Poucos termos de tecnologia foram tão badalados quanto o big data no último ano. Mas em meio a toda a conversa sobre as vantagens comerciais que o Big Data poderia trazer, esqueceu-se que muitas empresas ainda não adotaram medidas práticas para implementar uma estratégia de big data..

Em uma pesquisa recente que fizemos na Talend, apenas uma em cada dez de nossa amostra disse que estava realmente engajada no desenvolvimento em grande escala. Isso foi de apenas 2% um ano antes, mas ainda decepcionante.

A verdade é que o mercado de big data ainda está em sua infância hoje. Temos visto muito interesse por aí no mercado - e esse interesse está definitivamente crescendo. Então qual é o problema? O que reteve as empresas até agora? E estamos vendo sinais de uma mudança?

As restrições

Duas das três principais restrições identificadas em nossa pesquisa foram restrições orçamentárias e escassez de habilidades, ambas amplamente reconhecidas como principais barreiras a qualquer empreendimento de TI..

A escala potencial da maioria dos projetos de big data explica as preocupações financeiras. Além disso, as habilidades são fundamentais porque o big data exige que as pessoas sejam capazes de integrar um grande número de fontes de dados grandes e inflexíveis e cientistas de dados qualificados para analisar os fluxos de dados coletivos..

Você poderia argumentar que essas barreiras são mais sobre a percepção do que sobre a realidade. A verdade é que os projetos de big data não precisam vir com uma enorme etiqueta de preço.

A capacidade de executar bancos de dados de código aberto e ferramentas de integração em uma plataforma Hadoop de código aberto permite que aplicativos de integração e análise de big data sejam executados de maneira econômica em clusters de servidores de commodity, reduzindo assim os gastos com hardware. E os últimos avanços em tecnologia estão ajudando a fechar a lacuna de habilidades.

A empresa de pesquisa Analyst, Gartner, define o big data como "uma combinação de ativos de informação de alto volume, alta velocidade e alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações para melhor percepção e tomada de decisões". E essa inovação é fundamental para ajudar a ocultar a complexidade subjacente do Big Data de desenvolvedores e usuários.

Os ventos da mudança

No ano passado, vimos sinais de que o big data estava começando a acontecer. Foi um ano de experimentação, um ano em que muitas organizações ainda estavam realizando provas de conceitos. Ainda era uma tecnologia embrionária.

Muito poucas organizações saíram da caixa de areia e começaram a fornecer casos de uso produtivo - e menos ainda tiveram retorno sobre o investimento ou resultados tangíveis para se referir, mas a promessa estava lá.

Em 2014, já estamos vendo mais empresas se recuperando do big data, mas também veremos cada vez mais os big data colhendo as recompensas dos testes de 2013, cruzando o abismo e entrando na adoção mainstream.

Novas tecnologias estão entrando em operação que permitem big data em tempo real e operacional; estão disponíveis plataformas tecnológicas que estão ajudando os investimentos em big data das organizações a.

E assim, um número crescente de empresas está trabalhando com projetos de Big Data e começando a obter resultados de suas implementações de Big Data. Big data ainda pode estar em sua infância hoje, mas este é o ano em que começará a amadurecer.

  • Yves de Montcheuil é o vice-presidente de marketing da especialista em integração de software livre Talend.