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¿Qué es el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
Las empresas buscan extraer más valor de sus datos, pero luchan por capturar, almacenar y analizar todos los datos generados. Con varios tipos de datos empresariales produciéndose a un ritmo rápido, es importante que las empresas tengan las herramientas adecuadas para procesar y distribuir estos datos. Estas herramientas son críticas para la gestión, almacenamiento y distribución de estos datos, utilizando la última tecnología como los clústeres de computación paralela. A diferencia de las herramientas más antiguas que no pueden manejar big data, este software está diseñado específicamente para implementaciones a gran escala y ayuda a las empresas a organizar grandes cantidades de datos.
La cantidad de datos que producen las empresas es demasiada para que una sola base de datos la maneje. Como resultado, se inventan herramientas para dividir los cálculos en partes más pequeñas, que pueden ser asignadas a muchas computadoras para realizar cálculos y procesamiento. Las empresas que tienen grandes volúmenes de datos (más de 10 terabytes) y alta complejidad de cálculo se benefician del software de procesamiento y distribución de big data. Sin embargo, cabe señalar que otros tipos de soluciones de datos, como las bases de datos relacionales, siguen siendo útiles para las empresas en casos de uso específicos, como los datos de línea de negocio (LOB), que son típicamente transaccionales.
¿Qué Tipos de Software de Procesamiento y Distribución de Big Data Existen?
Existen diferentes métodos o maneras en las que se lleva a cabo el procesamiento y distribución de big data. La principal diferencia radica en el tipo de datos que se están procesando.
Procesamiento en flujo
Con el procesamiento en flujo, los datos se introducen en herramientas de análisis en tiempo real, tan pronto como se generan. Este método es particularmente útil en casos como la detección de fraudes, donde los resultados son críticos en el momento.
Procesamiento por lotes
El procesamiento por lotes se refiere a una técnica en la que los datos se recopilan a lo largo del tiempo y posteriormente se envían para su procesamiento. Esta técnica funciona bien para grandes cantidades de datos que no son sensibles al tiempo. A menudo se utiliza cuando los datos se almacenan en sistemas heredados, como mainframes, que no pueden entregar datos en flujos. Casos como la nómina y la facturación pueden manejarse adecuadamente con el procesamiento por lotes.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
El software de procesamiento y distribución de big data, con el procesamiento en su núcleo, proporciona a los usuarios las capacidades que necesitan para integrar sus datos con fines como el análisis y el desarrollo de aplicaciones. Las siguientes características ayudan a facilitar estas tareas:
Aprendizaje automático: Este software ayuda a acelerar los proyectos de ciencia de datos para expertos en datos, como analistas de datos y científicos de datos, ayudándoles a operacionalizar modelos de aprendizaje automático en datos estructurados o semiestructurados utilizando lenguajes de consulta como SQL. Algunas herramientas avanzadas también trabajan con datos no estructurados, aunque estos productos son pocos y distantes entre sí.
Sin servidor: Los usuarios pueden comenzar rápidamente con el almacenamiento de datos sin servidor, con el proveedor de software enfocándose en la provisión de recursos detrás de escena. La actualización, seguridad y gestión de la infraestructura son manejadas por el proveedor, lo que da a las empresas más tiempo para enfocarse en sus datos y cómo derivar información de ellos.
Almacenamiento y computación: Con opciones alojadas, los usuarios pueden personalizar la cantidad de almacenamiento y computación que desean, adaptado a sus necesidades de datos particulares y caso de uso.
Copia de seguridad de datos: Muchos productos ofrecen la opción de rastrear y ver datos históricos y les permite restaurar y comparar datos a lo largo del tiempo.
Transferencia de datos: Especialmente en el clima actual de datos, los datos se distribuyen frecuentemente a través de lagos de datos, almacenes de datos, sistemas heredados y más. Muchos productos de software de procesamiento y distribución de big data permiten a los usuarios transferir datos desde fuentes de datos externas de manera programada y completamente gestionada.
Integración: La mayoría de estos productos permiten integraciones con otras herramientas y marcos de big data como el ecosistema de big data de Apache.
