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Con un número de herramientas digitales cada vez mayor a nuestra disposición, la cantidad de datos que generamos no deja de aumentar. Hasta hace no mucho, la cantidad de información generada nos permitía cuantificar, analizar y almacenar los datos de forma relativamente sencilla con herramientas tradicionales. Hoy en día, para poder aprovechar el potencial de estos datos, debemos ser capaces de almacenarlos en un mismo sistema y tratarlos rápidamente, a menudo en tiempo real. Los proyectos de big data requieren, por lo tanto, arquitecturas e infraestructuras diseñadas para este uso. El cloud computing responde a estas expectativas.

¿ Que es el Big Data y para que sirve?

Cuando hablamos de big data o datos masivos nos referimos a conjuntos de datos muy voluminosos. Muchas de las acciones de nuestro día a día generan datos. Asimismo, cuando utilizamos una aplicación o un sitio web, recurrimos a grandes cantidades de datos. Una persona o una herramienta de análisis clásico serían incapaces de procesar esta cantidad de datos. Con el objetivo de automatizar la recopilación y el procesamiento de estos datos, las empresas privadas, administraciones públicas, redes sociales, aplicaciones móviles e institutos de investigación, entre otros, desarrollan diferentes proyectos de big data. 

Las nuevas herramientas permiten el almacenamiento y el procesamiento distribuido de estos datos:  Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, MongoDB, etc. El objetivo del big data es sacar el máximo partido a datos que, tratados de forma individual, no tendrían ningún valor. La aparición de estas herramientas y usos trae aparejada nuevas profesiones: data analysts, data engineers, data scientists, consultores especializados en big data, etc. La función de estos profesionales apoyar la gestión operativa de la empresa.

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Tipos del Big Data segùn las 4V

Para entender mejor qué es el big data, debemos conocer tres aspectos fundamentales como el volumen, la velocidad y la variedad. A estos tres aspectos se añade un cuarto punto importante cuando hablamos del procesamiento de un gran volumen de datos: la veracidad.

Volumen
Todas las empresas y organizaciones generan información. La diversidad de fuentes de datos y la necesidad de cuantificarlas y controlarlas obligan a almacenar volúmenes de información cada vez mayores. Aunque la mayoría de los datos recopilados son de baja calidad, su estructuración y posterior cruce los convierten en datos valiosos. Por lo tanto, la infraestructura utilizada en el marco de un proyecto de big data debe contar con un espacio de almacenamiento lo suficientemente grande como para hacer frente al flujo de datos, que puede aumentar de forma exponencial a medida que el proyecto se desarrolla.
Velocidad
Los datos almacenados pueden quedarse rápidamente obsoletos si no se procesan a tiempo. Así pues, la velocidad de recopilación y procesamiento de los datos es una variable fundamental, por lo que se requieren herramientas de análisis en tiempo real. Las herramientas tradicionales son capaces de gestionar flujos de información en diferido y con posibilidades de cruce muy bajas. Por ese motivo, las nuevas herramientas para big data ofrecen métodos de análisis y procesamiento con un rendimiento cada vez mayor para evitar perder la «frescura» de la información.
Variedad
Cuanto más diversas sean las fuentes de información, mayor será la calidad del análisis resultante. Esta variedad también conlleva una gran cantidad de formatos de los recursos recopilados. Así pues, podemos trabajar tanto con datos temporales, geográficos y transaccionales como con datos extraídos de su contexto (audio, vídeo y texto). La utilidad del procesamiento de big data reside en su capacidad para cruzar y sacar partido a estos datos con diversos objetivos: mejora de un producto, desarrollo de un servicio, mejor comprensión de la clientela o incluso predicción de acciones futuras.
Veracidad
Además de la forma en la que se almacenan estos grandes volúmenes de datos y la velocidad a la que se procesan, también debemos analizar otra variable: su exactitud. Y es que el procesamiento de los datos en el marco del big data es una operación costosa con desafíos reales para el futuro de una empresa, ya que, si los datos utilizados son falsos o inexactos, el resultado del análisis también será erróneo. Y esto a su vez puede llevar a tomar decisiones que no reflejen la realidad.
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¿Para que se usa el Big Data?

Desarrollar Productos

Gracias al análisis predictivo y a la visualización, la explotación de los datos en torno a un producto permite entender mejor las necesidades de los compradores, ofreciendo en consecuencia una mejor respuesta. Así, pues, la mejora de las soluciones actuales y el desarrollo de los nuevos productos ofrecen una respuesta lo más adaptada posible a la realidad.

