Todo lo que necesita saber sobre Big Data como servicio (BDaaS)

En los últimos años, la gestión tradicional de negocios y mercados ha cambiado drásticamente en referencia a las formas tradicionales. Los nuevos enfoques hacia la adquisición, activación y retención de clientes han puesto información sobre patrones de comportamiento y conocimientos que pueden derivarse de la afluencia de datos en las primeras filas. Mediante un análisis adecuado de estas propiedades, los empresarios pueden lograr la productividad. A falta de ella, las empresas están destinadas al entierro bajo la creciente cantidad de competencia.

La accesibilidad de la tecnología y su uso abrumador en la vida cotidiana influyó en el aumento masivo de la cantidad de datos disponibles para los empresarios. Sin embargo, el uso práctico de los datos depende de la capacidad de almacenarlos, gestionarlos y analizarlos de forma adecuada. Antes de que la tecnología Big Data as a Service apareciera como una oportunidad influyente para las pequeñas empresas y organizaciones, estos dominios estaban reservados solo para aquellos que podían pagarlos, es decir, las grandes corporaciones. Big Data as a Service o BDaaS permite nuevas ventajas competitivas, así como una gestión rentable de los clientes y el mercado para garantizar el crecimiento empresarial y es altamente accesible debido a la reducción de los costes de los esfuerzos de procesamiento de datos.

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En este artículo presentaremos información importante, componentes y procesos de BDaaS, así como los desafíos que enfrenta a través de las secciones 1) Big Data como servicio - Definición del término ; 2) Tipos de BDaaS ; 3) Marco BDaaS, 4) Requisitos para BDaaS ; 5) Ventajas y desventajas de BDaaS y 6) Diferencias de BDaaS en relación con el entorno tradicional y Big Data .

BIG DATA COMO SERVICIO - DEFINIENDO EL PLAZO

Big Data as a Service es una tecnología emergente centrada en la disponibilidad eficiente y ubicua del procesamiento de datos constructivo. Es un espectro basado en la nube de servicios de hardware y software para el almacenamiento y análisis de cantidades crecientes de información diversa que han surgido en los últimos años debido a los avances tecnológicos y la presencia intrínseca del uso de la tecnología en la vida cotidiana (redes sociales, medios en línea, etc.). El objetivo de la tecnología BDaaS es proporcionar información valiosa y rentable para organizaciones y pequeñas empresas con el fin de aumentar su competitividad, innovación y, en consecuencia, ingresos.

Ingredientes de BDaaS

• Arquitectura orientada a servicios de alto funcionamiento: la tecnología BDaaS proporciona una arquitectura altamente funcional que incluye infraestructura de almacenamiento de big data, módulos de procesamiento de datos y diversas herramientas analíticas cuyo propósito es reducir los gastos del cliente en el empleo de expertos en programación y científicos de datos, así como oportunidades de uso específico. de estas diversas capas según necesidades específicas. Además, la Arquitectura Orientada a Servicios (SOA) de BDaaS aprovecha cada uno de los servicios mencionados anteriormente individualmente y los conecta en un todo, lo que permite un enfoque integral de los requisitos comerciales específicos.

• Capacidades de virtualización en la nube: las estructuras mencionadas anteriormente de BDaaS se basan en la computación en la nube y la escalabilidad horizontal. Básicamente, esto significa que los datos se almacenan y procesan en múltiples procesadores que tienen tareas específicas con respecto al resultado requerido. La escalabilidad horizontal permite que estas entidades independientes funcionen como una sola unidad lógica y permite introducir otras nuevas si aumenta la cantidad de datos. Por otro lado, los sistemas como Hadoop son tecnologías de almacenamiento de código abierto que operan sobre una base de escalabilidad vertical. Esto significa que actualizan las propiedades de los procesadores individuales para administrar una mayor cantidad de datos (y, por lo tanto, dependen de los avances tecnológicos).

• Procesamiento basado en eventos complejos: la tecnología BDaaS permite la gestión de datos en tres módulos: explicativo, descriptivo y predictivo. A través de diferentes enfoques de clasificación y análisis, los clientes pueden obtener información valiosa sobre problemas, amenazas, oportunidades y posibilidades que se pueden utilizar para el crecimiento empresarial general. Además, debido a las técnicas de procesamiento en tiempo real y las funciones bajo demanda, el sistema BDaaS no solo es oportuno y preciso, sino también menos costoso.