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
El análisis de big data permite a los usuarios empresariales, analistas e investigadores tomar decisiones más informadas y rápidas utilizando datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Las empresas utilizan técnicas avanzadas de análisis como el análisis de texto, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, la minería de datos, las estadísticas y el procesamiento del lenguaje natural para obtener nuevos conocimientos de fuentes de datos previamente inexploradas de manera independiente o junto con los datos empresariales existentes.
Usando software de procesamiento y distribución de big data, las empresas aceleran los procesos en entornos de big data. Con herramientas de código abierto como Apache Hadoop (junto con ofertas comerciales, u otras), pueden abordar los desafíos que enfrentan en torno a la seguridad de big data, la integración, el análisis y más.
Escalabilidad: En contraposición, con el software de procesamiento de datos tradicional, el software de procesamiento y distribución de big data es capaz de manejar grandes cantidades de datos de manera efectiva y eficiente y tiene la capacidad de escalar a medida que aumenta la producción de datos.
Velocidad: Con estos productos, las empresas pueden lograr velocidades ultrarrápidas, dando a los usuarios la capacidad de procesar datos en tiempo real.
Procesamiento sofisticado: Los usuarios tienen la capacidad de realizar consultas complejas y pueden desbloquear el poder de sus datos para tareas como el análisis y el aprendizaje automático.
¿Quién Usa el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
En una organización impulsada por datos, varios departamentos y tipos de trabajo necesitan trabajar juntos para implementar estas herramientas con éxito. Mientras que los administradores de sistemas y los arquitectos de big data son los usuarios más comunes del software de análisis de big data, las herramientas de autoservicio permiten un rango más amplio de usuarios finales y pueden ser aprovechadas por los equipos de ventas, marketing y operaciones.
Desarrolladores: Los usuarios que buscan desarrollar soluciones de big data, incluyendo la creación de clústeres y la construcción y diseño de aplicaciones, utilizan el software de procesamiento y distribución de big data.
Administradores de sistemas: Puede ser necesario que las empresas empleen especialistas para asegurarse de que los datos se procesen y distribuyan correctamente. Los administradores, que son responsables del mantenimiento, operación y configuración de los sistemas informáticos, cumplen esta tarea y aseguran que todo funcione sin problemas.
Arquitectos de big data: Traducir las necesidades empresariales en soluciones de datos es un desafío. Los arquitectos cierran esta brecha, conectándose con líderes empresariales e ingenieros de datos por igual para gestionar y mantener el ciclo de vida de los datos.
¿Cuáles son las Alternativas al Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
Las alternativas al software de procesamiento y distribución de big data pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Software de almacén de datos: La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares. Para integrar mejor todos sus datos, implementan software de almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales que permiten a las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraer todos los datos de la empresa desde un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que son ingeridos por el software de análisis.
Bases de datos NoSQL: Mientras que las soluciones de bases de datos relacionales sobresalen con datos estructurados, las bases de datos NoSQL almacenan más efectivamente datos poco estructurados y no estructurados. Las bases de datos NoSQL se combinan bien con las bases de datos relacionales si una empresa maneja datos diversos que se recopilan por medios estructurados y no estructurados.
Software Relacionado con el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de procesamiento y distribución de big data incluyen:
Software de preparación de datos: El software de preparación de datos ayuda a las empresas con su gestión de datos. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Aunque el software de procesamiento y distribución de big data típicamente ofrece algunas características de preparación de datos, las empresas podrían optar por una herramienta de preparación dedicada.
Software de análisis de big data: Las empresas con una solución robusta de procesamiento y distribución de big data en su lugar pueden comenzar a profundizar en sus datos y analizarlos. Pueden adoptar herramientas orientadas hacia big data, llamadas software de análisis de big data, que proporcionan información sobre grandes conjuntos de datos que se recopilan de clústeres de big data.
