otros. Se espera que este número crezca 30% anualmente.

El reto al analizar los datos es que la velocidad de respuesta sea lo suficientemente rápida como para obtener la información adecuada en el momento requerido.

Numerosas industrias se benefician hoy de la acumulación masiva de datos, y lo mismo sucede en el sector público, que reúnen información de censos de pobla-ción, registros médicos, impuestos. Tanto en el sector público como en el privado, para temas de transacciones financieras, las soluciones en Big Data parecen más que imprescindibles.




¿QUÉ TIPOS DE DATOS SE MANEJAN EN BIG DATA?

Según estudio de IBM, podríamos distribuirlos en:• WebandSocialMedia:Incluye contenido web e información que es obteni-

da de las redes sociales.• Machine-to-Machine(M2M): Tecnologías que permiten conectarse a otros

dispositivos. Utiliza dispositivos que transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.

• BigTransactionData: Datos transaccionales (ejemplo: registros de factura-ción) disponibles en formatos semiestructurados y no estructurados.

• Biometrics: Información biométrica que en áreas de seguridad e inteligencia ha sido importante para la investigación.

• HumanGenerated: Llamadas telefónicas, notas de voz, correos electróni-cos, documentos electrónicos, estudios médicos, etcétera.

En campos como la ciencia, el Big Data ha sido todo un desafío. Si bien los investigadores han analizado datos desde hace mucho tiempo, el reto hoy es la escala en que estos son generados en diferentes áreas (descubrimiento científico, investigación ambiental y biomédica, educación, salud, seguridad nacional…), y las soluciones para que sean útiles.

La Fundación Big Data define como áreas temáticas en el manejo de grandes conjuntos de datos: Agricultura, comunicaciones, educación, energía, financiero, farmacia, gobierno, legal, periodismo, psicología, publicidad, pymes, redes socia-les, retail, salud, seguridad, seguros, smart cities, transporte. Enfocarnos en cada uno, haría la tarea interminable, y este informe se convertiría en enciclopedia…

…Pero, veamos que está pasando con las pequeñas y medianas empresas, por ejemplo.

En su artículo, “El impacto de Big Data en las PyMEs, Ángel Morfín, director de Innovación para SAP México, explica que “el uso de la información facilita te-ner una ventaja competitiva, ya que permitirá ofrecer productos y servicios acorde a las necesidades específicas de cada cliente, y lanzar campañas de acuerdo a cada uno de sus segmentos”.

Compañías como eBay, indica, han capitalizado beneficios a través de la solu-ciones de Big Data. Con ello, identifican oportunidades de negocio a través de comportamientos específicos de clientes, y ofrecen un producto en tiempo real que de antemano sabe que comprarán, por su propio comportamiento en línea.




Entre los retos para este sector empresarial, el autor identifica: la discrimina-ción adecuada de información relevante, definir los costos de la infraestructura tecnológica, el reclutamiento de personal calificado para el correcto manejo de la información, el análisis de datos de manera adecuada y la elección de tecnología para almacenar los datos obtenidos.

Entre los beneficios de adoptar esta herramienta enumera: mayor eficiencia en las operaciones del negocio, reducción de costos de IT, agilización en los tiempos de respuesta y el aumento en la atracción y retención de clientes, entre otros.

Hacecincoaños, Cisco realizó un estudio: “Informe anual Cisco Visual Networking Index

(VNI) 2011-2016”, donde analizaba el crecimiento y evolución del Protocolo IP a escala global,

y pronosticaba las cifras para este año. Hoy el ejercicio de revisarlas más que interesante, es

realmente alarmante… Números más o menos, ya llegó el futuro avizorado:

• EltráficoIPglobalsemultiplicaráporcuatro entre 2011 y 2016 hasta alcanzar 1,3 zettabytes, lo

que supone una tasa de crecimiento interanual de 29%.

• Habrácercade18,900millonesdedispositivos conectados a la red a escala mundial, casi 2,5

conexiones por cada persona del planeta (frente a los 10,300 millones en 2011).