• Herramientas de inteligencia empresarial: Big Data as a Service utiliza software de aplicación para informes, consultas, procesamiento analítico en línea, minería de datos y muchos otros elementos con el fin de transformar datos sin procesar (y con frecuencia no estructurados) en información constructiva para inteligencia empresarial, es decir, en información que puede aumentar la eficiencia empresarial real.

Elementos clave de Big Data que aborda BDaaS

Velocidad. Velocity of Big Data representa la velocidad de la fluctuación de datos a través de los sistemas. Es una dimensión importante de la gestión de Big Data, ya que aprovecha las capacidades informáticas para generar información con respecto a eventos en tiempo real. Esto se hace a través de aplicaciones complejas de procesamiento de eventos. La 'transmisión de datos' requiere suficientes capacidades de almacenamiento, que están garantizadas por la escalabilidad horizontal de BDaaS, así como intervalos de respuesta optimizados, a través de nuevas tecnologías como NoSQL que recuperan datos en menores cantidades de tiempo.

Volumen. El tamaño de los conjuntos de datos de Big Data puede ascender a varios petabytes y, por lo tanto, requiere una computación distribuida adecuada y características de escalabilidad horizontal. El volumen de datos se obtiene y gestiona mediante la implementación de miles de nodos (unidades de procesamiento individuales) con tareas paralelas pero particulares. La precisión del análisis predictivo y descriptivo aumenta proporcionalmente con un mayor número de unidades de procesamiento.

Variedad. Las tecnologías de Big Data as a Service ampliaron las capacidades de procesamiento de solo datos estructurados a datos no estructurados también. Las aplicaciones utilizadas por BDaaS extraen eficazmente datos valiosos para su uso de la mayoría de los datos sin procesar que fluctúan a través de los sistemas. La gestión adecuada de la dimensión de variedad de Big Data da como resultado un aumento de las cifras de ROI en relación con la infraestructura tecnológica.

Estadísticas sobre BDaaS

Al observar las cifras, debemos combinar estadísticas individuales sobre los componentes clave de BDaaS: computación en la nube y Big Data. Las estadísticas derivadas de las tendencias de estos dos componentes implican un crecimiento continuo del uso de BDaaS, así como su incorporación firme al mercado de TI.

• La cantidad total de entrada de datos lograda durante los últimos cincuenta años equivale a la cantidad de entrada de datos que se logra en dos días en la actualidad.
• El 15% de toda la inversión en TI se centra en sistemas basados ​​en la nube (con un aumento estimado del 35% para 2021)
• El 50% de los datos de las organizaciones se almacenarán en sistemas basados ​​en la nube para 2016
• Se prevé que el mercado de Big Data alcance los 17.000 millones de dólares en ingresos en el transcurso de 2015 (con un aumento estimado de 88.000 millones de dólares para 2021).
• El mercado de Big Data as a Service se estima en un valor de 2.550 millones de dólares según las predicciones mencionadas anteriormente (con un aumento estimado de alrededor de 30.000 millones de dólares para 2021).
• Las industrias con mayor uso de Big Data y computación en la nube son negocios, finanzas, medios, comercio minorista y telecomunicaciones.
• Se prevé que casi el 50% de los datos de las organizaciones se almacenarán en sistemas basados ​​en la nube para 2016.
• La cantidad total de entrada de datos lograda durante los últimos cincuenta años equivale a la cantidad de entrada de datos que se logra en dos días en la actualidad.

TIPOS Y CAPAS DE BDAAS

La tecnología BDaaS implementa herramientas y técnicas de infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS) para proporcionar un completo procesamiento de datos de almacenamiento y análisis. Además, BDaaS implementa infraestructuras Hadoop pero puede mejorar su eficiencia mediante la incorporación de diferentes software según las necesidades de procesamiento de datos particulares. Con referencia a estas capas, podemos dividir BDaaS en cuatro tipos.

Tipos de BDaaS

Capas

IaaS. En la capa IaaS, a los usuarios se les ofrecen infraestructuras genéricas para el almacenamiento de datos en un entorno de nube, así como el empleo bajo demanda de nodos para el procesamiento de datos. La capa IaaS brinda la mayoría de las oportunidades de influencia directa en la tecnología BDaaS (escalabilidad, computación y accesibilidad de datos sin procesar) pero requiere habilidades de programación y datos competentes. La plataforma de almacenamiento EC2 de Amazon es un software excelente para las propiedades de IaaS.

