APLICACIÓN DEL BIG DATA EN LAS EMPRESAS
VISION GENERAL:
Uno de los resultados más positivos del advenimiento del Big Data es como ha capturado la atención de los manager seniors, los cuales comienzan ha hablar de proyectos relacionados usando la frase “datos como un activo”. No obstante, en la mayoría de las grandes empresas existe una estrategia de coexistencia que combina lo mejor de los datawarehouse tradicionales, los ambientes de análisis ya existentes, y el nuevo poder del Big Data. Es decir, en las grandes empresas el Big Data no es algo que se trate separadamente de otros tipos de datos y analíticas. De hecho, estas están más concentradas en la variedad de los datos, y no en el volumen de los mismos, como el nombre “Big Data” podría hacer presuponer. Los nuevos tipos de datos como voz, texto, ficheros de logs, imágenes, o videos, son los que tienen más potencial para ser analizados bajo iniciativas de Big Data. La estrategia para su implementación pasa invariablemente por el Cloud, pero también por la concentración y consolidación, en el caso de grandes empresas con muchas sedes. Por ejemplo, el GroupM, una subsidiaria del conglomerado publicitario WPP, ha evitado los sobrecostes que podría haber causado la fragmentación de tecnologías de Big Data (si se hubieran contratado e implantado en algunas de sus 120 oficinas repartidas por el mundo), centralizando todo en una oficina en New York. Su estimación fue de un ahorro de 120 millones de dólares al haber dado este paso Big data puede significar secuenciación del genoma humano, sensores en pozos de petróleo, comportamientos de células cancerosas, localización de productos en pallets, interacciones en social media, y mucho más. Pero la plataforma de facto usado para todo ello es el proyecto Open Source Hadoop. Es tanto el éxito de esta plataforma que algunas empresas se plantean reemplazar sus sistemas datawarehouse tradicionales por ella, asociándola luego con extensiones para trabajar con sql.
Algunas empresas que usan Big Data creen que los costes de los MIPS y los terabytes de almacenamiento para los datos estructurados son ahora más baratos si se entregan mediante clusters realizados con Hadoop. En una comparación realizada por una empresa estimaron que el coste de almacenar 1 terabyte durante un año era de 37000 dólares para una base de datos relacional tradicional, 5000 dólares para una base de datos como appliance, y solo 2000 dólares en el caso de un cluster Hadoop. Big Data es ideal cuando se emplea para tomar decisiones basadas en fuentes de datos menos estructurados, como los generados por la interacción de los clientes. Pero también puede usarse en otras áreas de análisis más tradicionales como cadenas de suministro, gestión del riesgo, o precios. El factor que hace que esto sea cuestión de Big Data es el hecho de usar datos externos para mejorar el análisis. La reducción de tiempo es otra de sus grandes ventajas, y así Macy’s ha sido capaz de reducir el tiempo de optimización de cambio de precios de sus 73 millones de items, pasando de emplear 27 horas a solo 1. Y esta capacidad hace que ellos sean mucho más adaptables a los cambios del mercado de retail. Otros ejemplos de éxito son: GE, que estima que una mejora de eficiencia del 1% en sus plantas de generación de energía mediante turbinas de gas, gracias al Big Data, podrían suponer un ahorro de 66000 millones de dólares de combustible. Linkedin, que usa Big Data y científicos de datos para desarrollar un amplio espectro de productos y características, como “Gente que podrías conocer”, “Grupos que te podrían gustar”, “Trabajos que te podrían interesar”, “¿Quién ha visto tu perfil?”, y otros. Lo que le ha hecho ganar millones de usuarios. Uno de los desarrollos más profundos en el mundo del Big Data es la visualización de los datos, lo que permite que la información sea presentada de una manera gráfica e intuitiva. Las empresas grandes en general no han establecido organizaciones separadas para trabajar con Big Data. En vez de esto, a los grupos de análisis y tecnologías ya existentes se les ha añadido funciones de Big Data en su misión. Otras simplemente han sumado capacidades de ciencia de datos a sus portfolios.
SECTOR FINANCIERO: PERPECTIVA DEL BIG DATA
USO:
EMPRESAS QUE OFRECEN SERVICIOS DE BIG DATA
IBM fue el proveedor más grande de Big Data en el 2012 con un ingreso de 1,3 mil millones de dólares, según un reporte reciente de Wikibon, gracias a la venta de productos y servicios relacionados con Big Data. Las ofertas incluyen hardware de servidor y de almacenamiento, software de base de datos, aplicaciones analíticas y servicios asociados. Los productos más conocidos son las plataformas de base de datos DB2, Informix e InfoSphere, y las aplicaciones analíticas Cognos y SPSS. IBM también apoya la plataforma de análisis de datos de código abierto Hadoop.
HP fue el segundo proveedor más grande de Big Data en el 2012 por sus ingresos de 664 millones de dólares. Esta empresa también ofrece una mezcla de hardware, software y servicios, y es conocida por la plataforma de análisis Vertica.
Teradata fue el tercer proveedor más grande de Big Data del 2012 con un ingreso de 435 millones de dólares. Esta es conocida por sus plataformas de hardware, de software analítico y de base de datos. También ofrece herramientas analíticas específicas para industrias de distribución y transporte.
Aunque Oracle es conocido principalmente por su conocida base de datos, también es un gran jugador en el ámbito de Big Data. Su Oracle Big Data Appliance combina un servidor Intel, distribución Hadoop de Cloudera y la base de datos NoSQL de Oracle. Fue el quinto gran proveedor en el 2012 con un ingreso de 415 millones de dólares.
SAP ofrece una variedad de herramientas analíticas, pero es más conocido por su base de datos en memoria, HANA. Fue el sexto gran proveedor de Big Data en el 2012 con un ingreso de 368 millones de dólares.
EMC ayuda a las compañías a almacenar y analizar Big Data y es también la sede del Marketing Science Lab, un think tnak en análisis de Big Data que se enfoca en analizar datos de marketing. Esta primavera ocupó los titulares con su spinfoff de Pivotal, también respaldado por VMware y General Electric. Pivotal combina el Hadoop con la base de datos Greenplum de EMC y herramientas de consulta HAWQ. EMC fue el séptimo gran proveedor de Big Data en el 2012 con un ingreso de 336 millones de dólares.
Amazon es conocido por su plataforma en la nube, pero también ofrece un número de productos de Big Data, incluyendo el Elastic MapReduce basado en
Hadoop, la base de datos Big Data DynamoDB, el almacén de datos paralelamente masivo RedShift, y todos funcionan bien con Amazon Web Services.
La estrategia de Big Data deMicrosoft incluye una asociación con Hortonworks, una empresa nueva de Big Data, y la herramienta HDInsights basada en la plataforma de datos de Hortonworks. Microsoft también es conocida por su servidor de base de datos SQL y fue el noveno gran proveedor de Big Data en el 2012 con un ingreso de 196 millones de dólares.
Las ofertas de Big Data de Googleincluyen BigQuery, una plataforma de análisis de Big Data basada en la nube. La compañía recibió 36 millones de dólares en ingresos relacionados con Big Data el año pasado.
