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 as a service, or BDaaS, is one of the newer buzzwords in the big data industry. But what does it actually mean? Put simply, BDaaS is a model where big data capabilities are delivered as a service from a third-party provider. This can include anything from data management and warehousing to analytics and machine learning.
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 as a service (BDaaS) is the process of leveraging big data tools and infrastructure in the cloud for developing and deploying big data applications. It is an emerging market that provides big data capabilities as a service, making it faster and easier to get started with big data projects. BDaaS allows enterprises to focus on their business goals and not worry about setting up or managing complex big data infrastructure.
¿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
You can also use big data as a service to improve customer engagement by helping you to understand customer needs and preferences. This can allow you to create targeted marketing campaigns that are more likely to be successful in attracting and retaining customers.
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:
- Collection: Collecting data from various sources is difficult and time-consuming.
- Storage: Storing all that data can be costly and challenging.
- Analysis: Analyzing all that data to find trends and patterns can be daunting.
- Deployment: Deploying big data solutions can be difficult and expensive.
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.
Generally, hiring third-party providers for data storage and management is much more effective than installing and maintaining powerful servers single-handedly. In short–it’s just not efficient. However, when it comes to collecting data, you have options.
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
There are hundreds of scraping systems that are free to use if you have the skills. You can get all the data your heart desires using your command prompts and a headless browser. It’s a lot of work, though. You need to figure out what kind of programming language you need to use, the optimal way to collect data, and how to organize it for future use.
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.
The easiest way to avoid this mixup is to send requests from separate residential IP addresses using proxy rotation.