• Habrá3,400millonesdeusuariosdeInternet, aproximadamente 45% de la población mundial

prevista (7.500 millones de personas según estimación de la ONU). En 2011 el número global

de internautas era de 2,000 millones (aproximadamente 28% de una población total de 7,100

millones).

• Lavelocidadmediadebandaanchafijasemultiplicarácasiporcuatro,desdelos9Mbpsde

2011 hasta34Mbps.

• 1.2millonesdeminutosdevídeo -el equivalente a 833 días o más de dos años- cruzarán Internet

cada segundo.

• MásdelamitaddeltráficomundialdeInternetprocederádeconexionesWi-Fi.

• Habrá1,500millonesdeusuariosdevídeo en Internet en 2016 a escala global, frente a los 792

millones contabilizados en 2011.

• Habrácercade18,900millonesdedispositivosconectados a la Red a escala mundial, casi 2,5

conexiones por cada persona del planeta.

2016




• En2011losPCsgeneraron94%deltráficototaldelosconsumidoresenInternet.Sereduciráhasta81% en 2016.

• Másdel6%deltráficoglobaldelosconsumidoresenInternetseconsumiráatravésdelostelevisores (desde el 4% en 2011), así como 18% del tráfico total de vídeo en Internet (desde 7%

en 2011).

• Habrá8,000millonesdedispositivosfijosymóvilescompatiblesconIPv6 a escala global, desde los

1,000 millones en 2011.

• El40% de todos los dispositivos fijos y móviles conectados será compatible conIPv6 a escala

global (desde el 10%).

• Seprevéqueeltráficoglobaldevídeo avanzado se incremente cincoveces.

• Eltráficoglobaldedatosmóviles en Internet semultiplicarápor18, alcanzando 10,8 Exabytes

mensuales o 130 Exabytes anuales.

• LavideoconferenciaIP empresarial semultiplicaráporseis, creciendo más de dos veces más rápido

que el tráfico IP empresarial total, con una tasa de incremento interanual del 42%.

• En2011había1,700millonesdeusuariosenelentornoresidencial con acceso a Internet

mediante conexiones fijas a escala global; en 2016 esta cifra aumentará hasta 2,300millones.

• LaTVdigital será el servicio de más rápido crecimiento en el segmento de TV, aumentando

desde 694 millones de suscriptores hasta 1,300millones a escala global.

• LavozsobreIP(VoIP) será el servicio de Internet para usuarios residenciales de más rápido

crecimiento, con 560 millones de usuarios en 2011 y 928millones en 2016 a escala global.

• Lamúsicaonline será el servicio de Internet para el entorno residencial más utilizado a escala

global. En 2011 había 1,100 millones de usuarios (63%). En 2016 habrá 1,800millones (79%).

• LosusuariosdeInternetmóvil en el segmento de consumo crecerán de 3,700 millones a escala

global hasta 4,500millones.

• Elvídeomóvil será el servicio del segmento de consumidores móviles de más rápido

crecimiento, aumentando desde 271 millones de usuarios hasta 1,600millones.

• LosusuariosdeInternetenelentornoempresarial crecerán de 1,600 millones a 2,300millones.

• Lavideoconferenciadesktop será el servicio de más rápido crecimiento, de 36.4 millones de

usuarios empresariales a 218.9millones.

• Losserviciosbasadosenlalocalización(LBS,LocationBasedServices)seránlacategoríade

servicios móviles para empresas de más rápido crecimiento a escala global, de 27 millones de

usuarios en 2011 a 158millones en 2016.




Y UN DESPUÉS…

DESAFÍOS

Un reporte de Gartner de 2015 indica que el 75% de las compañías está invir-tiendo o planean invertir en Big Data en los siguientes dos años. Si bien la veloci-dad de crecimiento de la adopción de esta tecnología ha sido más lenta, continúa su escalada.

