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El concepto del big data

En la actualidad, encontrar el beneficio real de los datos es una necesidad fundamental de todas las empresas. Sin embargo, antes de extraer ideas empresariales, es necesario que podamos acceder a los datos desde todas nuestras fuentes relevantes de forma precisa, segura y rápida. ¿Cómo? Con una base que integre varias fuentes de datos y transfiera cargas de trabajo más allá de los límites del almacenamiento local o en la nube.

¿Qué es el big data?

El big data consta de datos que son tan grandes o complejos que no pueden manejarse con los métodos tradicionales de procesamiento. En general, también se conoce al big data por sus "tres V": volumen, variedad y velocidad. El volumen se refiere a su gran tamaño; la variedad, a la amplia cantidad de formatos no estándar, y la velocidad, a la necesidad de procesarlos con rapidez y eficiencia.

¿Por qué es importante el big data?

Los datos son valiosos, pero solo si se pueden proteger, procesar, comprender y utilizar. El objetivo de aprovechar el big data es ofrecer información en tiempo real que usted puede utilizar para mejorar su empresa. El procesamiento de la información en tiempo real es uno de los principales objetivos de las empresas que intentan aportar valor a sus clientes de manera uniforme y sin inconvenientes, y es una de las características fundamentales del edge computing. La información del big data le permite reducir costos, operar con mayor eficiencia y descubrir nuevas formas de aumentar los beneficios y obtener nuevos clientes.

Análisis del big data y optimización de TI

El análisis del big data se refriere al proceso de utilizar todos los datos opacos y sin procesar, y convertirlos en un recurso que pueda comprender y utilizar. Los datos opacos son los datos que las empresas recopilan durante las actividades comerciales habituales, y que deben almacenar y proteger por razones de cumplimiento. A menudo damos poca importancia a los datos, pero al igual que los demás, brindan información útil que puede utilizar para mejorar su empresa.

La información que aporta el big data permite evitar problemas costosos en lugar de tener que responder ante ellos. Analizar los patrones de datos ayuda a predecir los comportamientos y las necesidades de los clientes en lugar de adivinarlos, lo cual puede traducirse en un aumento de ingresos.

Para que sea efectivo, el software de análisis debe ejecutarse en una base fiable, integral y flexible. Por eso la optimización de TI es fundamental. Debe asegurarse de que puede seguir recopilando, analizando y utilizando sus datos a medida que cambia su pila tecnológica.

Lagos de datos, pantanos de datos y almacenamiento de big data

Los lagos de datos son repositorios que almacenan copias exactas o casi exactas de sus datos en una sola ubicación. Son cada vez más frecuentes en las empresas que desean un repositorio extenso e integral para sus datos. Además, son menos costosos que las bases de datos.

Los lagos de datos mantienen una perspectiva general de sus datos, para que sus mejores analistas examinen sus técnicas de perfeccionamiento y de análisis fuera del almacenamiento tradicional (como un almacén de datos) y de forma independiente a cualquier sistema de registro (el nombre de una fuente de datos autorizada de un elemento de datos determinado). Si desea que sus analistas más calificados sigan puliendo sus habilidades y estudiando nuevas maneras de analizar los datos, necesita un lago de datos.

Los lagos de datos requieren un mantenimiento continuo y un plan de acceso y uso de los datos. Sin este mantenimiento, corre el riesgo de que sus datos se vuelvan inaccesibles, difíciles de manejar, costosos e inútiles. Los lagos de datos que son inaccesibles para sus usuarios se denominan "pantanos de datos".

Las grandes empresas tienen diversas unidades comerciales, cada una con sus propias necesidades de datos únicas. Cada una de esas unidades comerciales debe competir de alguna manera para acceder a la infraestructura y a los datos con el fin de analizarlos, lo cual representa un problema de recursos. Los lagos de datos no solucionan el problema. Lo que necesita es un aislamiento de carga de trabajo multiempresa con un contexto de datos compartidos. ¿Qué significa exactamente?

Básicamente, en lugar de realizar una copia completa de sus datos cada vez que una unidad comercial nueva necesite acceso (lo cual implica que el administrador escriba scripts para copiar los datos y hacer que funcionen), esta solución permite que su empresa reduzca las copias y las comparta en todas las unidades mediante la organización en contenedores y la virtualización de las herramientas de análisis de datos.

Los desafíos de TI para la integración del big data

El big data es un desafío de integración ágil. ¿Cómo comparte los datos con múltiples unidades comerciales al tiempo que mantiene acuerdos estrictos de nivel de servicio? ¿Cómo obtiene más beneficios de los datos que posee?

La extracción del big data tiene sus ventajas, pese a su complejidad. Los científicos de datos tienen la tarea de analizar los datos para obtener información y recomendaciones que aportar al negocio. Los ingenieros de datos deben identificar, ensamblar y gestionar las herramientas adecuadas en un canal de datos para facilitar el trabajo de los científicos. Finalmente, el personal de administración debe atender la infraestructura para prestar los servicios básicos que se utilizarán. Durante el todo el proceso, se presentan los desafíos de integración, capacidad de almacenamiento y reducción del presupuesto de TI.

Al buscar una solución de integración, considere las siguientes preguntas:

  • ¿Son fiables sus fuentes de datos? ¿Tiene una única versión de la verdad?

  • ¿Cuenta con la capacidad de almacenamiento adecuada? ¿Su almacenamiento basado en hardware separa los datos, lo cual complica la búsqueda, el acceso y la gestión?

  • ¿Su arquitectura puede adaptarse a la tecnología de datos en constante evolución?

  • ¿Está aprovechando la nube?

  • ¿Están protegidos sus datos? ¿Qué plan de seguridad tiene para el big data?

Los cimientos de una estrategia de big data eficaz

Almacenamiento

Elija el mejor tipo de almacenamiento para cada carga de trabajo con una plataforma de almacenamiento ágil y definida por software que integre el almacenamiento de archivos y objetos, los servicios de datos de Hadoop y los análisis  locales.

La nube híbrida

Una nube híbrida es una combinación de dos o más entornos interconectados de nubes públicas o privadas. Es una configuración que minimiza la exposición de los datos y permite que las empresas personalicen una cartera escalable y flexible de recursos y servicios de TI.

Contenedores

Los contenedores Linux le permiten empaquetar y aislar aplicaciones para mover datos entre entornos (desarrollo, prueba, producción, etc.) sin perder ninguna función. Los contenedores son una manera rápida y sencilla de llevar a cabo los trabajos de procesamiento de datos con big data.

Conozca más sobre el big data

Descripción detallada de la tecnología

Solución de infraestructura de análisis de datos de Red Hat

Video

Solución de infraestructura de análisis de datos de Red Hat

Infografía

Evite pagar de más por las aplicaciones de almacenamiento

Estudio de caso

El departamento de migraciones de Argentina unifica los datos de seguridad nacional con Red Hat

Las herramientas que necesita para comenzar con el big data

Red Hat OpenShift Logo

La plataforma ideal para diseñar una nube privada en su empresa y para crear una nube pública para los proveedores de servicios.

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Una plataforma de almacenamiento de objetos definida por software que también brinda interfaces para el almacenamiento en bloques y de archivos. Es compatible con infraestructuras de nube, repositorios multimedia, sistemas de copia de seguridad y restauración, y lagos de datos. Funciona particularmente bien con Red Hat OpenStack® Platform.

Red Hat OpenStack Platform

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