"La vita si muove molto velocemente. Se non ti fermi e non ti guardi intorno ogni tanto, potresti perderla." - Ferris Bueller's Day Off, 1986.
La sensazione è che ci sia sia più incertezza e allo stesso tempo una maggiore più incertezza e allo stesso tempo una maggiore adozione del mercato dei Big Data rispetto a un anno fa in questo periodo. Quindi, a un mese dall'evento Strata/Hadoop World 2015 a New York, ci sembra il momento giusto per fermarci a guardare ai Big Data di allora e di oggi.
Gli analisti del settore hanno una prospettiva interessante sulla questione, parlando regolarmente sia con i fornitori di tecnologia che con gli acquirenti. Vediamo quindi le pietre miliari dell'ultimo anno dal punto di vista di Gartner. [Alcuni di questi report richiedono un abbonamento a Gartner, ma ho fatto riferimento a post del blog accessibili al pubblico quando possibile].
4 agosto 2014: Gartner pubblica il suo rapporto annuale "Hype Cycle" sulle tecnologie Big Data. ("Hype Cycle per i Big Data 2014," Frank Buytendijk, Gartner). [è necessaria la sottoscrizione].
L'hype cycle è un modello di maturità proprietario di Gartner per le tecnologie emergenti all'interno di una categoria specifica. Questi rapporti, pubblicati regolarmente, mostrano a che punto si trova una specifica tecnologia nel suo ciclo di vita e quanto tempo ci vorrà per raggiungere la fase successiva del suo sviluppo. Le fasi sono:
Innesco dell'innovazione -> Picco di aspettative gonfiate -> Fondo di disillusione -> Pendenza dell'illuminazione -> Altopiano della produttività.
L'idea (secondo la mia interpretazione) è che ogni nuova tecnologia ha una fase di "hype" in cui l'euforia è maggiore dell'effettiva adozione o del valore aziendale raggiunto. Questa fase è generalmente seguita da una fase discendente, in cui l'euforia si esaurisce, si insinua lo scetticismo e gli adottanti devono considerare le esigenze e le realtà aziendali prima di applicarle a casi d'uso specifici e procedere verso l'altopiano in cui le tecnologie contribuiscono alla produttività aziendale misurabile.
Secondo il rapporto del 2014, le tecnologie Big Data erano al culmine dell'hype o in fase di declino:
"I big data, nel loro complesso, hanno superato il picco delle aspettative gonfiate e stanno scivolando nel baratro della disillusione. Una volta che l'adozione aumenterà e la realtà si imporrà, sulla base dei primi successi e dei primi fallimenti, il picco del clamore sarà passato. L'innovazione continuerà, l'innesco dell'innovazione è pieno, ma il baratro della disillusione sarà rapido e brutale. Le tecnologie valide cresceranno rapidamente, insieme a una scossa di tutti i fornitori che sono semplicemente saliti sul carro. Questa è essenzialmente una buona notizia. Appariranno soluzioni più robuste e pronte per le aziende e le implementazioni dei big data passeranno da sistemi di innovazione a sistemi di differenziazione mission-critical".
Inoltre, queste tecnologie sono considerate molto lontane dall'aggiungere valore al business.
"In molti casi, la trasformazione è lontana da due a cinque anni, o anche di più. Inoltre, molte tecnologie indicano che diventeranno obsolete prima di raggiungere il Plateau of Productivity".
Ad agosto 2015 è stato aggiornato il rapporto Big Data Hype Cycle...
Ma non c'è un nuovo rapporto. Secondo un post del 20 agosto blog dell'analista di Gartner Nick Heudecker, "I Big Data non sono obsoleti. È normale."[non è richiesta la sottoscrizione].
"In primo luogo, il profilo della tecnologia dei big data è sceso in alcuni cicli di hype, mentre in altri è avanzato verso il baratro della disillusione. Secondo, abbiamo mandato in pensione il famoso ciclo Hype per i Big Data [enfasi mia]. Il motivo di entrambi è semplice: i big data non sono più un argomento a sé stante. Invece, i vari argomenti che prima comprendevano i big data si sono evoluti in altre aree. Quali altre aree?
- Analitica avanzata e scienza dei dati
- Business Intelligence e analisi
- Gestione delle informazioni aziendali
- Tecnologia di elaborazione in memoria
- Infrastruttura informativa
Le caratteristiche che hanno definito i big data, quelle fastidiose 3 V [volume, varietà, velocità], non sono più esotiche. Sono comuni".
Un anno e i Big Data passano da un insieme di tecnologie ipnotizzate, ancora nel regno degli early adopter, a parte comune e semplice di settori tecnologici di lunga data come l'analisi, la business intelligence e l'infrastruttura informatica. Perché? E cosa significa?
Nella seconda parte, approfondirò i driver e gli ostacoli all'adozione utilizzando le indagini annuali di Gartner sull'adozione di Hadoop del 2014 e del 2015.