PaaS. La plataforma como servicio incorpora una infraestructura básica con características provisionales con respecto a la implementación de aplicaciones. Se requiere experiencia en programación y la ciencia de datos es necesaria para mantener la capa. Sin embargo, sí reduce la implicación de los clientes en cuestiones de hardware y almacenamiento, ya que se basa principalmente en entornos virtuales. Algunos ejemplos de capa PaaS son Heroku, Google App Engine y Force.com.

SaaS. La capa SaaS permite a los usuarios acceder a aplicaciones sin perder tiempo y dinero en programación, instalación y mantenimiento del software subyacente. El proveedor de servicios se ocupa de estas funciones mientras que el cliente utiliza aplicaciones bajo demanda. Sin embargo, los clientes no pueden acceder a las capas de infraestructura ni a los datos sin procesar de la capa SaaS.

Tipos

Core BDaaS. Core BDaaS es considerablemente genérico y utiliza infraestructuras como Hadoop, Map Reduce de Google, Spark o scripts Java escritos individualmente. Muchos usuarios optan por infraestructuras basadas en Hadoop porque es un software gratuito de código abierto. Core BDaaS combina esta infraestructura básica con aplicaciones de almacenamiento como los motores de procesamiento S3 o Hive de Amazon y NoSQL como YARN. Una tecnología Core BDaaS integral es Elastic MapReduce (EMR) de Amazon.

Rendimiento BDaaS. Performance BDaaS utiliza una infraestructura básica, pero incluye el uso de otros servicios de software y hardware (por ejemplo, Altiscale) para optimizar el rendimiento para fines específicos, aumentando la escalabilidad y el potencial informático a costos predecibles.

Característica BDaaS. Feature BDaaS evolucionó para brindar posibilidades de definición de aplicaciones de acuerdo con las necesidades de asignaciones particulares. Básicamente, esto significa que la infraestructura básica permite el empleo de diferentes software básicos con respecto a las características, es decir, la informática y el almacenamiento son independientes del proveedor de servicios y, por lo tanto, pueden ser completamente escalables. Por ejemplo, las ofertas del ecosistema de Hadoop se refinan con el software IaaS de Amazon o Google.

BDaaS integrado. BDaaS integrado aún no se ha ofrecido, pero teóricamente formaría parte de Performance y Feature BDaaS para permitir el máximo rendimiento al mismo tiempo que brinda apoyo a los propietarios de negocios.

MARCO BDAAS

El framework BDaaS incorpora diferentes capas según la función que cada una de ellas realiza en el proceso de almacenamiento, computación y análisis de datos.

Infraestructura de datos. La capa principal de BDaaS se compone de hardware de datos y miles de unidades informáticas distribuidas (nodos) que están todas interconectadas y funcionan como líneas de red de alta velocidad a través de las cuales fluctúan los datos. Esta capa de BDaaS proporciona cortafuegos y un sistema de respaldo para evitar una posible pérdida de datos. Dado que la construcción de su propia infraestructura de base de datos puede suponer un gasto de más de 1,5 millones de dólares por 1000 metros cuadrados de espacio, la infraestructura del sistema BDaaS se presenta como la solución más rentable para la esfera arquitectónica primaria del procesamiento de datos. Además, la rentabilidad aumenta con la conciencia de que la mayoría de las empresas necesitan el procesamiento de datos para información específica a intervalos esporádicos y alcanzarían un balance de ROI negativo en caso de construir una nueva base de datos cada vez.

Infraestructura en la nube. La infraestructura en la nube es el dominio virtualizado en el que se interrelacionan los datos, el software y el hardware. La infraestructura en la nube puede ser privada o pública y se puede reservar con anticipación por un período más largo (por ejemplo, varios años), bajo demanda (por un período de tiempo específico durante el cual se llevará a cabo un procesamiento en particular) o in situ (esta opción puede tener impacto en la disponibilidad del servicio, ya que no se puede predecir cuántos procesadores se emplearán en otros lugares). Esta capa no incluye el acceso a la presentación.

Capa de almacenamiento de datos. La capa de almacenamiento de datos es muy accesible para los clientes, ya que permite la carga directa de datos para su análisis. Además, la capa es escalable horizontalmente para los requisitos de volumen, velocidad y variedad de datos e introduce nuevos nodos de acuerdo con la demanda de estos factores, así como las necesidades de industrias particulares y los objetivos del análisis.

