Definición: grandes datos

El término « Big Data » comenzó a aparecer en los diccionarios durante la última década, pero el concepto en sí existe al menos desde la Segunda Guerra Mundial. Más recientemente, la conectividad inalámbrica, Internet 2.0 y otras tecnologías han hecho que la gestión y el análisis de grandes conjuntos de datos sea una realidad para todos nosotros.

Por « Big Data » nos referimos Conjuntos de datos demasiado grandes y complejos para aplicaciones de procesamiento tradicionales. y gestión de datos. Los macrodatos se hicieron más populares con la llegada de la tecnología móvil y el Internet de las cosas a medida que las personas producían cada vez más datos con sus dispositivos. Consideremos, por ejemplo, los datos generados por servicios basados ​​en la ubicación, historiales de navegación web, actividad en las redes sociales o incluso aplicaciones de fitness.

El término también puede referirse a los procesos de recopilación y análisis de cantidades masivas de información digital para producir inteligencia empresarial. A medida que los conjuntos de datos siguen creciendo y las aplicaciones producen más datos en tiempo real y de forma continua, las empresas recurren a la nube para almacenar, gestionar y analizar su big data.

¿Qué hace que el Big Data sea tan importante?

Los consumidores viven en un mundo digital donde la espera es instantánea. Desde transacciones de ventas digitales hasta comentarios y mejoras de marketing, todo está evolucionando rápidamente en el mundo empresarial actual basado en la nube. Todas estas transacciones rápidas producen y compilan datos a un ritmo igualmente rápido. Aprovechar esta información en tiempo real suele ser la diferencia entre aprovechar la información para obtener una visión de 360 ​​grados del público objetivo o perder clientes frente a competidores que lo hacen.

Las posibilidades (y los posibles peligros) de gestionar y utilizar operaciones de datos son infinitas. Estas son algunas de las formas clave en que los big data pueden transformar una organización:

La inteligencia de negocios : Diseñada para describir la ingesta, el análisis y la aplicación de datos importantes para el beneficio de una organización, la inteligencia empresarial es un arma esencial en la lucha por el mercado moderno. Al mapear y predecir la actividad y los puntos de desafío, la inteligencia empresarial pone los big data de una organización a trabajar para su producto…

Innovación : Al analizar una vista a nivel de periscopio de las innumerables interacciones, patrones y anomalías que ocurren dentro de una industria y un mercado, el big data se utiliza para generar productos y herramientas nuevas y creativas.

Imaginemos que la empresa ‘X’ revisa su Big Data y descubre que cuando hace calor, el producto B se vende a un ritmo cercano al doble que el producto A en el sur de Francia, mientras que las ventas se mantienen constantes en el norte o el este de Francia. La empresa « X » podría desarrollar una herramienta de marketing que impulse campañas en las redes sociales dirigidas a los mercados del sur de Francia con un anuncio único que destaque la popularidad y la disponibilidad instantánea del Producto B. De esta manera, la empresa « X » puede utilizar su Big Data para impulsar Productos y anuncios nuevos o personalizados que maximicen el potencial de ganancias.

Costo de propiedad reducido : Si un centavo ahorrado es un centavo ganado, entonces big data ahorra muchos centavos. Los profesionales de TI miden las operaciones no por el precio del equipo, sino por una variedad de factores, incluidos contratos anuales, licencias y costos generales de personal.

Los conocimientos obtenidos a partir de big data pueden ayudar a determinar rápidamente dónde están infrautilizados los recursos y qué áreas necesitan mayor atención. En conjunto, esta información permite a los gerentes mantener presupuestos lo suficientemente flexibles para operar en un entorno moderno.

En casi todos los sectores, Las organizaciones y las marcas utilizan big data para innovar.. Las compañías navieras lo utilizan para calcular los tiempos de tránsito y fijar tarifas. Los macrodatos son la columna vertebral de la investigación científica y médica innovadora, y permiten el análisis y el estudio a un ritmo nunca antes posible. Y tienen un impacto en nuestro estilo de vida diario.

