Imagen bajo licencia Creative Commons. Autor: Camelia Boban.

Big data

Seguro que has oído alguna vez que el agua es el recurso más abundante del planeta. Siento decirte que estarías bastante equivocado, ya que hoy podemos afirmar que realmente son… los datos,  así que desaprovecharlo sería un gran error como sería con cualquier otro recurso.

Las organizaciones ya se han enterado de lo que realmente significa Big Data, las preguntas han pasado sin lugar a dudas del qué al cómo. Aun así, la mayor parte de las compañías está todavía en las primeras fases de la madurez Big Data, por mucho que hayan adoptado Hadoop y Mongo en sus plataformas. Lo complejo ya no es almacenar datos, sino más bien explotarlos y extraer inteligencia procesándolos. En esta línea, Spark es sin duda el que más ha destacado en el último año, pero no hay que perder de vista las nuevas posibilidades como las que ofrece Kudu(HDFS y HBase todo en uno) o el recién aterrizado Kylin (interfaz SQL con análisis OLAP). Por otro lado, no tenemos que pensar que las soluciones tradicionales hayan quedado obsoletas. Por un lado, resulta que pese a lo que pudiera parecer, el pódium de los tres gestores de bbdd más utilizados sigue sin cambios, y por otro lado al business intelligence simplemente se le han ido añadido nuevas capacidades.

Tradicionalmente, los datos eran guardados con un propósito inicial, por lo que al ser almacenados tenían el inconveniente de la falta de reutilización, ya que sólo podían ser procesados en principio para dicho propósito.  En cambio, en Big Data lo que se podría utilizar sería una especie de gran lago, donde los peces y demás animalitos serán diferentes “especies” de datos. Lo interesante del concepto de data lake, es que no se altera el dato original al almacenarlo, lo que permite preparar todas las preguntas que quieras en una etapa posterior.

Por suerte, todas las compañías generan datos de una u otra manera, y ya conscientes de su posible valor, se almacenan. Entonces es cuando surgen casos tan interesantes como por ejemplo el de conocer el clima en un área muy delimitada, en tiempo real y por supuesto con un gran nivel de detalle. Lo habitual sería colocar pluvímetros y demás sensores a lo largo del área a analizar, con el altísimo coste y esfuerzo que ello conllevaría. En cambio, los fabricantes de automóviles y los operadores de telecomunicaciones han encontrado ingeniosas soluciones para convertir sus datos en valor y así dar respuesta a ciertas necesidades como en la del clima. Los primeros están utilizando los sensores de los parabrisas para obtener esa información, cuando realmente fueron colocados para ajustar la velocidad de los limpiaparabrisas o encender automáticamente los faros; los segundos son más originales todavía, usando las métricas que ya estaban siendo utilizadas para medir la calidad de la señal entre radioenlaces y microondas. El agua debido a las propiedades de absorción de las microondas, infiere de diferentes maneras cuándo comienza a llover, la intensidad de la lluvia o incluso el grado de humedad en el ambiente. Hasta ahora, esa información era tan solo  ruido, ahora son datos generadores de valor, y ya no solamente dentro de su propio negocio, sino en otros negocios que en ocasiones son totalmente insospechados.

Por tanto, las empresas se esfuerzan en reducir el coste de mantenimiento de estos datos para así incrementar el ROI del capital de los mismos, porque ya son sabedoras de la importancia de almacenar tantos datos como son capaces de generar. Al mismo tiempo que van adoptando también las tecnologías, frameworks, aplicaciones y procesos para así generar conocimiento a partir de los datos y progresar en la madurez del mundo Big Data.

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Raúl de la Fuente

Raúl de la Fuente

Desarrollo de Negocio. Big Data Architect para el expertise center Big Data & Analytic.
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