Plataforma de big data

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Herramientas de Big Data de código abierto

La plataforma de Big Data se refiere a las soluciones de TI que combinan varias herramientas y utilidades de Big Data en una respuesta empaquetada, y que luego se utiliza para gestionar y analizar Big Data. El énfasis en por qué esto es necesario se toma en cuenta más adelante en el blog, pero saber la cantidad de datos que se está creando a diario. Si este Big Data no se mantiene bien, las empresas están destinadas a perder clientes. Empecemos con lo básico.

ElixirData Proporciona flexibilidad, seguridad y estabilidad para una aplicación empresarial e infraestructura de Big Data para desplegar en las instalaciones y en la nube pública con conocimientos cognitivos utilizando ML e IA. Tomado del artículo: Plataforma de integración y gestión de Big Data

Esta solución combina todas las capacidades y todas las características de muchas aplicaciones de big data en una sola solución. Por lo general, consta de servidores de big data, gestión, almacenamiento, bases de datos, utilidades de gestión e inteligencia empresarial.

También se centra en proporcionar a sus usuarios herramientas de análisis eficaces para conjuntos de datos masivos. Estas plataformas suelen ser utilizadas por los ingenieros de datos para agregar, limpiar y preparar los datos para el análisis empresarial. Los científicos de datos utilizan esta plataforma para descubrir relaciones y patrones en grandes conjuntos de datos mediante un algoritmo de aprendizaje automático. El usuario de estas plataformas puede crear aplicaciones a medida según su caso de uso, como por ejemplo para calcular la fidelidad de los clientes (caso de usuario de comercio electrónico), y así sucesivamente, hay innumerables casos de uso.

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Empresas de big data

Tradicionalmente, el departamento de TI ha tenido que luchar para desplegar una infraestructura de metal desnudo, compartir cargas de trabajo de varios inquilinos en servidores de plena capacidad y gestionar centros de datos que carecen de capacidad con presupuestos de capital agotados. El CDP proporciona una flexibilidad bienvenida a los departamentos de TI y agilidad a los usuarios de la empresa al extender la innovación de la nube pública al centro de datos, separando la computación y el almacenamiento para un mejor control y agilidad, proporcionando una experiencia de usuario PaaS, e irrumpiendo en la nube cuando sea necesario.

Proporcione acceso de autoservicio a análisis integrados y multifuncionales sobre datos empresariales gestionados y protegidos de forma centralizada, a la vez que despliega una experiencia coherente en cualquier lugar, ya sea en las instalaciones o en la nube híbrida y múltiple.  Disfrutar de una seguridad, gobernanza, linaje y control de datos consistentes, al tiempo que se despliegan las experiencias analíticas en la nube potentes y fáciles de usar que requieren los usuarios empresariales y se elimina la necesidad de soluciones de TI en la sombra.

Los casos de uso empresarial de alto valor y basados en datos requieren datos modernos en tiempo real y análisis integrados y un servicio de aprendizaje automático que sea fácil de gestionar y desplegar para el departamento de TI y fácil de consumir y utilizar para los usuarios empresariales. CDP facilita el despliegue de servicios modernos de análisis y aprendizaje automático de autoservicio para cualquier dato, en cualquier lugar, con seguridad y gobernanza compartidas y la flexibilidad de escalar a cualquier lugar con la misma experiencia.

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Plataforma de datos Cloudera

La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

¿Qué son exactamente los big data? Puede definirse como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo supera la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Las características de los big data incluyen un alto volumen, una alta velocidad y una gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, los medios sociales y el Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos proceden de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y medios sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy gran escala.

Con la analítica de big data, puede impulsar una toma de decisiones mejor y más rápida, la modelización y predicción de resultados futuros y la mejora de la inteligencia empresarial. A la hora de crear su solución de big data, considere el software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema Hadoop como herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos rentables y flexibles, diseñadas para manejar el volumen de datos que se genera hoy en día.

Definición de plataforma de datos

El concepto de big data se refiere a los retos de la gestión de datos que, debido a su creciente volumen, velocidad y variedad, no pueden resolverse con las bases de datos tradicionales. Aunque hay muchas definiciones de big data, la mayoría de ellas incluyen el concepto de lo que comúnmente se conoce como «las tres V» de big data:

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Velocidad: Cada vez más, las empresas tienen requisitos estrictos desde el momento en que se generan los datos hasta el momento en que se entregan a los usuarios los conocimientos procesables. Por lo tanto, los datos deben recogerse, almacenarse, procesarse y analizarse en plazos relativamente cortos, que van desde el día a la hora real.

A pesar del bombo y platillo, muchas organizaciones no se dan cuenta de que tienen un problema de big data o simplemente no piensan en ello en términos de big data. En general, es probable que una organización se beneficie de las tecnologías de big data cuando las bases de datos y las aplicaciones existentes ya no pueden escalar para soportar los aumentos repentinos de volumen, variedad y velocidad de los datos.

Si no se abordan correctamente los retos del big data, pueden aumentar los costes, así como reducir la productividad y la competitividad. Por otro lado, una buena estrategia de big data puede ayudar a las organizaciones a reducir costes y ganar eficiencia operativa mediante la migración de las pesadas cargas de trabajo existentes a las tecnologías de big data, así como el despliegue de nuevas aplicaciones para aprovechar las nuevas oportunidades.

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