Eine große Datenumfrage smorgasbord

Eine Reihe von Organisationen haben die Durchführung Big Data-Umfragen vor kurzem und letzte Woche, die Dinge schlagen ein Crescendo. Am Dienstag veröffentlichte der Open-Source-BI-Anbieter Jaspersoft die Ergebnisse seiner Big Data Survey, und am Mittwoch startete der Big Data-Anbieter RainStor ebenfalls. Darüber hinaus, in meinem Interview mit IBMs Vizepräsident für Business Analytics Produkte und Lösungen, Deepak Advani, letzte Woche, wies er mir eine Studie (aber ich werde es eine Umfrage) nennen, die IBM im vergangenen Jahr mit Interviews Mit 1734 Chief Marketing Officers, und mit einer Reihe von Analytik und Big Data-fokussierte Fragen. Und Ende Juni hat sich SAP mit mir in Verbindung gesetzt, um mich über eine Umfrage bei Big Data zu informieren, die Harris Interactive in Auftrag gegeben hat.

Mit drei Umfragen und einer Studie nun versammelt, wollte ich sehen, ob ich einige gemeinsame Ergebnisse suss konnte. Obwohl die Fragestellungen in den Erhebungen sehr unterschiedlich waren, traten einige konsequente Themen auf.

Bullish auf Big Data, alle Umfragen zeigen starken Optimismus um große Daten und Buy-in auf seine Wirksamkeit und / oder Priorität. Die Umfrage von IBM zeigt, dass 81% der CMOs neue Technologien einsetzen, um mit Big Data zusammenzuarbeiten. Die SAP-Umfrage berichtet, dass satte 94% der “C-Suite-Führungskräfte” glauben, dass es Bereiche der Unternehmen gibt, die von der Hebelwirkung profitieren würden Von Big Data. Jaspersoft-Befragung ergab, dass 62% der Befragten im nächsten Jahr eine Big Data-Lösung einsetzen oder bereits getan haben. Und 75% der RainStor Big Data Survey-Teilnehmer sagte, dass “Big Data hilft ihrer Organisation, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.”

Einige Sorgen, das ist eine ziemlich enthusiastische Darstellung. Aber es gibt definitiv Blocker für Big Data zu. Die Komplexität rund um Big Data und deren Management war ein wiederkehrendes Thema. Insgesamt nannten mehr als 62% der RainStor-Befragten die Geschwindigkeit, die Vielfalt oder die erhöhten Infrastrukturkosten von Big Data als Herausforderung für die Verwaltung. 71% der CMOs sprachen, dass sie mit der “Datenexplosion”, die sie in der Marketingbranche stellen, unterrepräsentiert sind, und 61% zitieren “Mangel an ROI-Sicherheit” als Hindernis für die Einführung neuer Instrumente und Technologien. Die Jaspersoft- und SAP-Umfragen haben keine solchen Warnhinweise, doch fehlten ihnen auch Fragen, die es vernünftigerweise für die Teilnehmer ermöglichten, solche Bedenken auszudrücken.

Getting Definitionen gerade, Ein weiterer Vorbehalt: Wenn Umfrage-Befragten über Big Data sprechen, könnten sie nicht bedeuten, was Sie tun. Nicht alle klassifizieren Big Data als petabyte-Skala Arbeit mit unstrukturierten Daten in Hadoop. Wie dominant ist Hadoop eigentlich? Jaspersoft festgestellt, dass 60% der Befragten Befragten relationale Datenbanken als primäre Big Data Store verwenden! MongoDB behauptet weitere 18%, und Hadoop nur sammelte den gleichen Anteil. Die RainStor-Umfrage ergab, dass etwas mehr als die Hälfte ihrer Teilnehmer Hadoop dazu nutzen, ihre Data-Warehouses zu erweitern und nicht zu ersetzen.