Software de análisis de flujo: Cuando los usuarios buscan herramientas específicamente orientadas a analizar datos en tiempo real, el software de análisis de flujo puede ser útil. Estas herramientas de procesamiento en tiempo real ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software es útil con datos de internet de las cosas (IoT) que pueden requerir análisis frecuentes en tiempo real.
Software de análisis de registros: El software de análisis de registros es una herramienta que da a los usuarios la capacidad de analizar archivos de registro. Este tipo de software típicamente incluye visualizaciones y es particularmente útil para propósitos de monitoreo y alerta.
Desafíos con el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Necesidad de empleados capacitados: Manejar big data no es necesariamente simple. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado para ayudar a implementar la solución y asistir a otros con la adopción. Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas capacitados que están equipados para configurar tales soluciones. Además, esos mismos científicos de datos estarán encargados de derivar información accionable desde dentro de los datos.
Sin personas capacitadas en estas áreas, las empresas no pueden aprovechar efectivamente las herramientas o sus datos. Incluso las herramientas de autoservicio, que deben ser utilizadas por el usuario promedio de negocios, requieren que alguien las implemente. Las empresas pueden recurrir a equipos de soporte de proveedores o consultores externos para ayudar si no pueden traer a un profesional capacitado internamente.
Organización de datos: Las soluciones de big data son tan buenas como los datos que consumen. Para obtener el máximo provecho de la herramienta, esos datos deben estar organizados. Esto significa que las bases de datos deben configurarse correctamente e integrarse adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos, que almacena datos de una variedad de aplicaciones y bases de datos en una ubicación central. Las empresas pueden necesitar comprar un software de preparación de datos dedicado también para asegurar que los datos estén unidos y limpios para que la solución de análisis los consuma de la manera correcta. Esto a menudo requiere un analista de datos capacitado, un empleado de TI o un consultor externo para ayudar a asegurar que la calidad de los datos esté en su mejor nivel para un análisis fácil.
Adopción por parte del usuario: No siempre es fácil transformar una empresa en una compañía impulsada por datos. Particularmente en empresas más antiguas que han hecho las cosas de la misma manera durante años, no es simple imponer nuevas herramientas a los empleados, especialmente si hay formas de evitarlas. Si hay otras opciones, lo más probable es que tomen esa ruta. Sin embargo, si los gerentes y líderes aseguran que estas herramientas son una necesidad en las tareas rutinarias de un empleado, entonces las tasas de adopción aumentarán.
¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
La implementación de soluciones de procesamiento de datos puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes.
Servicios financieros: El uso de procesamiento y distribución de big data en los servicios financieros puede generar ganancias significativas, como para los bancos, que pueden usarlo para todo, desde procesar datos relacionados con puntajes de crédito hasta distribuir datos de identificación. Con el software de procesamiento y distribución de big data, los equipos de datos pueden procesar los datos de la empresa y desplegarlos en aplicaciones tanto internas como externas.
Cuidado de la salud: Dentro del cuidado de la salud, se produce una gran cantidad de datos, como registros de pacientes, datos de ensayos clínicos y más. Además, dado que el proceso de descubrimiento de medicamentos es particularmente costoso y lleva una cantidad significativa de tiempo, las organizaciones de salud están utilizando este software para acelerar el proceso, utilizando datos de ensayos anteriores, artículos de investigación y más.
Venta al por menor: En el comercio minorista, especialmente en el comercio electrónico, la personalización es importante. Los principales minoristas están reconociendo la importancia del software de procesamiento y distribución de big data para proporcionar a los clientes experiencias altamente personalizadas, basadas en factores como el comportamiento previo y la ubicación. Con el software adecuado en su lugar, estas empresas pueden comenzar a organizar sus datos.
Cómo Comprar Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Si una empresa está comenzando y busca comprar su primer software de procesamiento y distribución de big data, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de procesamiento y distribución de big data para la empresa.
El primer paso en el proceso de compra debe involucrar un examen cuidadoso de cómo se almacenan los datos, tanto en las instalaciones como en la nube. Si la empresa ha acumulado una gran cantidad de datos, la necesidad es buscar una solución que pueda crecer con la organización. Aunque las soluciones en la nube están en aumento, cada empresa debe evaluar sus propias necesidades de datos para tomar la decisión correcta.
