Big data, retos y oportunidades
La cantidad de datos que se produce en la red desde hace ya algún tiempo es tal, que se estima que empresas como Google almacenan cuantiosos volúmenes de datos que superan la producción de libros impresos que se han generado a lo largo de la historia de la humanidad.
Pero no solo se trata de ostentar la cantidad que se pueden almacenar en bases de datos, el reto para el integrador es dotar de intención y significado toda la información que se genera.
Big data (BD) ha sido precisado de muchas formas, sin embargo la definición exacta se refiere a la enorme cantidad de datos que se están generando continuamente en la red, de ellos se ha propiciado una serie de tratamientos de la información que va desde el almacenamiento, organización, selección, manipulación y análisis. Con datos nos referimos a imágenes, videos, textos de cualquier tipo, incluidos datos de redes sociales, páginas Web, aplicaciones, dispositivos y la información de conexión de las cosas entre cosas, entre procesos y personas.
Las bases de datos tradicionales se ven superadas por la magnitud de bytes que se producen a cada minuto, según Cisco se generan 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo, de los cuales se podrían beneficiar muchas industrias por medio de la selección y análisis inteligente. Cuando hablamos de la utilización de estos elementos, al mismo tiempo se hace de la interpretación y significado que les damos, ya que sin esto la información carece de valor.
Empresas como SAP han desarrollado plataformas que pueden administrar e interpretar datos enfocados a necesidades específicas. Para IBM, más allá del almacenamiento, BD integra una constante de cuatro variantes:
• Volumen
• Velocidad
• Veracidad
• Variedad
Estos elementos son los que distinguen que las aplicaciones tengan sentido en el manejo de los datos.
El tema de volumen es uno de los retos que enfrenta la infraestructura de red para soportar la cantidad al transportar a altas velocidades, lo que es muy importante en el análisis, donde la entrega en tiempo real se vuelve el gran diferenciador para algún tipo de fines que se pretenden, por ejemplo en la prevención del crimen, control de tráfico, etcétera.
“Para garantizar un buen manejo de los datos, quienes hacen uso de ellos tienen que elegir una solución completa, compuesta desde la captura, integración, control, administración hasta el manejo de estos”, enfatizó Hugo Sosa, gerente de Big Data IBM México, explicó que este tipo de análisis se dan gracias a soluciones de Data Warehause, que tienen la capacidad de manipular datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados.
Una de las principales características a destacar es que actualmente la información proviene mayoritariamente de los datos no estructurados. Juan Portilla, gerente general de NetApp, calculó que el 90% de los datos, actualmente son de este tipo.
“El objetivo principal del uso del Big Data apunta siempre a la reducción de costos de los procesos de toda empresa o crear mayores oportunidades frente a la competencia”, indicó Hugo Sosa, gerente de Big Data IBM.
