Te enseñamos el punto de encuentro entre el cloud computing y el big data

Cloud Computing y Big data ¿qué tienen en común?

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27/06/2018

En la era de las grandes cantidades de información, conceptos como cloud computing y big data están a la orden del día. Además aplicarlos de forma segura y con garantías supone un reto dentro del mundo empresarial.

El sector tecnológico ha generado un crecimiento desorbitado del volumen de datos con los que trabajamos. Cada vez son necesarios sistemas de almacenamiento más sofisticados. Además estos sistemas deben permitir la escalabilidad y crecimiento dentro de la organización.

Es precisamente este hecho, el punto de encuentro entre el cloud computing y big data. Pero antes de ver qué aspectos tienen en común y de qué manera se complementan, repasemos ambos conceptos por separado.

 

Big data y la importancia de almacenar y extraer información

El concepto de big data seguramente no te sea nada novedoso, venimos arrastrándolo desde hace unos años con el desarrollo de las TIC. En concreto, hace referentica a la cantidad ingente de datos acumulados y a las herramientas encargadas de manipularlos, gestionarlos y analizarlos.

El big data consiste, en el uso de tecnologías para estudiar la información almacenada y pronosticar problemas en los negocios y en la vida real. Nos permite conocer hechos o conductas de las personas. Por lo que el gran desafío es cómo estudiar esta gran cantidad de información para tomar decisiones estratégicas.

Aquellas empresas que incorporan el análisis de big data e interpretan los resultados de manera óptima, tiene una gran ventaja sobre la competencia. De hecho el big data va a suponer una ventaja competitiva tanto para las grandes empresas como las PYMES.

 

Características del Big Data

La tecnología Big Data se puede definir mediante sus 4 dimensiones, conocidas como las 4V:

  • Volumen: Big data debe ser capaz de administrar un enorme volumen de datos que se producen diariamente en las organizaciones y empresas de todo el mundo
  • Variedad: Ha de tener capacidad de reunir una gran variedad de información digital en los distintos formatos en los que se puedan presentar y sean de tipo video, audio o texto
  • Velocidad: Big data debe ser capaz de almacenar y trabajar en tiempo real con las fuentes generadoras de información. La capacidad de análisis de dichos datos han de ser rápidos. Se debe reducir los tiempos de procesamiento presentes en las herramientas tradicionales
  • Veracidad: Debe tener la capacidad de operar y estudiar inteligentemente el extenso volumen de datos con el propósito de conseguir información verídica y útil que nos permita mejorar la toma de decisiones.

Por otro lado, los tipos de datos de los que se pueden extraer información en un entorno de Big Data,  podemos agruparlos en:

  • Datos estructurados: engloban información filtrada, procesada y con un formato estructurado. Suele ser información recogida de bases de datos relacionales
  • Datos no estructurados: Información sin procesar. Puede ser texto, imágenes, vídeos, etc.
  • Datos semi-estructurados: engloban información procesada, no estructurada pero sí con un formato definido.

Es por todo esto, que dentro de un entorno de Big Data contaremos con diferentes tipos de base de datos a partir de las que construir los datawarehouse sobre los que trabajar. Un buen trabajo de análisis sobre estos datos nos va ayudar en la toma de decisiones empresariales como:

  • Las de tipo organizacional
  • Gestión de procesos
  • Persuasión del consumidor
  • Rediseño de modeles de investigación existentes
  • Desarrollo de producto y comercialización

Cloud computing y la migración de infraestructuras a la nube

El origen del término “cloud computing” se sitúa en 1997, donde Ramnath Chellappa lo define como:

“Un nuevo paradigma en la computación donde los límites de la computación serán determinados por razones económicas en lugar de los límites técnicos”

Sin embargo, no es hasta el año 2006 cuando se impulsa la investigación en cloud computing. Es en este año, cuando corporaciones como Google o Amazon, comienzan a utilizar el término de computación en la nube. Se define así la nueva situación en la que se accede cada vez más a través de la web al software, los archivos o los datos en general.

El cloud computing engloba tecnologías, servicios y aplicaciones similares a las que se utilizan con Internet y las transforma en utilidades de autoservicio. La utilización de la palabra “cloud” hace referencia dos conceptos principales:

  • Abstracción: El cloud computing está fundamentado en la abstracción. Las aplicaciones se ejecutan en dispositivos físicos que no están especificados y los datos se almacenan en ubicaciones desconocidas. Además, la administración de los sistemas está externalizada y los usuarios pueden acceder a sus datos en cualquier momento, desde cualquier dispositivo y desde cualquier ubicación. Esto permite al cliente no tener personal especializado en la gestión y mantenimiento de la infraestructura.
  • Virtualización: La computación en la nube virtualiza los sistemas, compartiendo, combinando y agrupando los recursos. Además, los recursos pueden estar disponibles con un elevado grado de agilidad y flexibilidad. Los usuarios no necesitan conocer cuáles son los recursos físicos disponibles.

Resumiendo, el cloud computing ofrece recursos virtuales a través de la agrupación y compartición de recursos de carácter físico.

Características del Cloud Computing

Según el NIST , el modelo de cloud computing está formado por cinco características fundamentales:

  • Autoservicio bajo demanda
  • Acceso ubicuo a la Red, ilimitado y multiplataforma
  • Deslocalización de datos y procesos
  • Escalabilidad y flexibilidad
  • Servicio supervisado

Aunque no se especifica directamente, una característica inherente del cloud computing es la alta dependencia de terceros. Se trabaje con el tipo de nube que se trabaje, siempre habrá una empresa contratada que sirva como proveedor de los servicios. Como ya hemos comentado, este hecho nos permite como empresa “olvidarnos” del mantenimiento y la gestión de los recursos. Es el proveedor de servicios el que se encarga de todos los procesos y de la seguridad de la información.

Concluyendo, la migración empresarial hacia la nube, va a aportar un gran número de ventajas a la organización como:

  • Reducción de costes y pago por uso
  • Automatización de tareas de mantenimiento
  • Capacidad de almacenamiento creciente en función de las necesidades
  • Flexibilidad
  • Mayor capacidad de acceso a los datos y productividad
 

Meeting Point entre Cloud Computing y Big data

En base a todo lo que hemos comentado, es fácilmente deducible que el punto de encuentro entre  Cloud computing y Big data versa sobre la ventaja de almacenamiento y tratamiento distribuido de los datos que se consigue con una infraestructura cloud.

El uso de cloud computing para entornos de big data, nos va a permitir escalar las infraestructuras necesarias y capacidades de almacenamiento en función de las necesidades empresariales. Cualquier empresa podrá tener acceso, en cada momento específico, a los recursos óptimos para el análisis y almacenamiento de los datos.

Además con el desarrollo del cloud computing y big data, existen empresas proveedoras que “acomodan”  sus servicios a las necesidades tecnológicas del big data. Esto implica la posibilidad de usar herramientas específicas de Big data como Hadoop o MongoDB en la nube.

Si a todo ello le sumamos que:

  1. gracias a servicios como DRaaS se permite la continuidad de negocio y
  2. que la capacidad de seleccionar e integrar plataformas cloud en entornos de big data y análisis de datos se establece como una competencia profesional para este año

No es de extrañar que se demanden, desde las empresas, perfiles que permitan la integración de estas dos tecnologías. Quizás sea un buen momento para especializarte en estos entornos e impulsar tu carrera. Desde Inesem te proponemos algunas acciones formativas relacionadas con todo este "mundo".

Categorizado en: Análisis de Datos

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