Análisis, centros de datos y lagos de datos

En realidad, Big Data se trata de nuevos casos de uso e ideas, no tanto de los datos en sí. El análisis de big data implica examinar conjuntos de datos granulares muy grandes para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y nuevas ideas de negocios. Ahora las personas pueden hacer preguntas que antes no eran posibles con un almacén de datos tradicional porque solo podía almacenar datos agregados.

Imagina por un momento que estás mirando un cuadro de la Mona Lisa y lo único que ves son píxeles de gran tamaño. Esta es la visión que tiene de los clientes en un centro de datos. Para obtener una visión detallada de sus clientes, necesita almacenar datos finos, granulares y de nivel nano sobre esos clientes y utilizar análisis de big data como minería de datos o aprendizaje automático para ver una imagen detallada.

Los lagos de datos son un depósito de almacenamiento central que contiene datos importantes de numerosas fuentes en un formato granular y sin procesar. Puede almacenar datos estructurados, semiestructurados o no estructurados, lo que significa que los datos se pueden conservar en un formato más flexible para uso futuro. Al almacenar datos, un lago de datos los asocia con identificadores y etiquetas de metadatos para una recuperación más rápida. Los científicos pueden acceder, preparar y analizar datos de forma más rápida y precisa utilizando lagos de datos. Para los expertos en análisis, esta vasta reserva de datos, disponible en varios formatos no tradicionales, brinda una oportunidad única de acceder a datos para diversos casos de uso, como análisis de sentimiento o detección de fraude.

Herramientas comunes para datos inusuales

Para comprender todo lo anterior, hay que empezar por lo básico. En el caso de Big Data, suelen ser Hadoop, MapReduce y Spark, tres ofertas del proyecto Apache Software.

Hadoop es una solución de software de código abierto diseñada para trabajar con Big Data. Las herramientas de Hadoop permiten distribuir la carga de procesamiento necesaria para procesar conjuntos de Big Data entre unos pocos o cientos de miles de nodos informáticos separados. En lugar de mover un petabyte de datos a un pequeño sitio de procesamiento, Hadoop hace lo contrario: acelera drásticamente la velocidad a la que se pueden procesar conjuntos de información.

Mapa reducido, como sugiere el nombre, ayuda a realizar dos funciones: compilar y organizar (mapear) conjuntos de datos y luego refinarlos en conjuntos más pequeños y organizados que se utilizan para responder tareas o consultas.

Chispa – chispear También es un proyecto de código abierto de la Fundación Apache. Es un marco distribuido ultrarrápido para procesamiento a gran escala y aprendizaje automático. El motor de procesamiento de Spark puede ejecutarse como una instalación independiente, un servicio de computación en la nube o en cualquier lugar donde ya se ejecuten sistemas informáticos distribuidos populares como Kubernetes o el predecesor de Spark, Apache Hadoop.

Estas y otras herramientas de Apache se encuentran entre las formas más confiables de utilizar big data en su organización.

Usos futuros del Big Data

Con la explosión de las tecnologías de computación en la nube, la necesidad de lidiar con cantidades cada vez mayores de datos se ha convertido en una consideración primordial para el diseño de arquitectura digital. En un mundo donde las transacciones, el inventario e incluso la infraestructura de TI pueden existir en un estado puramente virtual, un buen enfoque de big data crea una visión holística al incorporar datos de muchas fuentes, entre ellas:

• Registros de red virtual
• Eventos y patrones de seguridad
• Patrones de tráfico de red global
• Detección y resolución de anomalías.
• Información de cumplimiento
• Seguimiento del comportamiento y las preferencias de los clientes.
• Datos de geolocalización
• Datos de canales sociales para el seguimiento del sentimiento de marca
• Niveles de inventario y seguimiento de envíos.
• Otros datos específicos que impactan a su organización

Incluso el análisis más conservador de las tendencias de los megadatos indica una reducción continua de la infraestructura física local y una dependencia cada vez mayor de las tecnologías virtuales. Esta evolución irá acompañada de una creciente dependencia de herramientas y socios capaces de gestionar un mundo donde las máquinas son reemplazadas por bits y bytes que las emulan.

