Big Data as a Service: así funciona BDaaS

El análisis de Big Data ofrece grandes ventajas competitivas para la escalabilidad y la seguridad de las empresas. Por lo tanto, las plataformas en la cloud basadas en el principio de Big Data as a Service desempeñan un papel importante en el análisis, almacenamiento y procesamiento en tiempo real de grandes cantidades de datos. Dicho esto, es importante entender primero qué servicios incluye BDaaS y qué ventajas ofrece.

Tener infraestructuras informáticas de alto rendimiento es esencial para poder disfrutar de ventajas competitivas y seguir siendo capaces de crecer. Deben ser capaces de procesar grandes cantidades de datos que provengan de procesos empresariales, tendencias de clientes, ventas y los análisis de seguridad en tiempo real. Sin embargo, no todas las empresas pueden permitirse tener servidores locales de cloud computing. Los servidores locales que se ocupan de almacenar, analizar y evaluar el Big Data también suponen un gasto en tiempo y un coste elevado. Es precisamente en estos casos donde BDaaS es más útil.

El término BDaaS combina los servicios y herramientas más importantes para almacenar y procesar enormes cantidades de datos. Entre estos servicios se encuentran los siguientes:

• SaaS (Software as a Servcie)
• IaaS (Infrastructure as a Service)
• PaaS (Platform as a Service)
• HDaas (Hadoop as a Service)
• Data Analytics as a Service

A través de este enfoque general, BDaaS también se acerca al principio XaaS, que significa “Anything as a Service”. La evaluación de los volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, requiere capacidades de almacenamiento, de red y de computación. Esto es exactamente lo que ofrece BDaaS a través de una plataforma en la cloud que incluye servicios de análisis y un volumen de almacenamiento casi ilimitado. Al externalizar las tareas de Big Data, las empresas no solo ahorran tiempo y dinero, sino que también aumentan su escalabilidad, seguridad y flexibilidad.

Entre los especialistas en ofertas de BDaaS se encuentran grandes empresas de TI como Amazon, Microsoft y Google. Los servicios y funciones que ofrecen los planes de BDaaS incluyen servicios de análisis y estadísticas, software de data mining, plataformas en la cloud y herramientas de gestión de datos. En función de tus necesidades y del proyecto que tengas en mente, las funciones de BDaaS pueden ser adaptadas y las herramientas añadidas o eliminadas de acuerdo con el principio de la informática bajo demanda.

Entre las funciones principales de BDaaS se incluyen las siguientes:

BDaaS utiliza las capacidades distribuidas de computación y procesamiento de una infraestructura digital conectada. Dado que esta modalidad on-premise implica un mantenimiento y costes elevados, se aprovechan las ventajas del distributed computing y se reducen los costes de la empresa al mismo tiempo. Con una arquitectura orientada a los servicios, también se pueden elegir paquetes de servicios personalizados para el análisis y el procesamiento de datos, según sea necesario.

BDaaS utiliza una red de componentes de hardware y software potentes, al igual que herramientas selectas, para mantener la flexibilidad mediante el escalado horizontal (scale out). De este modo, no necesitas tu propia infraestructura fija, simplemente eliges las prestaciones en la cloud que quieres para el procesamiento de tus datos. Los servicios BDaaS permiten compartir tareas y procesos, principalmente a través de arquitecturas de almacenamiento como Apache Hadoop, que se apoyan en clusters de ordenadores y nodos informáticos para llevar a cabo procesos a gran escala de forma continua y rápida.

BDaaS coje grandes cantidades de datos desordenados y crea Smart Data estructurada gracias a su enfoque de data-driven Marketing. Las aplicaciones de software modernas y los data warehouses evalúan grandes cantidades de datos por ti y crean estadísticas e informes basados en esos datos. Estos informes y estadísticas te permiten optimizar tu Business Intelligence y la dirección estratégica de tu empresa.

El procesamiento y el análisis de datos mediante BDaaS arroja luz sobre diversos potenciales, oportunidades de crecimiento, brechas de seguridad e ineficiencias en los procesos empresariales y su infraestructura. A través de modelos de datos, estadísticas y el análisis predictivo, no solo es posible planificar la escalabilidad de la empresa a largo plazo, sino también alinearla estratégicamente mediante el análisis basado en datos. Además, los proveedores de BDaaS se aseguran de que todos los procesos de datos cumplan con la normativa vigente en materia de protección de datos y compliance.

