En la competitiva atmósfera empresarial de hoy en día, los datos se consideran como un activo que puede llegar a ser fundamental para alcanzar el éxito del negocio. Los datos nos ayudan a interpretar el comportamiento de los clientes, a mejorar la calidad y el coste de las operaciones, a llevar a cabo productos innovadores, y en definitiva aumentar el resultado final.
Con cada clic, ‘me gusta’, ‘tweet’, ‘check-in’, ‘share’ y llamadas a través de una APP, estamos generando datos. Big Data es todo lo que sea almacenar, procesar, analizar, organizar, compartir, distribuir y visualizar toda esta gran cantidad de datos, de manera que las empresas pueden obtener una valiosa información y tomar mejores decisiones de negocio, de la forma más rápida posible.
El cloud computing asegura que nuestra capacidad para analizar grandes cantidades de datos no esté limitada por la capacidad o potencia de cálculo. La nube nos da acceso a una capacidad prácticamente ilimitada, a la carta, y que las empresas sólo paguen por los recursos que consuman. De este modo, se reduce el coste total, maximiza los ingresos y obtiene un procesamiento de datos a gran escala.
La elasticidad, que es la capacidad de crecer o reducir los recursos de tecnológicos, es una propiedad fundamental de la computación en la nube y que la mejora de los beneficios. Mientras que los almacenes de datos tradicionales, que están configurados para responder de forma regular ante temas como la generación de informes de ventas todas las noches, tienen una capacidad que puede ser fácil de predecir, mientras que los análisis para descubrir nuevas tendencias y correlaciones en los datos es una actividad que requiere una cantidad impredecible de cómputo de ciclos y almacenamiento. Por ejemplo, para procesar grandes volúmenes de datos en instalaciones tradicionales, las empresas tienen que prever la potencia máxima que podrían necesitar en algún momento en el futuro. Para procesar grandes volúmenes de datos en la nube, las empresas pueden ampliar y disminuir sus recursos tecnológicos dependiendo de la cantidad que necesiten en ese momento. Ya no tienen que esperar semanas o meses para obtener e instalar servidores físicos de almacenamiento, con el cloud computing las empresas pueden desplegar cientos o miles de servidores en horas. Para sacar el máximo partido a los datos, aquí tienes algunas ideas de cómo utilizar los servicios en la nube para acceder al análisis y gran potencial del Big Data:
Aumente sus datos
Poseer datos de buena calidad normalmente suele ser mejor que tener un montón de datos. Los datos que sean incorrectos o incoherentes podrían dar lugar a resultados sesgados. Por ejemplo, cuando se tiene que analizar datos de cientos de fuentes distintas, la inconsistencia en la estructura y el formato de los conjuntos de datos normalmente nos llevan a tener una visión parcial de la misma, especialmente cuando los datos no se incorporan o se transforman en un formato común. Con el fin de obtener datos precisos y coherentes, es importante mejorarlos, lo que puede incluir la limpieza, la validación, la normalización, la deducción y el cotejo de los datos.
Las empresas pueden mejorar sus datos mediante programación a través de scripts y programas, sin embargo, algunos análisis de datos tales como el etiquetado de fotos, la regulación de catálogos o simplemente la revisión de la ortografía requiere la intervención humana para garantizar la exactitud. El aprovechamiento de una plantilla de trabajadores amplia, adaptable y escalable, es la clave para la mejora de los datos. Al dividir grandes cantidades de análisis de datos en tareas cortas, les permite completar rápidamente y poder distinguir la calidad y fiabilidad de los datos, que es algo que los ordenadores no pueden hacer fácilmente.
Dirija su fuente de datos a la nube
Si su filosofía es la de recopilar tantos datos como sea posible y medir todo, tendrá una capacidad de almacenamiento masivo. El almacenamiento en la nube es escalable, duradero, fiable, de alta disponibilidad y lo más importante, es barato. Otro beneficio que caracteriza al almacenamiento en la nube es que, en vez de mover los datos de forma periódica, puede dirigir su fuente de datos directamente a la nube, llevando los datos más cerca de los recursos informáticos para el análisis, y de esta forma reducir la latencia.