Las organizaciones suelen tener diferentes objetivos en temas de Big Data: me-jorar la experiencia del cliente (64%), eficiencia de los procesos, reducir costos, hacer más eficiente la comercialización de productos/servicios (47%). En el estu-dio, crear capacidades de seguridad tuvo el mayor aumento en comparación con años anteriores, con un crecimiento de 15% a 23%.

Por otra parte, la mayoría de las compañías espera un alto retorno de inversión por la adopción del Big Data, indica el reporte, pero 43% de ellas planea invertir y solo 38% realmente invierte en este tipo de herramientas, independientemente de los beneficios estimados. Esto muestra el desafío que implica hoy para la indus-tria la penetración y adopción de soluciones Big Data, que en temas de seguridad alcanza su máxima expresión.

Otro gran desafío, que hoy los especialistas de Gartner ven con buenos ojos, es que los líderes de negocios están tomando un rol más activo en datos y analítica de pro-yectos. En 2014, 37% de los proyectos fueron impulsados por los CIO y 25% por los líderes de negocios. En 2015, este porcentaje cambió a 32% y 31%, respectivamente.

Por otra parte, y de acuerdo con Wikibon, proyecto global de profesionales, consultores e investigadores que brindan soluciones tecnológicas y de negocios, en 2014 los ingresos por el uso de Big Data a nivel global fueron de 11,760 millo-nes de dólares. En 2012 la cifra fue de 4,044 millones de dólares. Sin embargo, los obstáculos siguen presentes.

Vanson Bourne, empresa tecnológica de investigación de mercado, señala que: “a pesar de que el Big Data es una gran tendencia a la hora de hacer campañas de marketing promocional, muchas empresas no se atreven a usar la herramienta de-bido a que no tienen los elementos necesarios para analizar gran cantidad de datos y, sobre todo, no saben cómo interpretarlos”. El reto está a la vista, y también las oportunidades para los proveedores de estas soluciones.

Flor Argumedo, directora corporativa de Sistemas y Optimización en Con-troladora Comercial Mexicana, opina que las tecnologías del Big Data en el país están subutilizadas, una vez que los proveedores suelen ofrecer productos super-ficiales y similares unos a otros. Comentó, por ejemplo, las deficiencias que en-




frentan hoy los usuarios de la banca, una industria que podría hacer un gran uso de esta tendencia a fin de mejorar los servicios que ofrece.

Un artículo publicado por InformaBTL señala tres desafíos fundamentales para 2016 en términos de adopción de Big Data:• Precio: El 49% de las empresas señala que el análisis de datos es mucho más

caro de lo que esperaba, y el 41% de las que todavía no utilizan el Big Data es porque no tienen el presupuesto para ello.

• Entusiasmo:El 82% de las empresas asegura que le dará un gran uso a los miles de datos obtenidos. El 48% lo usará para mejorar la experiencia del cliente. El 35%, para mejorar sus ingresos. El 40% de las compañías asegura estar utilizando esta herramienta. El 44%, lo hará en los próximos tres años.

• Noesfácil:Datos de Statista revelan que para 2017 el mercado del Big Data alcanzará los $50 mil millones dólares, aunque para muchas empresas no es una cosa sencilla; numerosas marcas todavía no se atreven a hacer uso de esta tecnología.

En tanto, en México, Héctor Padilla, director general de Qarta, Grupo Scanda, reconoce una falta de cultura por los datos. Pero no se trata solo de almacenar la información, indica, hay que hacerlo de cierta forma, para que este tipo de análisis asimile datos. “Es un reto: existen las tecnologías, los algoritmos para encontrar co-sas, pero tiene que estar la información almacenada de cierta forma y con calidad”.

“Por otro lado –agrega Padilla–, están esperando la varita mágica. Se ha co-rrompido el concepto de almacena todo lo que se pueda, y vamos a llegar con algún software inteligente y te vamos a empezar a descubrir cosas que no sabes sobre tu negocio. Y la verdad es que esto en México todavía no ocurre”.

En opinión de este especialista, quien no identifica en el país casos reales de éxi-to en el aprovechamiento de las posibilidades del Big Data, la industria ha sobre-vendido el concepto para vender sus software. “Lo que he visto es que hay muchas empresas que han comprado la tecnología, pero no están obteniendo resultados eficientemente”.

