Percepciones e ideas

Comience por establecer una base sólida para sacar el mayor provecho al big data

Encontrar el valor real de los datos resulta clave en todas las empresas hoy en día. Sin embargo, antes de extraer ideas empresariales, es necesario que podamos acceder a los datos desde todos nuestros orígenes de datos relevantes de forma precisa, segura y rápida. ¿Cómo? Con una base que integre varios orígenes de datos y que pueda transferir cargas de trabajo más allá de los límites del almacenamiento local o en nube.

¿Qué es el big data?

Popularmente definidos por las siguientes características, conocidas como las 3 V: volúmenes masivos de datos en una variedad de formatos no estándar que se procesan a una gran velocidad.

La potencial mina de oro de big data

El análisis de big data, incluidos los a menudo ignorados datos opacos, proporcionan información útil que se puede utilizar para mejorar su empresa. Las organizaciones utilizan esta información para reducir los costos, trabajar con mayor eficiencia y buscar nuevos modos de aumentar los beneficios. La información que aporta el big data puede ayudarle a evitar costosos problemas en lugar de reaccionar a los mismos, así como a predecir los comportamientos y necesidades de los clientes en lugar de adivinarlos; lo que podría traducirse en un incremento de ingresos.

Los números no mienten

Está claro que el camino para optimizar el uso del big data no es tan simple como parece. Aun así, puesto que se espera que el fenómeno de big data crezca aún más con el tiempo, lo mejor es iniciar este viaje tan pronto como sea posible y con un plan sólido.

Tres maneras de gestionar el big data para los gerentes de empresa, Scott Koegler, The Enterpriser's Project Leer el artículo

Casos de uso de big data

Cómo algunas de las empresas exitosas hacen uso del big data

Big data, un reto para TI

La extracción de grandes datos tiene sus ventajas, pese a su complejidad. ¿Son sus orígenes de datos fiables? ¿Tiene una única versión de la verdad? ¿Cuenta con la capacidad de almacenamiento adecuada? ¿Su almacenamiento basado en hardware separa los datos, complicando la búsqueda, el acceso y la administración? ¿Puede su arquitectura adaptarse a la tecnología de datos en constante evolución? ¿Está tomando ventaja de la nube? ¿Están protegidos sus datos?

Rediseño de la integración de datos [PDF]

En big data, contar con la base sólida marca la diferencia

Lograr conocimientos a partir de sus datos es el objetivo final. Pero antes de poder explotar el big data, necesita contar con la base correcta para garantizar que los datos sean completos, fiables y correctos. Una base que le permita:

  • Integrar fácilmente tecnologías de administración de datos tradicionales (almacenes de datos y bases de datos) con nuevas tecnologías, como Hadoop y Spark.
  • Adaptarse a los cambios en el entorno competitivo, las tecnologías emergentes y la volatilidad en el nivel de operaciones empresariales.
  • Prepararse para el futuro mientras resuelve sus mayores retos en lo que a datos respecta en el presente.
  • Evitar limitarse a un único enfoque o una pila de proveedor, puesto que las tecnologías de big data se encuentran en las primeras etapas de desarrollo.

Si su base no es la correcta, ninguna cantidad que invierta en software de análisis podrá compensarlo.

5 características de una implementación efectiva de big data

Creación de bloques de una implementación de big data eficaz

  • Plataforma como servicio (PaaS)

    Desarrolle aplicaciones más rápido, procese datos en tiempo real e integre sistema fácilmente para poder crear soluciones modulares que permitan el crecimiento de su empresa.

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  • Infraestructura como servicio

    Implemente y administre proveedores de servicios, herramientas y componentes de arquitectura de TI en diferentes plataformas y pilas de tecnología de forma consistente y unificada.

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  • Middleware, integración y automatización

    La necesidad de contar con información y análisis crea nuevos orígenes de datos y, en ocasiones, la dispersión de los mismos, a menos que pueda crear un único origen de datos virtualizado y un método de administración sencillo para conectar tanto a los recursos internos como a los externos. El procesamiento de datos y otras cargas de trabajo importantes requieren de la optimización de los procesos de interacción e integración.

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  • Almacenamiento

    Elija el mejor tipo de almacenamiento por carga de trabajo con una plataforma de almacenamiento ágil definida por software que pueda integrar el almacenamiento de archivos y objetos, los servicios de datos de Hadoop y los análisis in situ.

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¿Cómo puede participar?

Hadoop en OpenStack (Proyecto Sahara)

Dirigido por Red Hat y sus partners de big data, el proyecto Sahara es un sencillo método de suministrar un clúster de aplicaciones con uso intensivo de datos (Hadoop o Spark) además de OpenStack.

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