Además, el almacenamiento en la nube hace que sea más sencillo compartir los datos con socios y otros interesados, y que tengas acceso a la información en cualquier momento, desde cualquier lugar, y aprovechar los recursos demandados y ‘pagados por uso’ para extraer y calcular datos.
Analice sus datos en paralelo usando un superordenador elástico
Los principales desafíos en la realización efectiva del análisis del Big Data incluyen la instalación y gestión de hardware, la capacidad de escalar arriba y debajo de forma elástica, y la incorporación de datos de múltiples fuentes. Además, los sistemas de procesamiento de datos deben permitir experimentar de formar económica con el Big Data, ya que los datos son susceptibles de cambiar con el tiempo. La plataforma abierta Hadoop, y su ecosistema de herramientas, ayuda a resolver estos problemas, ya que escala horizontalmente para adaptar los volúmenes de datos en crecimiento y procesar los datos estructurados y no estructurados en el mismo entorno. Hadoop integra muchas tecnologías, tales como paquetes estadísticos y una variedad de lenguajes de programación, para dar cabida al análisis de datos complejos.
La plataforma de Hadoop alojada en la nube, elimina el coste y la complejidad de la creación y gestión de una la instalación de Hadoop. Esto significa que cualquier desarrollador o negocio tiene el poder de hacer análisis sin grandes gastos del capital. Hoy en día, es posible adaptar un cluster de Hadoop en la nube, en tan solo cuestión de minutos, en la última red de alto rendimiento y de hardware de computación sin hacer una inversión de capital para la compra de los recursos por adelantado. Las organizaciones tienen la capacidad de ampliar y reducir el tamaño de un clúster, lo que significa que en caso de necesitar respuestas de forma más rápida, puedan escalar inmediatamente el tamaño de su grupo para hacer los cálculos de los datos de forma más rápida.
¿Están ya las empresas españolas apostando por el BigData?
Las empresas españolas han usado la tecnología cloud de Amazon Web Services (AWS) para sus trabajos de análisis Big Data desde hace años. Por ejemplo, clientes del sector financiero han recurrido a AWS para sus trabajos de Big Data e Informática de Alto Rendimiento (HPC) para ayudar a sus organizaciones a ahorrar dinero y ser más ágiles. Un buen ejemplo de esto es Bankinter. Bankinter se ha subido a la nube de Amazon Web Services para conseguir una ventaja competitiva, llevando a cabo simulaciones de riesgo de crédito para evaluar la salud financiera de sus clientes. Mediante la incorporación de la nube a su entorno TI, Bankinter ha llevado el tiempo medio de sus simulaciones de 23 horas a 20 minutos. Además, Bankinter estima que ha ahorrado cien veces la cantidad que hubieran invertido en hardware.
En España, otro ejemplo es MAPFRE. MAPFRE está utilizando AWS para HPC con el fin de calcular su solvencia como empresa. Cada mes las compañías de seguros tienen que hacer una prueba de solvencia para poner a prueba su riesgo en el peor escenario posible. Ello requiere hacer cálculos matemáticos con las pólizas de todos los clientes para comprobar si la compañía tendría la capacidad de hacer frente al pago de todas sus deudas. Esto significa que, si la empresa tuviera que pagar todas sus deudas a la vez, iban a tener suficientes activos para hacer frente a los pagos. Llevar a cabo estos cálculos requiere máquinas de Alto Rendimiento que sólo se usan un par de veces al mes. AWS da la posibilidad a MAPFRE de disponer de un superordenador bajo demanda y deshacerse de él cuando acabe, pagando sólo por lo que usan. Esto está ayudando a MAPFRE a hacer ahorros sustanciales. La inversión inicial en hardware para 3 años se estima en más de 1 millón de euros en frente a los menos de 180000 euros que pagan por el uso de la infraestructura de AWS en el mismo período.