Capa de cálculo. La capa de computación se compone de tecnologías para realizar servicios de computación distribuida, como marcos de procesamiento e interfaces de programación de aplicaciones (API) cuyo objetivo es administrar y manipular datos de acuerdo con los requisitos y las preferencias del cliente (los usuarios pueden escribir programas ellos mismos si tienen suficiente experiencia en programación y análisis de datos) con el objetivo de obtener información constructiva a partir de Big Data.

Gestión de datos. La capa de gestión de datos lleva a cabo procedimientos de mantenimiento y optimización del procesamiento sobre la plataforma en la nube. Esto incluye las copias de seguridad del sistema, las implementaciones y los requisitos de recursos con el objetivo de proteger los datos y la información, así como una alta eficiencia.

Análisis de los datos. La capa de análisis de datos es el nivel más alto de procesamiento de datos en BDaaS y está a cargo de los procedimientos analíticos relacionados con los datos subyacentes. Los clientes acceden a los datos a través de una interfaz web y crean informes analíticos y consultas relacionadas con los datos enviados a la capa de almacenamiento. Para maximizar el rendimiento, esta capa ofrece asistentes y herramientas gráficas que guían a los usuarios a través del proceso. Además, esta capa de la pila BDaaS habilita y ofrece enfoques y aplicaciones personalizados con referencia a los requisitos específicos de los usuarios basados ​​en la industria. Debido a esta característica de la capa de análisis de datos, BDaaS demuestra ser un sistema altamente productivo para diversas organizaciones y empresas, porque puede elegir entre tecnologías que abordarán segmentos importantes de su industria (por ejemplo, en la industria financiera, ofrecerá bolsa de valores herramientas de análisis y presentación de gráficos, monitoreo de riesgos y operaciones bancarias.

REQUISITOS PARA BDAAS

Dato de governancia. La gobernanza de datos eficaz puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Con el aumento abrumador de datos estructurados y no estructurados (el 90% de los datos sin procesar actuales se han generado en los últimos dos años) de puntos de venta, registros de transacciones, así como de medios, redes sociales y diversas técnicas de recopilación de información, que se implementan Para estimular la participación del cliente a través de una mejor comprensión de sus patrones de comportamiento, las empresas deben gobernar sus datos concienzudamente, dirigiéndose a los datos que deben analizarse con respecto a sus necesidades industriales y comerciales, para extraer valor real y rentabilidad del proceso.

Seguridad de datos. Si bien las grandes organizaciones y empresas tienen los medios para comprar plataformas de nube privada para sus empresas que pueden ser beneficiosas para los problemas de seguridad, las pequeñas empresas no pueden permitirse tales esfuerzos. Para garantizar la seguridad de sus datos (y excluir los riesgos de manipulación de datos externos) solicite una división de unidades de datos y tareas que se realicen en procesadores separados que no se pueden conectar sin permisos especiales. Además, utilice sistemas de respaldo de datos que eviten una posible pérdida de datos.

Estrategia de datos. Los datos que pretende procesar deben estructurarse con referencia a capas de BDaaS a través de las cuales se computarán. Si diseña una estructura de vías a través de las cuales fluctuarán los datos, garantizará un proceso constructivo y eliminará las posibles inconsistencias incluso antes de que el proceso se ponga en marcha.

No se centre únicamente en el volumen, la variedad y la complejidad de los datos. El análisis de datos debe servir a un conjunto predefinido de objetivos. Incluso los procedimientos de análisis predictivo son una especie de estrategia (anticipación de posibles tendencias y tendencias futuras). Por lo tanto, debe estructurar una estrategia dentro de la cual se incorporarán los resultados del análisis de datos. Determine los objetivos a corto plazo de la estrategia en correlación con los objetivos a largo plazo de su empresa. Además, supervise el proceso desde la extracción de datos hasta el análisis final para evitar el conjunto de información demasiado abstracto que no se puede implementar en las estrategias predefinidas que ha creado.

