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Fuente: "Trends in big data analytics " (2014)

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Fuente:  "Factors influencing big data decision-making quality"
Estudio de caso de una organización que maneja una cadena de "Big Data" para recolectar datos sobre impuestos de organizaciones públicas y privadas (2017)

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Walmart maneja más de 1 millón de transacciones cada hora y se almacenan en bases de datos de más de 2.5 petabytes (1015 bytes) -2012.

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El Gran Colisionador de Hadrones  produce aproximadamente 15 petabytes de datos anualmente, lo suficiente para llenar 1.7 millones de DVD por año.

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Se  cargan 100 horas de video en YouTube.
550 millones de usuarios de Twitter publican 9,100 tuits cada segundo.

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Aumentar la eficiencia y guiar los procesos de toma de decisiones

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Para pronóstico, nuevas terapias y estilo de vida.
En 2011, la cantidad de datos clínicos es de aproximadamente 150 exabytes, incrementándose en entre 1.2 y 2.4 exabytes por año. Estos datos corresponden principalmente a registros médicos electrónicos e imágenes.
Se estima que el análisis de datos en este rubro podría crear más de 300 billones de dólares cada año

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Estos sectores son de los principales motivadores para el análisis de datos de grande volúmenes de información.
Un ejemplo es la política o estrategia "Cloud First" adoptada por agencias del gobierno de EU.

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Se estima que una organización minorista puede incrementar su margen de operación

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Los acuerdos con los proveedores de "Big Data" son utilizados para asegurar un entendimiento mutuo, asignar claramente las responsabilidades y procedimientos

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La confianza entre las organizaciones es necesaria para asegurar que se comparte el conocimiento necesario para interpretar los grandes volúmenes de información.

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Es difícil encontrar las herramientas correctas para analizar las variables y parámetros, por lo que se requiere conocimiento de "Big Data", "Big Data Analytics" y del dominio.

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Se requiere de conocimiento acerca de como los datos son recolectados y analizados para interpretar los datos, entender como pueden ser usados, encontrar los patrones y las relaciones.

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Un condición clave para superar la fragmentación y crear una cadena de "Big Data"(BD) es la colaboración entre los proveedores y analistas de "Big Data" y quienes toman decisiones.

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Es importante la habilidad para integrar procesos y estandarizar tareas para hace un hábito el uso de "Big Data". Así se puede disminuir el esfuerzo y costo de utilizar el análisis de grandes volúmenes de información y aumentar la velocidad de la cadena de "Big Data".

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Esto determina la habilidad y la cantidad de esfuerzo necesario para manejar y procesar los datos.

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Es clave contar con especialistas que pueden tratar con los grandes volúmenes de datos, tengan conocimiento de análisis de estos datos y sean capaces de comunicarse con las personas del área de negocio para interpretar los resultados.

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"Big Data" proporciona poco valor si no es exacto y las personas no son capaces de interpretar las decisiones.

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Tomadores de decisiones con responsabilidad

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Tomadores de decisiones con responsabilidad

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Deben tener la capacidad de interpretar los resultados del análisis y entender las implicaciones.

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Fuente: "Do Programmers Work at Night or During the Weekend? "
publicado en "International Conference on Software Engineering 2018

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Repositorios Git y Mercurial, de Mozilla y Apache y de una  compañía local.
Este último repositorio contiene más de 20,000 "commits" de 9 desarrolladores.

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Siguen un ritmos semanal, hay menos "commits" los fines de semana, los lunes y viernes son los días menos activos. El martes es el día más activo para los proyectos de Mozilla y Apache, mientras que en la compañía local es jueves.

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Lo usual es de 10 a 18 horas

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El tamaño del "commit" no hay diferencia entre las horas de oficina con los que se realizan fuera de las horas de oficina.