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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.

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¿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 lo conoce 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 poder ofrecer información inmediata que le permita mejorar su negocio. Las empresas que buscan generar valor para sus clientes de manera uniforme y sin inconvenientes necesitan poder procesar la información con inmediatez, lo cual es una de las características fundamentales del edge computing. La información del big data le permite reducir costos, ser más eficiente y descubrir nuevas formas de impulsar los beneficios y obtener nuevos clientes. 

Análisis del big data y optimización de la TI

El análisis del big data se refiere al proceso mediante el cual se toman los datos opacos y sin procesar, y se los convierte en un recurso fácil de 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 los ingresos.

Para que sea efectivo, el software de análisis debe ejecutarse en una base confiable, integral y flexible. Por eso la optimización de la 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 del 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 prefieren 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 permanente y un plan que permita definir el acceso a los datos y su uso. Sin este mantenimiento, usted corre el riesgo de que se vuelvan inaccesibles, difíciles de manejar, costosos e inútiles. Los lagos de datos a los que los usuarios no pueden acceder se denominan "pantanos de datos".

Las grandes empresas tienen diversas unidades comerciales, cada una con sus propias necesidades en materia de datos. Cada una de esas unidades 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 todo esto?

Básicamente, en lugar de realizar una copia completa de sus datos cada vez que una unidad comercial nueva necesita acceso (lo cual implica que el administrador escriba scripts para copiar los datos y hacer que funcionen), esta solución le permite a su empresa reducir la cantidad de copias necesarias y compartirlas 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 puede compartir los datos con múltiples unidades comerciales y, al mismo tiempo, mantener 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 analistas. Finalmente, el personal de administración debe dedicarse de lleno a la infraestructura para prestar los servicios básicos que se utilizarán. A lo largo del proceso surgen desafíos relacionados con la integración, la capacidad de almacenamiento y la reducción de los presupuestos de TI.

Al buscar una solución de integración, tenga en cuenta 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? ¿Cuál es su plan de seguridad para el big data?

Los cimientos de una estrategia de big data eficaz

Almacenamiento

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

Nube híbrida

Se trata de una combinación de dos o más entornos interconectados de nubes públicas o privadas.Es una configuración que reduce la exposición de los datos y permite que las empresas personalicen una cartera ampliable y flexible de recursos y servicios de TI.

Contenedores

Los contenedores de Linux le permiten empaquetar y aislar las aplicaciones para que pueda trasladar los datos entre los entornos (desarrollo, prueba, producción, etc.) sin perder ninguna función. Es una tecnología rápida y sencilla para llevar a cabo los trabajos de procesamiento de datos con el big data.

Obtenga más información sobre el big data

Icon-Red_Hat-Documents-Paper_Lined-A-Black-RGBDescripción detallada de la tecnología

Solución de infraestructura de análisis de datos de Red Hat

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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

Plataforma ideal para que su empresa desarrolle una nube privada o para que los proveedores de servicios diseñen una nube pública.

Plataforma de almacenamiento de objetos definida por software que también ofrece 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.

Diseñe los contenedores y aloje la plataforma de aplicaciones en contenedores en una infraestructura de nube privada modular y escalable.