Big Data as a Service (BDaaS) es una maravilla. Pero vamos a dividirlo en partes más pequeñas para entender por qué necesitas conocerlo.
Big data como servicio, o BDaaS, es una de las nuevas palabras de moda en el sector de big data. Pero, ¿qué significa realmente? En pocas palabras, BDaaS es un modelo en el que las capacidades de big data se ofrecen como un servicio de un proveedor externo. Esto puede incluir desde la gestión y el almacenamiento de datos hasta el análisis y el aprendizaje automático.
En este artículo, exploramos el tipo de BDaaS, sus retos y cómo transforma los negocios en empresas impulsadas por los datos.
¿Qué es Big Data como servicio?
Big data como servicio (BDaaS) es el proceso de aprovechar las herramientas y la infraestructura de big data en la nube para desarrollar e implantar aplicaciones de big data. Se trata de un mercado emergente que ofrece capacidades de big data como servicio, lo que agiliza y facilita la puesta en marcha de proyectos de big data. BDaaS permite a las empresas centrarse en sus objetivos de negocio y despreocuparse de configurar o gestionar complejas infraestructuras de big data.
¿Qué tipos de BDaaS existen?
Existen tres tipos principales de BDaaS: Hadoop como servicio, datos como servicio y análisis como servicio.
Hadoop as a Service (HaaS): es un marco de análisis de big data que almacena y analiza datos en la nube. Esta tecnología es cómoda para los usuarios porque no tienen que invertir en infraestructura adicional ni instalarla in situ. Normalmente, un proveedor externo proporciona y gestiona HaaS.
Datos como servicio (DaaS): es el proceso de externalizar el almacenamiento, la gestión y el análisis de datos utilizando una nube pública o privada.
La analítica como servicio (AaaS)es un modelo de entrega de software como servicio (SaaS) para la analítica. En este modelo, un tercero gestiona el software y los datos analíticos y los pone a disposición de los clientes a través de Internet. Los clientes pueden acceder al software y utilizarlo, normalmente a través de un navegador web, para realizar sus propios análisis.
Las funciones clave de Big Data como servicio.
BDaaS tiene un número infinito de funciones perceptibles, pero vamos a destacar algunas de las principales.
Arquitectura orientada a servicios de funcionalidad múltiple.
La arquitectura orientada a servicios (SOA) es una arquitectura de software que permite dividir las aplicaciones en servicios modulares. Cada servicio es autónomo y tiene una interfaz bien definida a la que pueden acceder otros servicios.
Una arquitectura orientada a servicios permite reutilizar fácilmente los componentes de software, lo que aumenta la eficacia y la agilidad. También permite construir aplicaciones compuestas, que pueden agregar múltiples servicios en una sola aplicación.
Capacidades de la virtualización en nube.
La virtualización en la nube puede cambiar la forma de operar de las empresas. Permite instanciar nuevos servicios en respuesta a la demanda y configurar y reconfigurar servicios. El uso de la virtualización en la nube puede ayudar a las organizaciones a mejorar su prestación de servicios al tiempo que reducen costes.
Facilitar la inteligencia empresarial.
El principal objetivo de la Inteligencia de Negocio es mejorar la comprensión y facilitar la toma de decisiones sobre cuestiones que afectan al rendimiento de una organización. El BI también es fundamental para detectar patrones y correlaciones ocultos en los datos, lo que significa que las empresas pueden optimizar el rendimiento mediante la predicción de resultados y tendencias futuras.
Procesamiento uniforme.
El procesamiento uniforme es un término informático que describe un algoritmo que garantiza que la salida se producirá en el mismo orden que la entrada. Este tipo de algoritmo también se conoce como algoritmo de "causa y efecto" o de "preservación del orden". El procesamiento uniforme se utiliza en muchas aplicaciones, como la clasificación y la búsqueda.
Cinco cosas que debe saber sobre Big Data As A Service.
1. Puede ayudarle a tomar decisiones basadas en datos
Big data como servicio puede ayudarle a tomar mejores decisiones basadas en datos al permitirle almacenar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y sencilla. Esto puede ayudarle a dirigirse a los clientes de forma más eficaz, realizar un seguimiento de las campañas de marketing y mejorar las operaciones de su empresa.
2. Puede mejorar el compromiso con el cliente
También puede utilizar los macrodatos como servicio para mejorar la captación de clientes, ayudándole a comprender sus necesidades y preferencias. Esto puede permitirle crear campañas de marketing específicas con más probabilidades de éxito a la hora de atraer y retener clientes.
