Cuando Big Data y Movilidad cruzan por Andrea Taylor

Global suscripciones de teléfonos inteligentes han llegado a 2,6 mil millones a partir de 2014 (como se indica en el Informe de Movilidad Ericsson para 2015). El informe señala además que las suscripciones de teléfonos inteligentes se establecen para romper la marca de 6 millones en 2020 a su actual proyectan tasa compuesta anual de 15%. En venta una capitalización de mercado de $ 27360 millones en 2014 (investigación Wikibon), la capitalización de mercado de análisis de datos grandes soluciones se proyecta llegar a $ 125 mil millones a nivel mundial (predicciones de IDC 2015). Análisis de la IO tienen un Compuesto de cinco años Tasa de Crecimiento Anual (CAGR) del 30%.

Además, impulsado por aproximadamente 15 mil millones de dispositivos, el gasto de 2015 en el Internet de las Cosas (IoT) mercado está proyectada para exceder $ 1700 mil millones, un 14% de aumento a partir de 2014. En 2020, se espera que estos números más a tocar la marca de $ 3,000,000,000,000 como dispositivos de más del doble en número de 30 mil millones. | ahora, es posible que desee preguntar cómo son estos números junto con su crecimiento proyectado tasas de ninguna consecuencia aquí. Piense en ello - los datos generados por los teléfonos inteligentes, vestibles y otros dispositivos conectados, no se olviden de los flujos de datos no estructurados, ha entrado en la era de la gama de zetabytes - en un abrumador 44 zettabyes. En este diluvio de datos grandes, teléfonos inteligentes y la IO, ¿cómo una empresa logra mantener su relevancia? ¿Cómo optimizar y sincronizar sus procesos para implementar ideas extraídas de todos los datos que se encuentran en el día a día? Sin embargo, no hace falta decir que las empresas se enfrentan a numerosos retos en la implementación y la realización del verdadero valor del big data. México La respuesta a la solución de este problema aparentemente descomunal es revolucionar la forma en que los analistas, las empresas y los estadísticos analizan datos. Y, a pesar de todo el mundo hablando sobre el "problema", muy pocos están ofreciendo en realidad soluciones. Existen numerosas organizaciones que se basan en herramientas de análisis de datos tradicionales de recoger ideas sobre el "qué" (métricas como el número de usuarios, de descomposición demográfica o geográfica) de los datos en lugar de hacer hincapié en el "por qué" (razones detrás de estas métricas).

Veamos un ejemplo:

Una web o una aplicación móvil puede estar experimentando altas tasas de abandonos y las tasas de retención de usuarios de baja. Estos atributos son evidentes incluso a los individuos más no técnicos con conjuntos de datos simples; Sin embargo, lo que no está claro es la razón detrás de los usuarios no regresar a la aplicación. Aunque una compañía de aplicaciones móviles puede ofrecer a las empresas /clientes una idea clara sobre lo que podría ser una causa de las tasas de retención baja de usuarios, no se puede llamar concluyente. Aquí es donde la aplicación de las grandes soluciones de análisis de datos adecuados, más por lo que los análisis visual, se haga efectiva.

Por otra parte, como el tráfico de los dispositivos móviles que superan la de sus contrapartes de escritorio, ya es hora de las soluciones de análisis de datos desplegados por las empresas consideran este aspecto. Grandes soluciones y herramientas de análisis de datos móviles se sumergen profundamente en la experiencia del usuario y el comportamiento tendencias, mientras que la presentación de informes en el formato visual por lo que es más fácil para los analistas o el vendedor de entender. En el futuro, estas herramientas de análisis visuales móviles empoderar a toda una generación de vendedores en la mejora de la productividad y el aumento de rendimiento de la inversión, con ideas que no sólo va a indicar los temas, sino también sugerir medidas para resolverlos.