Entre los temas que el Big Data podría aprovechar figura todo el concepto de factura electrónica del SAT, el lavado de dinero, la salud, la medicina preventiva, comenta el ejecutivo de Scanda, quien asegura que el Big Data más allá de Siste-mas, es un tema de Negocios.

“Todavía es muy artesanal…no es de uso masivo… todavía hay mucha infor-mación en papel…”, asegura Padilla. Los que manejan hoy mayores volúmenes de información y están trabajando en esto son el Gobierno y algunas entidades financieras, aunque la información no se explota en todo su potencial. “Es un tema de madurez, porque la información ahí está”.




SEGURIDAD

Un estudio realizado por el Ponemon Institute LLC muestra el interés que ya manifiestan las empresas por mejorar la seguridad informática. La evolución del Big Data ha sido un impulso para ello, pues no estamos hablando solo de cantidad y complejidad de datos, sino de variedad y velocidad con que estos se generan, explica Camilo Gutiérrez Amaya, Sr. Security Researcher de ESET, quien rela-ciona este tema con la explosión en el uso de dispositivos y sensores que de alguna manera interactúan con la información corporativa.

Otros factores a tener en cuenta son la privacidad (la forma en que se maneja la información personal de los empleados), el hecho de que la tecnología aplicada al Big Data debe ser pensada de manera específica, con consideraciones especiales de seguridad, y la necesidad de usar herramientas y técnicas de Big Data.

Asegura Gutiérrez Amaya que “una alternativa como la virtualización puede significar ventajas similares al procesamiento en la nube, pero con niveles de ries-go más controlables”.

Para enfrentarse a estos retos, las empresas requieren educar a sus empleados a que tengan hábitos seguros en el manejo de la información, pero que al mismo tiempo se apoyen en soluciones de acceso y manipulación de datos.

“Todos los cambios deben articularse desde las políticas de seguridad de la in-formación, por lo cual se hace necesaria una revisión completa que permita iden-tificar aquello que facilite ajustarse al nivel de riesgo aceptado por la empresa”, advierte el ejecutivo de ESET, quien señala, asimismo, que al igual que existen modelos para predecir los fallos de hardware, la adopción de técnicas similares en temas de Big Data puede permitir: • Capturaryprocesar datos de una amplia variedad de servicios y dispositivos

conectados a las redes que conforman la empresa• Visualizarlosflujos de datos para identificar rápidamente los eventos anó-

malos o sospechosos• Aplicartécnicasdeaprendizajeautomáticoparaidentificarnuevoseventos

de seguridad con base en patrones históricos

El estudio del Ponemon Institute recomienda:• Crearunaestrategiaglobalparaelusodegrandesvolúmenesdedatos,enla

cual se especifique los objetivos deseados, quiénes serán los involucrados y cuáles los datos necesarios para obtener la información que permita tomar las decisiones.




• Haceruninventariodelasfuentesdedatosinternasyexternasdisponiblespara dimensionar el volumen de datos, la frecuencia de las actualizaciones y las restricciones de uso a aplicarse.

• Realizarunaadecuadaevaluacióndetecnologíasparaproporcionarcapaci-dades rentables y que permitan almacenar y procesar las grandes cantidades de datos generados.

• Investigarlasherramientasyalgoritmosquepermitenreducirlacompleji-dad de los análisis de acuerdo a los datos que deban ser analizados.

• Definirunapolíticasobrecómomanejarlainformaciónpersonalquepue-da estar contenida en los conjuntos de datos analizados y que sean parte de la empresa.

TENDENCIAS

En los próximos años ejecutivos mexicanos han avizorado dos tendencias en el país: 1. Que las organizaciones empiecen a experimentar la cultura de tener datos de calidad. “Hace cinco años no existía. Hoy día veo cada vez a más CIO preocu-pados por tener información con calidad. Todavía yo esperaría tres o cinco años más”, comenta Héctor Padilla de Grupo Scanda. 2. Hay demasiada expectativa en Big Data, lo cual hace que lo poco o mucho que te vendan sean muy caro. Paula-tinamente, el mercado bajará sus expectativas y el precio con ellas. “Se verán en-tonces casos mucho más terrenales para la industria mexicana”, concluyó Padilla.