3. Puede reducir costes
Big data como servicio también puede ayudar a reducir costes al proporcionar una forma eficiente de almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Esto puede ayudarle a optimizar sus operaciones empresariales y a hacer un uso más eficiente de sus recursos.
4. Es escalable
Una de las ventajas del big data como servicio es que es escalable, lo que significa que puede crecer o reducirse en función de sus necesidades. Esto puede aportar flexibilidad a las empresas que no están seguras de cuánto almacenamiento de big data van a necesitar.
5. Es seguro
Debe almacenar los big data de forma segura, como cualquier otro tipo de datos, para evitar accesos no autorizados. Los proveedores de servicios de big data son responsables de garantizar la seguridad de los datos, lo que le dará tranquilidad.
Las ventajas de Big Data como servicio.
Las ventajas de BDaaS son múltiples.
- En primer lugar, elimina la carga de crear y mantener internamente la infraestructura de big data.
- En segundo lugar, proporciona a las empresas acceso a conocimientos y herramientas de análisis de macrodatos de los que tal vez no dispongan internamente.
- En tercer lugar, permite a las empresas aprovechar una gran reserva de talento en big data, cuya contratación puede resultar difícil y costosa.
- En cuarto lugar, permite a las empresas experimentar rápida y fácilmente con diferentes cargas de trabajo y plataformas de análisis de big data.
- En quinto lugar, ayuda a las empresas a reducir el riesgo de invertir en nuevas tecnologías y plataformas de análisis de macrodatos.
- En sexto lugar, puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus necesidades y requisitos de análisis de big data.
- En séptimo lugar, puede ayudar a las empresas a optimizar sus flujos de trabajo de análisis de big data.
- En octavo lugar, puede ayudar a las empresas a obtener mejores resultados de las iniciativas de análisis de big data.
¿Cuáles son algunos de los retos?
En lo que respecta a los macrodatos, hay algunos retos clave que debemos abordar:
- Recogida: Recopilar datos de diversas fuentes es difícil y lleva mucho tiempo.
- Almacenamiento: Almacenar todos esos datos puede ser costoso y complicado.
- Análisis: Analizar todos esos datos para encontrar tendencias y patrones puede ser desalentador.
- Despliegue: El despliegue de soluciones de big data puede ser difícil y costoso.
Cómo empezar con Big Data como servicio
Hay varios factores importantes a tener en cuenta al empezar con Big Data como servicio. Por ejemplo, el primero es decidir qué tareas necesita externalizar y cuáles puede realizar internamente.
Por lo general, contratar a proveedores externos para el almacenamiento y la gestión de datos es mucho más eficaz que instalar y mantener servidores potentes sin ayuda. En resumen: no es eficiente. Sin embargo, cuando se trata de recopilar datos, tienes opciones.
Raspadores de navegador
Los raspadores web en forma de extensiones del navegador no son precisamente conocidos por proporcionar cantidades masivas de datos, pero son gratuitos y satisfacen las necesidades básicas de raspado. Esto significa que, con el tiempo, tendrás que pasarte a algo más escalable.
Scripts de código abierto
Hay cientos de sistemas de scraping gratuitos si tienes los conocimientos necesarios. Puedes obtener todos los datos que desees utilizando tus comandos y un navegador headless. Sin embargo, es mucho trabajo. Tienes que averiguar qué tipo de lenguaje de programación necesitas utilizar, la forma óptima de recopilar los datos y cómo organizarlos para su uso futuro.
API de raspado web
Si desea una herramienta de recopilación de datos que no requiera intervención alguna, lo mejor es recurrir a un servicio de raspado web de terceros. Tu único esfuerzo consistirá en determinar qué datos quieres extraer y en qué formato.
Proxies para big data.
Si decides recopilar tus propios datos mediante herramientas de web scraping, no tardarás en tener problemas con las prohibiciones de IP. Es muy sencillo: a los sitios web no les gusta la actividad automatizada. Cuando envías solicitudes de información desde una herramienta de web scraping, el sitio web de destino lo detecta y califica tu comportamiento de amenazador.
La forma más fácil de evitar esta confusión es enviar peticiones desde direcciones IP residenciales separadas utilizando la rotación de proxy. Puede obtener más información aquí.