Mehr als die Hälfte der Befragten der SAP-Umfrage ermittelten eine durchschnittliche Big Data-Projektdatenmenge von 100TB oder mehr (aber weniger als 500TB) und 24% gaben an, dass die durchschnittliche Größe nur 10TB betrug. Vielleicht mehr aufschlussreich ist, dass eine vollständige 73% der Befragten in der SAP-Umfrage besagt, dass sie die Nutzung von bestehenden Datensätzen, anstatt soziale / externe Datensätze priorisiert. Und während die Umfrage nicht sagen, dass ich glaube, soziale / externe Datensätze sind in der Regel größer und interaktionsbasiert und dass bestehende Datensätze sind kleiner und transaktionsorientiert in Granularität. Und hier ist mehr Beweis für dieses Phänomen: Verwendung von Enterprise-Anwendungen als primäre Big Data Quelle erzielte 79% auf Jaspersoft-Umfrage.

Analytics, Baby, 79% der CMOs, die mit IBM sprachen, sagen, dass Kundenanalyse Strategieentscheidungen beeinflusst, sagen 81%, dass sie den Einsatz der Technologie und 92% planen, um die Nutzung von Kunden- und Datenanalytik-Partnerschaften im nächsten Schritt zu erhöhen 3-5 Jahre. In der Umfrage von Jaspersoft enthalten vier der fünf Big Data-Use-Case-Kategorien das Wort “Analyse” oder “Analytics”. In der SAP-Umfrage erzielte der sofortige Zugriff auf Daten in der mobilen BI / Echtzeitanalytik 57% Absolut wichtig / sehr wichtig. ”

Inzwischen ist Analytik eine harte Nuss zu knacken. Rainstor stellte fest, dass 85,7% der Befragten glauben, dass Standard-SQL-Abfragen und -Analysen immer noch ein wichtiges Instrument für Abfragen und Analysen darstellen. Auf der IBM-Seite planen 61% der befragten CMOs, den Einsatz von IT-Kompetenzpartnerschaften über die nächsten 3 zu erhöhen -5 Jahre. Angesichts der expliziten Zitierung von internen Big Data Fähigkeiten Defizite in zwei der Umfragen und die Mehrheit der Verwendung von relationalen Datenbanken für Big Data-Projekte in einer dritten Umfrage, scheint es, dass Analytik ist die Big Data heiligen Gral. Aber dass viele Organisationen das Talent fehlen, um auf eine kühne Suche nach ihm, zumindest ohne äußere Hilfe.

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Big Data: Mainstream oder aspirational? Das übergreifende Thema aus diesen vier Umfragen ist, dass es riesige Begeisterung und große Hoffnungen rund um Big Data, aber dass die Hoffnungen vor der echten Adoption und Bereitschaft sind. Organisationen glauben, dass sie große Vorteile und Wettbewerbsvorteile von Big Data gewinnen können, aber sie haben es nicht gesehen, zumindest nicht in dem Maße, wie sie es für möglich halten. Und während viele orgs berichten, dass sie auf Big Data Projekt begonnen haben, sind viele von ihnen noch mit relationalen Datenbank-Technologie mit Datensätzen weit unter dem Petabyte-Skala arbeiten, dass Big Data kühlen Kinder gerne prahlen. Schlimmer noch, Fortschritte bei Big Data großen Treiber – Analytics – ist schwer zu bedienende Technologie und Skill Set Mangel behindert.

Unterm Strich? Für Big Data, viele Unternehmen sprechen ein großes Spiel, aber beginnend klein. Trotz der Rhetorik, echte Big Data wird wahrscheinlich eine Weile dauern, um wirklich Mainstream zu gehen. Aber das ist wohl gut so. Wenn Unternehmen Big Data richtig machen, dann sollten sie es gezielt und sorgfältig tun. Und Umfragen wie die vier, die wir hier diskutiert haben, sollten Unternehmen helfen, die die langsame und stetige Route wissen, dass sie nicht alleine sind.

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