Tableau, que ofrece un enfoque revolucionario para la inteligencia de nego-cios, ha dado a conocer ocho tendencias principales del Big Data para este año, que cada empresa que desee entender, evolucionar, adaptarse y protegerse debería conocer. En 2016 continuará el crecimiento de los sistemas que permiten gestio-nar datos no estructurados, al igual que grandes volúmenes de datos. El máximo potencial del Big Data llegará; es responsabilidad de cada cual estar preparado y saber aprovecharlo.

LasprediccionesdeTableau:

• LasNoSQLalfrenteAdopción cada vez mayor de tecnologías NoSQL, generalmente asociadas a datos no estructurados. El cambio a bases de datos NoSQL se está con-




virtiendo en un elemento clave del panorama IT empresarial, conforme los beneficios de conceptos de bases de datos no esquemáticos se vuelven más evidentes. Nada muestra esto con más claridad que el Cuadrante Mágico de Sistemas de Gestión Operativa de Bases de Datos (Magic Quadrant for Operational Database Management Systems) de Gartner, que en el pasado estuvo dominado por Oracle, IBM, Microsoft y SAP. En contraste, en el Cuadrante Mágico más reciente las compañías NoSQL, como MongoDB, DataStax, Redis Labs, MarkLogic y Amazon Web Services (con el servicio DynamoDB) superan en número a los comercializadores tradicionales de bases de datos. NOTA: “No Structural Query Language” es una amplia clase de sistemas de gestión de bases de

datos que difieren del modelo clásico del sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS);

lo más importante es que no usan SQL como el principal lenguaje de consultas.

• ApacheSparkalfrentedelosBigDataApache Spark pasó de ser un componente del ecosistema Hadoop a con-vertirse en la plataforma de Big Data preferida por muchas empresas. Spark aporta una velocidad de procesamiento mucho mayor que la de Hadoop, y el más grande proyecto de código abierto de Big Data, de acuerdo con Matei Zaharia, creador de Spark y cofundador de Databricks.

• ¡LosproyectosHadoopmaduran!Las empresas continúan yendo de pruebas de concepto a producción en Ha-doop. Una encuesta reciente de 2,200 usuarios muestra que solo 3% prevén hacer un uso menor de Hadoop en los próximos 12 meses; 76% de sus usua-rios actuales planean incrementar su uso dentro de los próximos tres meses y, finalmente, casi la mitad de las compañías que no han adoptado Hadoop afirman que lo harán en el curso de los próximos 12 meses.

• BigDatasehacegrandeUna muestra adicional de la tendencia creciente a que Hadoop se vuelva parte fundamental del panorama empresarial es el crecimiento observado de la inversión en componentes relacionados con sistemas empresariales, tales como la seguridad. Apache Sentry ofrece un sistema para poner en vigor au-torizaciones muy estrictas basadas en roles (fine-grained, role based autho-rization) para datos y metadatos almacenados en clústeres de Hadoop. Este




es el tipo de alcance que los usuarios esperan de sus plataformas RDBMS de nivel empresarial, y que ahora está poniéndose al frente de las tecnologías emergentes de Big Data, con lo que se elimina una barrera más para su adop-ción por parte de las empresas.

• BigDataaceleraConforme se generaliza el uso de Hadoop en las empresas, vemos que sus usuarios finales demandan cada vez más gozar de la misma exploración rápi-da de datos que esperan de los centros tradicionales de almacenamiento de datos. Para satisfacer esa demanda, vemos el surgimiento de tecnologías que permiten que ese viejo amigo de los usuarios de negocios, el cubo OLAP (OnLine Analytical Processing) corra en Hadoop. Entre ellas están Cloude-ra Impala, AtScale, Actian Vector y Jethro Data. Esto borra aún más la línea divisoria entre conceptos “tradicionales” de Business Intelligence y el mun-do de los Big Data.

