Soluciones de big data
Empresa de soluciones de big data
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.
Cuándo utilizar soluciones de big data
Auriga ayuda a los profesionales de la salud a obtener información oportuna y procesable a partir de montones de datos de pacientes para evitar enfermedades prevenibles, revelar afecciones graves a tiempo y mejorar considerablemente la experiencia del paciente.
Los vehículos conectados son una gran fuente de información. La analítica de big data permite a los fabricantes de automóviles controlar las rutas, alertar sobre los problemas de tráfico, proporcionar un servicio de mantenimiento predictivo y mantener la seguridad de los conductores.
Auriga ayuda a los bancos y a otras instituciones financieras a gestionar, procesar y utilizar conjuntos de datos masivos para una automatización operativa eficiente, una gestión de riesgos exitosa, una mejor detección del fraude y un refuerzo de la seguridad.
Las soluciones de big data de Auriga permiten a los funcionarios acceder a grandes cantidades de información relevante para sus funciones diarias, tomar decisiones más rápidas y con mayor información, y mejorar significativamente la prestación de servicios públicos.
Los big data sólo son valiosos cuando se les puede dar un buen uso. Apoyándose en algoritmos predictivos y en el aprendizaje automático, nuestros científicos de datos crean soluciones inteligentes que proporcionan patrones significativos y perspectivas creíbles.
Ejemplos de soluciones de big data
AWS ofrece la más amplia selección de servicios de análisis que se ajustan a todas sus necesidades de análisis de datos y permite a organizaciones de todos los tamaños y sectores reinventar su negocio con los datos. Desde el movimiento de datos, el almacenamiento de datos, los lagos de datos, el análisis de big data, el análisis de logs, el análisis de secuencias y el aprendizaje automático (ML) hasta cualquier cosa intermedia, AWS ofrece servicios creados específicamente que proporcionan la mejor relación precio-rendimiento, escalabilidad y menor costo.
Los lagos de datos impulsados por AWS, respaldados por la disponibilidad inigualable de Amazon S3, pueden manejar la escala, la agilidad y la flexibilidad necesarias para combinar diferentes enfoques de datos y análisis. Construya y almacene sus lagos de datos en AWS para obtener información más profunda que la que permiten los silos y almacenes de datos tradicionales.
Los servicios de análisis de AWS están diseñados para ayudarle a extraer rápidamente información sobre los datos utilizando la herramienta más adecuada para el trabajo, y están optimizados para ofrecerle el mejor desempeño, escala y costo para sus necesidades.
AWS cuenta con la mayor cantidad de opciones sin servidor para el análisis de datos en la nube, incluyendo opciones para el almacenamiento de datos, el análisis de big data, los datos en tiempo real, la integración de datos y mucho más. Administramos la infraestructura subyacente para que pueda centrarse únicamente en su aplicación.
Aplicaciones de big data
Las soluciones de big data representan un reto importante para algunas organizaciones. Hay una enorme variedad de productos de software, patrones de despliegue y opciones de solución que hay que tener en cuenta para garantizar el éxito de una organización que intenta implantar una solución de big data. Teniendo esto en cuenta, el capítulo «Big Data: la perspectiva de un profesional» se centrará en cuatro áreas clave asociadas a los grandes datos que requieren consideración desde una perspectiva práctica y de implementación: (i) Big Data es un nuevo paradigma – Diferencias con los almacenes de datos tradicionales, escollos y consideraciones; (ii) Consideraciones sobre los productos para Big Data – Uso de productos de código abierto para Big Data, escollos y consideraciones; (iii) Uso de la nube para alojar Big Data – Por qué usar la nube, escollos y consideraciones; y (iv) Implementación de Big Data – Definición de la arquitectura, marco de procesamiento y patrones de migración de los almacenes de datos a Big Data.
Los datos para la operación de procesamiento por lotes se almacenan en una base de datos distribuida que aloja un enorme volumen de datos de diferentes formatos, a menudo llamado lago de datos. El ejemplo es Microsoft Azure Data Lake Store [5].