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Realizar un mantenimiento predictivo

Anticipar la obsolescencia del hardware y predecir fallos mecánicos representa todo un desafío para la industria. El uso de análisis predictivos permite identificar fácilmente cuándo es necesario sustituir una máquina virtual al final de su vida útil o cuando es susceptible de sufrir una avería. Esto se traduce en importantes ahorros a escala empresarial.

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Anticipar necesidades futuras

Prever cuáles serán las necesidades en los próximos años es una tarea muy aleatoria. El big data permite anticipar, gracias a datos sólidos, las estrategias a adoptar a corto, medio y largo plazo. Se convierte, por lo tanto, en una herramienta de ayuda a la toma de decisiones.

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Combatir el fraude

Debido a su tamaño, las grandes y medianas empresas deben hacer frente a intentos de fraude cada vez más sofisticados. Estas tentativas, difíciles de identificar debido al flujo de datos digitales, son el resultado de esquemas y manipulaciones recurrentes que sí es posible detectar. Así pues, el análisis de los comportamientos sospechosos permite una mayor vigilancia y la puesta en marcha de acciones contra estos intentos de fraude.

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Preparar los datos para el machine learning

El aprendizaje automático de la inteligencia artificial se basa en los datos. En teoría, cuantos más datos haya, más preciso será el resultado del aprendizaje. El big data permite limpiar, calificar y estructurar los datos que alimentan los algoritmos del machine learning.

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Tecnologìas del Big Data

Apache Hadoop

Es un marco de código abierto que permite que las aplicaciones consuman grandes cantidades de datos. Hadoop puede almacenar petabytes distribuidos en varios nodos de un clúster.
Por lo tanto, gracias a la arquitectura MapReduce, los datos pueden responder a las solicitudes de manera eficiente.
Actuando como un almacén de datos y ayudándole a aprovecharlos al máximo, el software predice posibles fallos de hardware en cualquier parte de su infraestructura y evita que provoquen pérdida de datos u operaciones incorrectas.

Apache Spark

Spark, otro marco de big data, permite el procesamiento de datos estáticos o en tiempo real.

 La arquitectura de datos reduce el tiempo de procesamiento, haciéndolo más rápido que MapReduce, un sistema de procesamiento de Hadoop.

 Como Spark no tiene almacenamiento distribuido, se puede utilizar con soluciones de almacenamiento de objetos Hadoop o S3 para evaluar datos.

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MongoDB

El gran volumen de datos procesados por el big data nos obliga a alejarnos de las prácticas operativas típicas de las bases de datos relacionales estructuradas.

 Así nació MongoDB, un sistema de gestión de bases de datos distribuidas NoSQL.

 Al redefinir la forma en que se agregan y representan los datos en las bases de datos, este sistema satisface perfectamente las necesidades del procesamiento rápido de la información en proyectos de big data.

Python

Considerado el lenguaje preferido en el aprendizaje automático, Python es una excelente opción para soluciones de big data.
 Este sistema, que es muy popular y compatible con muchos sistemas operativos, es el más utilizado por desarrolladores y científicos de datos debido a su facilidad de uso y al ahorro de tiempo en la creación del algoritmo. Existen muchas bibliotecas que facilitan el trabajo de los desarrolladores en áreas como la ciencia de datos, el análisis de datos o la gestión de datos.

 
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Cloud storage de OVH cloud

 

Una completa gama de soluciones para almacenar sus datos

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Orquestación e industrializaición

 

Acelere sus aplicaciones empresariales con las herramientas de automatización de recursos cloud

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Data Analystics

 

Una completa cartera de servicios para sacar el máximo partido a sus datos

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IA y machine learning

 

La potencia de la inteligencia artificial al alcance de todos

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El Big Data en el Núcle de la transformación digital

Existen muchos tipos diferentes de fuentes de datos no estructurados, incluida la actividad web, los objetos vinculados, los hábitos de consumo y el CRM.

 Las estrategias de marketing digital permiten a las empresas aprovechar todo el potencial de estos datos sin procesar mediante el uso de información para análisis. Un “analista de datos” puede interpretar los datos disponibles y participar en el proceso de toma de decisiones sobre cuestiones como la mejora de las relaciones con los clientes o la percepción del cliente.
 Dar forma a las arquitecturas de big data y utilizar soluciones de análisis de datos para integrarlas en la transformación digital de su empresa son decisiones a considerar.

Inteligencia artificial y Big data

La inteligencia artificial (IA), al igual que la inteligencia humana, se compone de información.

 Cuantos más datos estén disponibles para el entrenamiento, más eficiente se vuelve teóricamente la IA. Para aprovechar al máximo esta información, los algoritmos de la máquina necesitan acceder a grandes conjuntos de datos de diversas fuentes.

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