Big Data y Cloud: la simbiosis perfecta

Actualmente vivimos un momento de crecimiento exponencial en el tráfico y almacenamiento de datos. Según un reciente informe de Cisco, el tráfico global en Internet se ha multiplicado por cinco en los últimos cinco años, alcanzando los 29.500 petabytes al mes, y se estima que esta cifra se triplicará en los próximos cinco años. Esto significa que el almacenamiento, análisis y acceso eficaz a los datos se ha convertido en una ventaja competitiva para cualquier empresa. En este contexto, Cloud Computing y Big Data son tendencias íntimamente entrelazadas.

“Big Data” se refiere a volúmenes de datos tan complejos que el software y el hardware convencional usados para procesar datos ya no son de utilidad. Esto significa que Big Data incluye cantidades de datos que se pueden analizar para fines de investigación u otros entornos no comerciales, pero también información personal, como la comunicación o el comportamiento del consumidor de los usuarios de Internet.

De acuerdo con su definición, los volúmenes de datos con los que trabaja Big Data son tan extensos que el software y el hardware normales no son capaces de soportarlos. Cuando se trata de escalas tan grandes, se requieren requisitos técnicos especiales.

A través de la virtualización, el cloud hosting ofrece la flexibilidad necesaria para adaptar rápidamente los recursos de IT a las demandas de datos de grandes empresas. Con los servidores cloud se puede agregar una amplia gama de recursos adicionales en cualquier momento. Esto es de particular importancia cuando se trata de Big Data.

En pocas palabras, el Big Data consiste en analizar enormes cantidades de datos con el fin de extraer la información más útil. Estos datos pueden ayudarnos a tomar decisiones de negocio como adaptar mejor nuestra oferta a las demandas del cliente o seleccionar proveedores más eficientes. El Big Data es uno de los sectores tecnológicos con mayor pronóstico de aumento, con un índice de crecimiento estimado del 27% y 32.400 millones de dólares en 2017 según IDC. Esta tendencia al alza se apoya en el Cloud Computing y los servidores cloud.

¿Cómo surge el Big Data?

El tráfico masivo de datos se ha producido principalmente a través de la creciente digitalización de la vida cotidiana. Big Data no se refiere únicamente a los datos recopilados; el uso de esta información y el análisis de la misma también forman parte de esta definición. El objetivo aquí es encontrar patrones y relaciones y ponerlos en el contexto adecuado. Uno de los mayores retos al hacerlo no es solo tener que trabajar con enormes cantidades de datos; la velocidad con que se procesa la información y la diversidad de datos también juegan un papel muy importante. Los datos fluyen continuamente hacia una agrupación no estructurada. Allí, se tienen que concentrar, almacenar y procesar, todo en tiempo real, si es posible. Para interpretar correctamente estos datos y ponerlos en contexto, se necesita una sofisticada infraestructura de datos.

Hay una amplia gama de aplicaciones para Big Data que satisfacen la demanda de diversos campos y temas. Incluso aplicaciones muy simples, utilizadas de forma cotidiana y que son conocidas por los usuarios de Internet a nivel mundial están basadas en esta tecnología. Una aplicación muy popular de Big Data que puede ser vista en las páginas web de numerosos minoristas en línea es el cuadro de texto, que te informa qué productos adicionales han visitado los clientes, los cuales ya vieron el producto actual en el que estás interesado y siguieron adelante con su compra. Estas recomendaciones surgen evaluando los datos de compra de otros clientes.

Cloud Computing y Big Data son el mejor dúo

En especial las pequeñas y medianas empresas siguen reacias a sacar nuevas ideas de Big Data, esto se debe a varios obstáculos como son:

Los altos costos de la infraestructura, licencias y mantenimiento, así como la complejidad de las herramientas que se manejan. Por ello, el modelo “as a Service” impulsado por la tecnología Cloud, ha hecho de Cloud el mejor aliado de cualquier pyme que necesite disponer de soluciones Big Data. Cloud puede abrir la puerta ahora que la tecnología ya es compatible con los principales requerimientos que se producen al analizar una gran cantidad de datos. Esto comienza con el almacenamiento de la información en una plataforma IaaS y el entorno de virtualización correspondiente, el cual es de alto rendimiento y listo para funcionar con el software necesario para el análisis. Las infraestructuras IT tradicionales tienen una versatilidad demasiado limitada.

La gestión de grandes bases de datos requiere de un alto potencial de procesamiento, por ello la opción más eficiente para que las pymes puedan poner en marcha un proyecto de Big Data es gestionarlo a través de servidores cloud. Gracias a su capacidad de procesamiento, al nivel de servicio y que los costos dependen del uso que se hace de ellos, los servidores cloud proporcionan la infraestructura necesaria y apropiada para asegurar el éxito de un proyecto basado en Big Data sin necesidad de realizar un fuerte desembolso inicial.

Los servidores cloud proporcionan una infraestructura eficiente y escalable a un precio menor y de una forma más rápida y sencilla, y permiten a cualquier empresa procesar grandes cantidades de datos para su posterior análisis. De esta forma, las compañías pueden gestionar un volumen enorme de datos y obtener mayores beneficios.

Conclusión

El Big Data “as a Service” ha llegado para quedarse. Cada vez más compañías dependen de servidores cloud y del consejo de proveedores expertos. El principal motivo: la disponibilidad y flexibilidad que proporcionan los servidores cloud a la hora de adaptarse a las necesidades de cada negocio.

En resumen, el Big Data se ha democratizado gracias a los servidores cloud. Ahora, cualquier negocio, independientemente de su tamaño, puede obtener información valiosa sobre sus clientes, productos o servicios y con dicha información tomar mejores decisiones de negocio.

Con cloud computing, las pequeñas empresas son capaces de realizar proyectos con grandes cantidades de datos sin mucho esfuerzo y al mismo tiempo es la base para utilizar un enorme volumen de datos de la manera más efectiva ya que los recursos de IT necesarios están disponibles en el momento oportuno y en la medida perfecta, siempre escalables y flexibles según sea necesario.