No intente apresurar todos los datos para todos a la vez. A medida que incorpore los datos analizados y la información que se derivó del proceso en su estrategia, preséntelos de acuerdo con los requisitos actuales de su negocio. No es necesario mostrar toda la información a todos. Utilice la información de manera oportuna y con un conocimiento integral de su lugar dentro de los avances actuales o futuros de su empresa.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE BDAAS

Ventajas

• Infraestructura en la nube: permite la creación de instancias de la infraestructura de TI y determina las capacidades de la infraestructura suprayacente (máquinas virtuales y / o hardware);
• Almacenamiento de datos: acceso a datos sin procesar en almacenamiento distribuido;
• Computación: Flexibilidad que surge de una posible programación personalizada para la manipulación de datos;
• Gestión de datos: acceso directo a los datos y posibilidades de análisis y modificación de datos complejos;
• Análisis de datos: los usuarios pueden acceder a los servicios de análisis sin tener que lidiar con los datos o las esferas de programación de las infraestructuras BDaaS;
• Escalabilidad: abordar adecuadamente los desafíos relacionados con el procesamiento de Big Data y no depender de los avances tecnológicos;
• Seguridad: la responsabilidad por los problemas de seguridad se transmite al proveedor de los servicios;
• Servicio: Transferencia de operaciones y desarrollo tecnológico que consumen tiempo y finanzas a un tercero.

Desventajas

• Infraestructura en la nube: Requisito de conocimiento de la infraestructura: desafío con respecto a la experiencia;
• Almacenamiento de datos: Requisito de conocimientos de programación: desafío con respecto a la experiencia;
• Computación: Requisito de conocimientos de programación: desafío en relación con la experiencia;
• Gestión de datos: Requisito de conocimientos de programación : desafío con respecto a la experiencia;
• Análisis de datos: ningún acceso directo a los datos y los servicios de análisis están restringidos a los datos que se encuentran en la capa de análisis de datos;
• Seguridad: posible manipulación negativa de los datos por parte de terceros; puede influir en el crecimiento del negocio;
• Problemas de experiencia: como se puede ver en los parámetros mencionados anteriormente, la falta de mano de obra calificada presenta un desafío que deberá abordarse en la gestión futura de la tecnología BDaaS.

DIFERENCIAS DE BDAAS A BIG DATA TRADICIONALES

Big Data as a Service surgió como una respuesta a los desafíos del procesamiento de big data con el fin de aumentar la competitividad, la productividad y la longevidad de la empresa a través de la implementación profunda de información valiosa. En esta sección, discutiremos las formas en que BDaaS demuestra ser más eficiente que los enfoques tradicionales para el procesamiento de Big Data.

El aumento de la afluencia de datos voluminosos en los últimos años se produjo cuando el medio ambiente no era adecuado para su gestión y utilización adecuadas. El entorno tradicional era capaz de procesar solo datos estructurados con herramientas y técnicas analíticas menos desarrolladas. Además, carecía de capacidad computacional y de almacenamiento para grandes cantidades de datos diversos.

Los sistemas de Big Data tradicionales podían abordar los requisitos de procesamiento de datos estructurados en arquitecturas distribuidas y alcanzar cierta escalabilidad en el almacenamiento y la informática, así como utilizar procedimientos analíticos avanzados. Sin embargo, la accesibilidad de estos sistemas todavía era limitada y se derivaba de la codificación personalizada.

Big Data as a Service permite procesar datos estructurados y no estructurados (el 80% de los datos que obtienen las empresas no están estructurados) con herramientas analíticas avanzadas. Además, ofrece servicios informáticos distribuidos basados ​​en la nube con posibilidades de ampliación, así como disponibilidad ubicua y oportunidades bajo demanda. BDaaS ofrece tanto algoritmos específicos basados ​​en dominios como posibilidades de codificación personalizadas de las que se deriva la capacidad analítica. Además, almacena datos en plataformas en la nube virtualizadas.

Con el aumento de la cantidad de big data que fluctúa en relación con el mercado y sus componentes con las empresas, los empresarios pueden emplear tecnologías y servicios BDaaS accesibles para perdurar y prevalecer entre la competencia. Hoy en día, el crecimiento empresarial depende de la obtención de información valiosa sobre los patrones de comportamiento, así como de los cambios en el mercado y la reacción adecuada a estas propiedades. Mediante el uso de la tecnología BDaaS, estos requisitos pueden cumplirse sin llevar a su empresa a la quiebra. Puede ser difícil descartar todos los enfoques y métodos tradicionales que se han utilizado en los negocios durante mucho más tiempo que los nuevos que están surgiendo en cada esquina, pero no cambia el hecho de que debe pasar a la gestión empresarial progresiva y activa. para sobrevivir en el mercado.