Cinco problemas a los que se enfrentan las empresas emergentes de big data
Cinco problemas a los que se enfrentan las startups 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, aumentar la eficiencia operativa y acelerar el crecimiento.
El 75% de las empresas líderes dijeron que ya han implementado o planean implementar infraestructura de big data en los próximos años. Está surgiendo una gran cantidad de nuevas y emocionantes empresas emergentes de big data para satisfacer las crecientes necesidades de los clientes empresariales.
A pesar del enorme atractivo del big data, las nuevas empresas de big data todavía enfrentan muchos desafíos considerando que el 66 % de las startups suelen fracasar en 12 meses.
Desafío 1: Falta de talento
El mercado de big data está creciendo y el 60 % de los líderes cree que gastará más en operaciones de big data este año, mientras que solo el 5 % predice el presupuesto. reducciones El mayor 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 1,7 millones en 2018. Aproximadamente al mismo tiempo, el valor del mercado de datos de Estados Unidos alcanzará los 41.500 millones de dólares. A medida que la industria se desarrolle, la brecha en las habilidades del talento se ampliará. No hay soluciones fáciles, la única solución real es que con el tiempo, el talento aumentará naturalmente para satisfacer la demanda del mercado.
(También hay un poco de ironía aquí, porque muchas nuevas empresas de big data intentan resolver el problema de la falta de talento en el mercado a través de su propio software, pero también enfrentan el problema de reclutar personas).
Desafío 2: Alto costo del talento
El 71% de las empresas y organizaciones de TI creen que acaban de alcanzar el nivel promedio o se están quedando atrás en la utilización de datos. Existe una clara necesidad de mejorar las capacidades generales del talento y educar a la fuerza laboral existente. Actualmente, capacitar a los empleados para que se mantengan al día con los productos recientemente desarrollados implica un costo enorme.
Los gastos operativos para dicha capacitación alcanzaron los 130 mil millones de dólares a nivel mundial en 2013, y dada la naturaleza acelerada del negocio de datos y la consiguiente necesidad de más personal y capacitación continua, estos costos seguirán aumentando.
Desafío 3: Resolver el conflicto entre ideales y realidad
En un artículo reciente sobre Hadoop en el Wall Street Journal, Deborah Gage dijo: Algunos comentarios ponen big data El revuelo que rodea a Big Data ha llevado a muchas organizaciones a adoptar ciegamente por el simple hecho de adoptar: adoptan con entusiasmo herramientas, a menudo sin centrarse en 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. Esta es la razón por la que, según Gartner, en 2017, el 60% de los proyectos de big data no lograrán ir más allá de los pilotos y experimentos y serán abandonados. Hacer que los proyectos de big data sean más prácticos es el objetivo del futuro.
Desafío 4: Obstáculos de financiación
Los macrodatos han recibido gran atención y una financiación asombrosa por parte de la comunidad de capital de riesgo, como lo demuestra la financiación de Hortonworks y Dataminr de casi 100 millones de dólares. Pero en muchos sentidos, la lucha por conseguir efectivo resulta perjudicial para las nuevas empresas.
Debido al desarrollo de la industria, los inversores de capital de riesgo estarán más interesados en desafiar a los empresarios de muchas empresas como Palantir, MongoDB y Mu Sigma (con al menos 200 millones de dólares de inversión). A medida que aumenta la financiación, hasta cierto punto podemos esperar que los inversores se comprometan inicialmente más, en lugar de invertir en marcas emergentes más establecidas.
Desafía cinco competencias más brutales
Se espera que el big data global alcance los 125 mil millones de dólares en 2015. ¿Los empresarios no están solos; se enfrentan a una competencia feroz de miles de millones de empresas como SAP, Microsoft e IBM? de grandes empresas de dólares estadounidenses.
Estos gigantes pueden lanzar productos funcionalmente actualizados y adquirir empresas similares. Su capital es ilimitado y las nuevas empresas deben perfeccionar sus productos cada vez más sólo para mantener su tasa de consumo de efectivo.
En realidad, esto es algo bueno. La mejor manera para que las startups tengan éxito es centrarse en una cosa y hacerlo bien. Las grandes empresas siempre están buscando formas de obtener una ventaja competitiva. Si tienes grandes ventajas en almacenamiento, análisis, etc., ser adquirido también es una buena opción.
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