Los macrodatos no son sólo una parte importante del futuro, sino que también pueden ser el futuro mismo. La forma en que las empresas, las organizaciones y los profesionales de TI que las apoyan abordan sus misiones seguirá estando determinada por la evolución en la forma en que almacenamos, movemos y entendemos los datos.

Big Data, la nube y la informática sin servidor

Antes de la introducción de las plataformas en la nube, todo el procesamiento y la gestión de big data se realizaba localmente. La introducción de plataformas basadas en la nube como Microsoft Azure, Amazon AWS y Google BigQuery hace que ahora sea beneficioso (y ventajoso) llevar a cabo procesos de gestión de datos de forma remota.

La computación en la nube en una arquitectura sin servidor ofrece una serie de beneficios a empresas y organizaciones, que incluyen:

Eficiencia – Tanto la capa de almacenamiento como la capa de cómputo están desacopladas, usted paga mientras mantenga la cantidad de datos en la capa de almacenamiento y por el tiempo que lleva realizar el cálculo necesario.

Reducción del tiempo de implementación – A diferencia de implementar un clúster administrado que lleva horas o incluso días, aplicar big data sin servidor solo lleva unos minutos.

Tolerancia a fallos y disponibilidad – De forma predeterminada, la arquitectura sin servidor administrada por un proveedor de servicios en la nube ofrece tolerancia a fallas y disponibilidad basada en un acuerdo de nivel de servicio (SLA). Por tanto, no es necesario recurrir a un administrador.

Facilidad de escalado y autoescalado – Las reglas de escalado automático definidas permiten que la aplicación escale según la carga de trabajo. Esto reduce significativamente el costo del tratamiento.

Elegir una herramienta para Big Data

Excelentes herramientas de integración de datos pueden simplificar significativamente este proceso. Las características que debes buscar en una herramienta para la gestión de big data son:

muchos conectores : Hay muchos sistemas y aplicaciones en el mundo. Cuantos más conectores prediseñados tenga su herramienta de integración de big data, más tiempo ahorrará su equipo.

Fuente abierta : las arquitecturas de código abierto generalmente ofrecen más flexibilidad y al mismo tiempo evitan la dependencia del proveedor; Además, el ecosistema de big data se compone de tecnologías de código abierto que le gustaría utilizar y adoptar.

Portabilidad : Es importante, a medida que las empresas adoptan cada vez más modelos de nube híbrida, poder crear integraciones de big data una vez y ejecutarlas en cualquier lugar: local, híbrida y en la nube.

Facilidad de uso : Las herramientas de integración de big data deben ser fáciles de aprender y usar con una interfaz gráfica para simplificar la visualización de sus canales de big data.

Transparencia de precios : Su proveedor de herramientas de integración de datos no debería culparlo por aumentar la cantidad de conectores o volúmenes de datos.

Compatibilidad con la nube : Su herramienta de integración de datos debe ejecutarse de forma nativa en un entorno de nube única, nube múltiple o híbrido, poder ejecutarse en contenedores y utilizar computación sin servidor para minimizar el costo de su procesamiento de big data y pagar solo lo que usa y no lo que está inactivo. servidores.

Calidad y gobernanza integradas de los datos : Los macrodatos generalmente provienen del mundo exterior y los datos relevantes deben ser seleccionados y administrados antes de ser entregados a los usuarios comerciales; de lo contrario, podrían convertirse en una enorme responsabilidad para la empresa. Al elegir una herramienta o plataforma de big data, asegúrese de que incorpore calidad y gobernanza de los datos.