La nube no siempre es la respuesta, ya que no siempre es una solución viable. No todos los expertos en datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas como HIPAA, requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones en las instalaciones pueden ser vitales para algunos profesionales, como aquellos en la industria de la salud y el sector gubernamental, donde el cumplimiento de la privacidad es particularmente estricto y a veces vital.
Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor, como consolidar sus datos y recopilar sus datos de fuentes dispares, y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente compren. Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a dar el salto para crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de un software de procesamiento y distribución de big data.
Comparar Productos de Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que todas las demostraciones estén completas, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Negociación
Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que sea fijo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto Cuesta el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
Como se mencionó anteriormente, el software de procesamiento y distribución de big data viene tanto en soluciones en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales relacionados con la configuración de la infraestructura.
Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, con las soluciones más básicas costando menos que las de escala empresarial. Las primeras frecuentemente no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, el número de usuarios, o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.
Una vez configurados, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se implementan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar información de sus datos y obtener el máximo provecho del software. Antes de evaluar el costo total de la solución, una empresa debe considerar cuidadosamente la oferta completa que está comprando, teniendo en cuenta el costo de cada componente. No es infrecuente que las empresas firmen un contrato pensando que solo usarán una pequeña porción de una oferta dada, solo para darse cuenta después de que se beneficiaron y pagaron por mucho más.
Retorno de la Inversión (ROI)
Las empresas deciden implementar software de procesamiento y distribución de big data con el objetivo de obtener algún grado de ROI. A medida que buscan recuperar sus pérdidas que gastaron en el software, es crítico entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas típicamente se facturan por usuario, lo que a veces se escala dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios típicamente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.
Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre la implementación previa y posterior del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto de su uso de la plataforma.
Implementación del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
¿Cómo se Implementa el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo sus cinturones, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es Responsable de la Implementación del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?
Puede requerir a muchas personas, como el director de tecnología (CTO) y el director de información (CIO), así como a muchos equipos, para implementar adecuadamente, incluyendo ingenieros de datos, administradores de bases de datos e ingenieros de software. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden cruzar equipos y funciones. Como resultado, es raro que una persona o incluso un equipo tenga una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede comenzar a juntar datos y comenzar el viaje de la ciencia de datos, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos.
Tendencias del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data
Código abierto vs. comercial
Muchas ofertas de software dentro del espacio de big data están basadas en marcos de código abierto, como Apache Hadoop. Aunque los ingenieros de datos experimentados juntan varios componentes de código abierto y desarrollan su propio ecosistema de datos, esta no es frecuentemente una opción factible debido a su complejidad y el tiempo necesario para crear una solución a medida. Las empresas a menudo buscan opciones comerciales debido a las capacidades adicionales que proporcionan, como herramientas adicionales, monitoreo y gestión.
Nube vs. en las instalaciones
Las empresas que buscan implementar software de procesamiento y distribución de big data tienen opciones en cuanto a la manera y el método en que esto se logra. Con el auge de la nube y sus beneficios, como no requerir grandes gastos para infraestructura, muchos están mirando a la nube para la gestión de datos, procesamiento, distribución e incluso análisis. Combinan y combinan con la opción de elegir múltiples proveedores de nube para diferentes necesidades de datos. También es posible combinar la nube con soluciones en las instalaciones para una mayor seguridad.
Volumen, velocidad y variedad de datos
Como se mencionó anteriormente, los datos se están produciendo a un ritmo rápido. Además, los tipos de datos no son todos de un solo sabor. Las empresas individuales podrían estar produciendo una variedad de tipos de datos, desde datos de sensores de dispositivos IoT hasta registros de eventos y flujos de clics. Como tal, las herramientas necesarias para procesar y distribuir estos datos deben ser capaces de manejar esta carga de una manera que sea escalable, rentable y efectiva. Los avances en técnicas de IA, como el aprendizaje automático, están ayudando a hacer esto más manejable.
