Cinco grandes retos a los que se enfrentan las nuevas empresas de big data

En los últimos años, los datos se han ido convirtiendo paulatinamente en el principal motor de los negocios. Más importante aún, los big data pueden ayudar a las empresas a mejorar sus estrategias, mejorar la eficiencia operativa y acelerar el crecimiento.

El 75% de las empresas líderes afirmaron que han implementado o planean implementar infraestructura de big data en los próximos años. Están surgiendo una serie de nuevas e interesantes empresas emergentes de big data para satisfacer las crecientes necesidades de los clientes empresariales.

Aunque el big data es atractivo, las startups de big data todavía enfrentan muchos desafíos considerando que el 66 % de las startups suelen fracasar en 12 meses.

Reto 1: Falta de talento

El mercado del big data está creciendo. El 60% de los líderes cree que gastarán más en operaciones de big data este año y sólo el 5% predice que los presupuestos disminuirán. El gran problema es que este crecimiento superará el talento y la escala de aplicaciones necesarias para lograrlo.

Según un informe de McKinsey, la demanda de talentos de big data en Estados Unidos alcanzará los 6,5438+07 millones de personas en 2065,438+08. Casi al mismo tiempo, el valor del mercado de datos de Estados Unidos alcanzará los 465.438+5 mil millones de dólares. A medida que la industria se desarrolle, la brecha en talento y habilidades será cada vez mayor. No hay soluciones fáciles, la única solución real es que el talento aumente naturalmente con el tiempo para satisfacer la demanda del mercado.

(También hay un poco de ironía aquí, porque muchas empresas emergentes de big data intentan resolver el problema de la falta de talento en el mercado a través de su propio software, pero también se enfrentan al problema de no ser capaz de reclutar personas.)

Desafío 2: Altos costos de talento

El 71% de las empresas y organizaciones de TI creen que acaban de alcanzar el nivel promedio o se están quedando atrás en el uso de datos. Obviamente, existe la necesidad de mejorar las capacidades generales del talento y educar a la fuerza laboral existente. Actualmente, la formación de los empleados no puede seguir el ritmo de los nuevos productos desarrollados y cuesta mucho.

En 2013, los gastos operativos globales para dicha formación alcanzaron los 130 mil millones. Dada la naturaleza acelerada del negocio de datos y la consiguiente necesidad de más personal y capacitación continua, estos costos seguirán aumentando.

Reto 3: Resolver el conflicto entre ideal y realidad.

En un artículo reciente sobre Hadoop en el Wall Street Journal, Deborah Gage dijo: Algunos comentaristas han promovido demasiado los big data y la "exageración" sobre los big data ha provocado que muchas organizaciones los adopten ciegamente: Adoptar con entusiasmo herramientas, a menudo sin prestar atención a sus necesidades, simplemente porque esas herramientas parecen ser las más populares (Hadoop es un ejemplo).

Para complicar aún más las cosas, las plataformas de big data son esencialmente datos densos. Esto hace que sea difícil para los proveedores expresar sus características y beneficios, y aún más difícil de entender para los clientes. Por eso, según Gartner, para 2017, el 60% de los proyectos de big data no lograrán ir más allá de los pilotos y experimentos y serán abandonados. Implementar más proyectos de big data es el foco del futuro.

Desafíos 4 Obstáculos de Financiamiento

Big data ha recibido gran atención y fondos sorprendentes en la industria del capital riesgo. Los casi 654.380 millones de dólares de financiación de Hortonworks y Dataminr son un buen ejemplo. Pero en muchos sentidos, la competencia por el efectivo se ha vuelto contra las nuevas empresas.

A medida que la industria se desarrolle, los capitalistas de riesgo preferirán emprendedores con desafíos y muchas empresas como Palantir, MongoDB y Mu Sigma (con al menos 200 millones de dólares en inversión). A medida que aumenta la financiación, hasta cierto punto, podemos esperar que los inversores se comprometan inicialmente más con la inversión, en lugar de invertir en marcas más establecidas y emergentes.

Desafío 5 competencia más brutal

¿Se espera que el big data global alcance los 125 mil millones de dólares en 2015? Las nuevas empresas no están solas; se enfrentan a una dura competencia de empresas multimillonarias como SAP, Microsoft e IBM.

Estos gigantes pueden lanzar productos funcionalmente actualizados y adquirir empresas similares. Sus fondos son ilimitados y las nuevas empresas deben perfeccionar sus productos para mantener su tasa de consumo de efectivo.

En realidad, esto es algo bueno. La mejor manera de que una startup tenga éxito es concentrarse y hacerlo bien. Las grandes empresas siempre están buscando formas de obtener una ventaja competitiva. Si tienes grandes ventajas en almacenamiento y análisis, ser adquirido también es una buena opción.

Los anteriores son los cinco principales desafíos que enfrentan las empresas emergentes de big data compartidos por el editor. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy y compartir más información útil.