Tipos de implementación de Big Data

¿¿Cómo puedes hacer un Implementación de Big Data? No hay una respuesta única a esta pregunta porque dependerá de:

– El madurez de la inteligencia empresarial de la compañia.

– La infraestructura que tiene la organización para la implementación.

– Su nivel de conocimiento del nuevo entorno, su experiencia (Ciencia de los datos).

– Su enfoque, más innovador o más tradicional, que determinará inequívocamente su elección.

En cualquier caso, se puede decir que, en general, las empresas, según su configuración y en función de los factores antes mencionados, se agrupan según tres diferentes modelos de implementación de Big Data:

– revolucionario

– evolutivo

– Híbrido

La implementación revolucionaria de Big Data

Quien elige esto forma de implementar Big Data Han decidido romper con todo y empezar de cero. Es obvio que todas las empresas ya están trabajando, han generado datos y los han ido guardando y procesando a su manera. Hasta primer contacto con Big Data han tomado decisiones basadas en datos, pero siempre con un alto componente de incertidumbre y una proporción de hechos que hoy pueden parecer peligrosamente ridículos.

Esta implementación los coloca en el camino de las mejores decisiones porque les da la capacidad de hacerlo, no solo en términos de volumen sino también en términos de poder de análisis. Aunque suene a magia, dar este paso de gigante, cualitativamente hablando, requiere nada más y nada menos que trasladar todos los datos disponibles al nuevo entorno. Y, junto con ellos, los informes, los modelado e integración con procesos comerciales. El pasado queda atrás y desde el primer momento todo empezará de cero en esta nueva plataforma.

Hay 3 tres tecnologías que permiten llevarlo a cabo: hadoop, la bases de datos paralelas y el en bases de datos de memoria, para análisis en tiempo real. A través de su táctica de «divide y vencerás», te permiten trabajar con grandes volúmenes de información en poco tiempo y a bajo costo, complementado con la posibilidad de trasladar todo al nube.

* Ventajas de este tipo de implementación:

– Agilidad en el procesamiento de la información– Dado que cada ración se procesa mucho más rápido y lo que solía tomar 6 horas ahora toma minutos.

– Optimización de recursos que implica un notable reducción de costo en comparación con otros métodos.

– Flexibilidad de uso gracias al sistema de nodos: que también permite calcular lo que se va a gastar y pagar solo por lo que se usa.

* Desventajas:

– Altos costes en cuanto a competencias a los que se sumaría la dificultad de encontrar candidatos con este perfil en el mercado, profesionales que conozcan y sepan manejar adecuadamente esta tecnología, aprovechándola al máximo.

– Quizás también pueda suponer un mayor tiempo de adaptación hasta la puesta en marcha, si se compara con otros sistemas, ya que es un método totalmente nuevo.

Implementación de big data: el método evolutivo

El método evolutivo es otra forma de acceder a este mundo que suelen elegir las empresas, quizás no tan pioneras, pero que ya tenían un BI bastante maduro. Hablamos de organizaciones que tienen su depósito, su herramienta de visualización y generación de informes y que llevan años analizando datos, a la antigua pero con madurez.

Conformarse con él método evolutivo de implementación de Big Data Se asume que, manteniendo la estructura actual, los datos que no tenían cabida en el sistema simplemente se agregan para preprocesarlos desde la plataforma Big data. De esta forma, el sistema actual puede verlos y así se logran análisis, que siguen siendo del mismo tipo o similares, pero ahora incorporar más datos.

La ventaja de esta opción es que su umbral de entrada tiene un coste menor, ya que las empresas aún pueden seguir utilizando su herramienta, aunque el Extracción de datos y su estructuración se encarga Big data. En concreto, Big Data se convierte en una entrada al Plataforma de BI existente. Los datos se acumulan y analizan, y los resultados se envían al almacén de datos.

* Ventajas de este sistema:

– Rendimiento. Los modelos ahora se nutren de datos cada vez más diversificados.

– Volumen. sé multiplica el volumen de información que obtienes, gracias a Big data.

– Ahorros. Ambos en tiempo de implantación, como en los costos, ya que BI existente.

* Desventajas:

– La velocidad de un extremo a otro siempre estará limitada por entorno de BI actual (que es mucho más lento).

– El nivel de percepción no es tan amplio, ya que la granularidad fallaría debido a la BI existente.

– Esta solución no es definitiva, porque llegará un momento en que la BI no tiene la capacidad para afrontar los requerimientos informativos de la organización y tiene que optar por realizar la transferencia completa de los datos fuera de la empresa.

La alternativa híbrida a la implementación de Big Data

Este sistema alterna el uso de una y otra tecnología en función del objetivo que se persiga. Para un determinado tipo de información, análisis o usuario, el BI existente, mientras que para análisis mucho más refinado, Como los de tipo predictivo, simulaciones, etc. se utilizaría Big data. Para lograrlo, bastaría con establecer un par de puntos de integración, obteniendo los datos del almacén de datos se almacenan en el motor de análisis, que sería visto por el analizador como un DataMart.

En esta opcion Big data no es solo un anexo a la BI tradicional que ahora te permite ver datos que antes no podías, pero también es una plataforma que sirve para hacer análisis avanzado mezclando datos de los tradicionales que aún existen, con los nuevos como Medios de comunicación social o la Datos no estructurados que el BI de antes no contemplaba a la hora de trabajar.

* Ventaja:

– Precisión: los sistemas ahora se alimentan con información estructurada, cuando antes solo podían acceder a datos no estructurados.

– Big Analytics. O lo que es lo mismo, posibilidad de hacer un análisis predictivo, creando un modelo estadístico con todos los datos e identificando las relaciones y correlaciones causales; también confiando en herramientas de visualización avanzadas.

– Internet de las cosas: que permite conocer en tiempo real todo lo que está sucediendo en cualquier lugar y en relación con cualquier asunto.

– Rentabilidad. En definitiva, esta opción te permite ofrecer mejores servicios que, por supuesto, también se pueden cobrar.

* Desventajas:

– Resistencia: de las empresas menos evolucionadas, tecnológicamente hablando, a la implantación de un modelo de este tipo.

– Dificultad: de quienes están acostumbrados a limitarse a un tipo de análisis simplemente descriptivo, a la hora de lanzarse a nuevas posibilidades.