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Big Data de calidad exige un Data Center eficiente

Escrito por Equipe SYNNEX Westcon-Comstor | 08-sep-2014 10:00:00

Si una empresa desea saber cómo utilizar los datos que tiene, entenderá como optimizar un producto.

 

 

La tecnología está presente en todo en nuestra vida. Y a diario son generadas y almacenadas millares de informaciòn en los más variados segmentos que necesitan ser archivadas de forma segura e inviolable. Información de agencias bancarias, operadoras de tarjetas de crédito y de telefonía, servicios de búsqueda on-line, intercambio de correos electrónicos son algunos ejemplos de las innumerables empresas que conviven diariamente con grandes volúmenes de información.

 

Para que esa informaciòn se transforme en valor para las empresas que desean saber un poco más de sus clientes, sus deseos de consumo y tendencias del mercado, no es suficiente tener los datos en mano, es importante lograr tener acceso a ellos y saber usarlos. Aquí entra en escena el concepto de Big Data.

 

Los profesionales del área de TI tratan diariamente con ese término que no es nada más que un conjunto inmenso de datos dispersos y que por esa razón, necesitan de herramientas especialmente preparadas para seleccionar la informaciòn relevante en medio a eso. Esas herramientas logran hacer que cualquier información en esos medios pueda ser encontrada, analizada y aprovechada en tiempo hábil. Pero para que eso ocurra con eficiencia, un Data Center actualizado debe ser otra de las prioridades de la empresa.

 

Un buen ejemplo de uso del Big Data es el Facebook, una vez que las bases de datos de la red de relacionamiento aumentan todo el día y son utilizadas para determinar relaciones, preferencias y comportamientos de los usuarios. Esto porque su información es poder, es importante que una empresa sepa cómo utilizar los datos que tiene en manos, podrá saber cómo mejorar un producto, como crear una estrategia de marketing más eficiente, como disminuir gastos, producir más, evitar el desperdicio de recursos, como superar un concurrente, como hacer disponible un servicio a un cliente de manera satisfactoria, como anticipar tendencias, entre otras cosas. La medida puede ser adoptada para empresas de otros segmentos, independiente del tamaño. Debido a que esa informaciòn pueden ser decisiva para el futuro de la empresa.

 

Esa área ha sido estudiada y discutida desde hace años por los técnicos de TI que han tenido la necesidad de mejorar el uso de sus bancos de datos. Hace tiempo los departamentos de TI planeaban aplicaciones de Data Mining, Business Intelligence y CRM (Customer Relationship Management), para tratar justamente de análisis de datos, tomas de decisiones y otros aspectos relacionados al negocio. Y una de las principales soluciones que el Big Data ofrece es un abordaje amplio en el tratamiento del aspecto cada vez más complicado de los datos para tornar las aplicaciones referidas y las más eficientes. Por tanto, el concepto considera no solamente grandes cantidades de datos, sino también  la velocidad de análisis y la disponibilidad de ellos, así como también la relación con el volumen.

 

Haciendo una comparación de los tiempos modernos con las décadas anteriores percibimos incontables cambios. El más significativo es internet, que almacena diariamente - solo considerando las redes sociales - millares de informaciòn de usuarios dispersos en todo el mundo. Hay una inmensa cantidad de sites en los cuales  es posible hacer compras on-line desde casa o a través del smartphone, mientras que hace algunos años se aisló el máximo de sistemas de informatización y las tiendas tenían que gestionar sus establecimientos físicos. Todos estos cambios se pueden atribuir a los profesionales de TI que invierten en los Datas Centers.

 

Otro ejemplo de empresa que utiliza el Data Center con millares de usuarios es Google. Esta  posee varios Data Centers para atender todas sus operaciones, pero trata a todos de manera integrada. Es como si fuera compuesto por una parte dividida en varias estructuras. Sin embargo, vale la pena resaltar que ese modelo no es una barrera para el Big Data - en tiempos de Cloud Computing, nada más trivial.

 

Los 5 “Vs” del Big Data

Con el avance de la tecnología es posible guardar, organizar y analizar los datos con mucha más frecuencia y facilidad. Estos quedan archivados en la computadora y gracias al internet es posible la conexión con el mundo. Con eso podemos tener informaciòn variada a cualquier hora con apenas dar un clic. Y es exactamente en esa hora que entran los profesionales de TI especializados en Big Data. Las empresas, gobiernos y otras instituciones necesitan saber cómo tratar con esa "explosión" de datos. Y el Big Data se propone ayudar en esa tarea, una vez que las herramientas de computaciòn son usadas hasta el momento para la gestión de datos y ya no puedan hacerlo por sí solas satisfactoriamente.

 

Para dejar la idea del Big Data más clara, algunos profesionales de la área de TI resumieron el asunto en aspectos con base del concepto: los cincos 'Vs' - volumen, velocidad y variedad con los factores veracidad y valor apareciendo posteriormente. Vale recordar que esos aspectos no necesitan ser llevados como regla y sí como una sugerencia.

 

Conozca cada “V”:

 

1- Volumen (volume)

Cantidades de datos realmente grandes, que crecen exponencialmente y que no raramente son subutilizados justamente por estar en esas condiciones.

 

2-  Velocidad (velocity)

Tratamiento de los datos (obtención, grabación, actualización, etc.) que debe ser hechos en tiempo hábil - muchas veces en tiempo real.

 

3 - Variedad (variety)

Diversidad de informaciòn.

 

4 - Veracidad (veracity)

Consistencia de los datos.

 

5 - Valor (value)

Beneficios que compensan la inversión. Es una combinación de "volumen + velocidad + variedad + veracidad", además de cualquier otro aspecto que caracteriza una solución de Big Data, se mostrará inviable si el resultado no trae beneficios significativos y que compensen la inversión.

 

Resumiendo: para las empresas que tienen interés en tener datos – muchos datos – de clientes potenciales o estratégicos para sus mercados, es necesaria la inversión. Tener un Data Center capaz de recibir los datos y buscar herramientas posibles de segmentarlas y analizarlas de forma constante.

 

Big Data crea nuevos desafíos para la seguridad de la información

 

Fuentes:

http://www.centerdigitaled.com/news/4-Big-Data-Challenges.html

http://www.infowester.com/big-data.php