Las herramientas incluidas en un plan de BDaaS dependen del proveedor. Por lo general, suelen incluir varios programas informáticos de Big Data, es decir, los sistemas de almacenamiento de datos y los Big Data Frameworks (por ejemplo, Apache Hadoop) con sus componentes principales: Hadoop Distributed File System (HDFS) y MapReduce. Hadoop se utiliza para almacenar, agregar, analizar y procesar Big Data de forma distribuida en la cloud. Otros componentes principales y sistemas de BDaaS para procesar y computar de forma distribuida son, entre otros, los siguientes:

• Apache Spark: framework de código abierto e in Memory System para el procesamiento paralelo de Big Data a través de clustering con Hadoop y machine learning
• Apache Hive: sistema de almacenamiento de datos para consultas y análisis de Big Data basado en Apache Hadoop
• Java, Python, R y Scala: lenguajes de programación más utilizados para proyectos de Big Data
• Herramientas de análisis como Jupyter Notebook, Zeppelin y Mahout: importantes herramientas de análisis y visualización para grandes volúmenes de datos que pueden utilizarse con Hadoop a través de Big SQL
• Apache Flink: un Steam Processing Framework para el procesamiento ininterrumpido de flujos de Big Data en tiempo real
• Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper: importantes herramientas de gestión para administrar los flujos de trabajo, las transferencias de datos desde las bases de datos SQL y para organizar los servicios Hadoop
• Presto: un motor de consulta SQL para la recuperación y el análisis rápido e interactivo de Big Data

Dónde se utiliza BDaaS está estrechamente relacionado con cómo se utiliza Big Data as a Service. Te presentamos los tipos de BDaaS más importantes y cómo aplicarlos:

Se trata de una versión básica de BDaaS con los servicios elementales, que incluyen un Hadoop Framework basado en la nube y varias herramientas de código abierto para el análisis, consulta y procesamiento de datos, como es el caso de Hive.

La versión Performance ofrece externalizar completamente los análisis de Big Data a infraestructuras Hadoop con potentes herramientas de análisis y de gestión. Es una solución perfecta para los planes de crecimiento estratégicos y la escalabilidad bajo demanda.

Se recomienda para empresas con requisitos específicos de análisis y procesamiento de grandes flujos de datos. Los servicios de análisis y las consultas de datos pueden utilizarse independientemente del proveedor específico de la cloud tanto a través de interfaces web y de programación como de adaptadores de bases de datos. Todo esto gracias a herramientas específicas que van más allá del Hadoop Framework estandarizado.

Integrated BDaaS es una especie de paquete completo, combina el enfoque orientado al rendimiento de Performance BDaaS y la flexibilidad de Feature BDaaS. Esta herramienta permite a las empresas maximizar el análisis y el procesamiento de flujos de datos continuos y de gran tamaño.

Un vistazo a las ventajas de BDaaS

Las empresas que optan por BDaaS se benefician de las siguientes ventajas:

• Reducen los costes de personal, infraestructura y mantenimiento al externalizar los procesos de Big Data
• Permiten que las pequeñas o medianas empresas sin una infraestructura informática apropiada también puedan analizar grandes cantidades de datos
• Máximo rendimiento y escalabilidad gracias a la computación distribuida y al Clustering
• Elevada seguridad de datos y protección contra la pérdida de datos y los ciberataques mediante una infraestructura de cloud moderna y protegida
• Computación bajo demanda con herramientas y servicios opcionales según las necesidades y el tamaño del proyecto
• Optimizan la dirección estratégica de los procesos empresariales mediante análisis y previsiones de Big Data
• Cumplimiento de la normativa de protección de datos y compliance
• Capacidad de almacenamiento casi ilimitada para Big Data
• Procesamiento y análisis de enormes cantidades de datos en tiempo real, independientemente del proveedor de la cloud

Big Data y las decisiones basadas en datos representan un aspecto fundamental en el éxito y crecimiento de las empresas. Debido a la creciente digitalización y al crecimiento del mercado del comercio electrónico, la evaluación y el almacenamiento de Big Data ofrecen una importante ventaja competitiva. Esto es especialmente interesante para las empresas que necesitan un análisis de datos escalable y estructurado, pero que carecen de los recursos y la capacidad para mantener las infraestructuras y conocimientos informáticos. De esta forma, las grandes empresas de los sectores de la banca, seguridad, comunicaciones, medios de comunicación, educación, comercio mayorista y minorista utilizan capacidades prácticamente ilimitadas; incluso para procesos de Big Data de gran tamaño.

Tanto las pequeñas y medianas empresas como las grandes compañías e instituciones pueden confiar en BDaaS no solo por su escalabilidad elástica “bajo demanda”, sino también por los análisis en tiempo real de grandes flujos de datos y sus capacidades de almacenamiento casi ilimitadas. Esto refuerza la dirección estratégica a largo plazo de los procesos empresariales y crea, con una inversión relativamente baja, una potente infraestructura de Big Data.