• CreceelnúmerodeopcionesparaprepararalosusuariosfinalesalocalizartodotipodedatosLas herramientas de autoservicio de preparación de datos se vuelven cada vez más populares. Esto se debe en parte a la migración hacia herramientas de localización de datos generados por los usuarios de negocios, que reducen el tiempo requerido para analizar los datos. Los usuarios de negocios necesi-tan también reducir el tiempo y la complejidad de preparar los datos para su análisis, algo que es especialmente importante en el mundo de los Big Data cuando hay que procesar una variedad de tipos y formatos de datos. Hemos visto una gran innovación en esta área por parte de compañías enfocadas en la preparación de Big Data para usuarios finales, entre ellas Alteryx, Trifacta, Paxata y Lavastorm. De hecho, hemos visto también inversiones importan-tes en este terreno por parte de compañías líderes en ETL (extract, transfor-mation and load), como Informatica con su producto Rev (aplicación para preparación inteligente de datos).

• LoscentrosdedatosMPPcrecenenlanubeSe ha venido anunciando la “muerte” de los centros de almacenamiento de datos (data warehouses), y es un hecho que el crecimiento en este segmento se hace más lento. Sin embargo, vemos ahora una migración significativa en la aplicación de esta tecnología hacia la nube. Amazon ha marcado el




camino con su centro de almacenamiento de datos por encargo Redshift, el servicio de AWS (Amazon Web Services) con mayor crecimiento, que ahora tiene competencia de BigQuery de Google. Otros competidores que tienen una larga trayectoria en almacenamiento de datos son Microsoft (con Azure SQL Data Warehouse) y Teradata. También hay nuevos participantes que ocupan un lugar en el segmento, como Snowflake, ganador de la Muestra Mundial de Startups 2015 de Strata + Hadoop. Los analistas mencionan que 90% de las compañías que han adoptado Hadoop conservarán también sus centros de almacenamiento de datos. Con estos nuevos servicios en la nube, los clientes pueden aumentar o disminuir significativamente sus recursos de almacenamiento y cómputo en el centro de almacenamiento, en relación con las cantidades mayores de información almacenada en su conjunto de datos de Hadoop.

Nota. MPP: Massive Parallel Processing

• LostérminosdemodaconvergenIoT, Cloud y Big Data se unen. Aunque se trata de una tecnología que está dando sus primeros pasos, los datos derivados de dispositivos conectados al Internet de las Cosas (IoT) darán lugar a una de las aplicaciones más exitosas de la nube e impulsarán una explosión de datos que se medirá en petabytes. Es por eso que vemos que las compañías líderes en servicios de nube y datos, como Google, Amazon Web Services y Microsoft, darán vida a servicios de IoT que permitirán que los datos se muevan eficientemente a sus motores analíticos instalados en la nube.




DATOS CURIOSOS

• Másdel50%de las empresas a nivel mundial tienen planes de adoptarsolucionesIoT en los próximos años.

• Para2020 se calcula que habrá másde50billonesdedispositivosconectadosalared, es decir, un promedio siete equipos por persona en la Tierra.

• IDCconsideraquepara2020sellegaráalos40zettabytesdeinformacióndigitalgeneradayguardada -a la que llamó “el universo digital”- (As the

EconomyContracts,theDigitalUniverseExpands.IDC).

• SegúnCisco,eltráficoglobaldedatosmóviles en 2016 alcanzará 10.8exabytesmensuales o 130 exabytes anuales, equivalente a 33 billones de

DVDsanualeso813cuatrillonesdemensajesdetexto.

• DeacuerdoconIBM,nadamásentwitter hay cerca de 12terabytes de

tweets creados diariamente, y Facebook almacena alrededor de 100Petabytes de fotos y videos.

• Hoysegeneranalrededorde2.5quintillonesdebytesdiariamente en el

mundo (IBM).

descargue aquí el informe

Documents