Big Data se refiere a grandes cantidades de datos complejos no estructurados (imágenes publicadas en Facebook, correos electrónicos, mensajes de texto, señales de GPS procedentes de los teléfonos móviles, tuits y otras actualizaciones de redes sociales, etc.) que no se pueden procesar con las herramientas de bases de datos tradicionales. El denominado “Big Data” tiene tres dimensiones: volumen, velocidad y variedad.
Las tres dimensiones del Big Data
La expresión Big Data como servicio (BDaaS por sus siglas en inglés) se utiliza para hacer referencia a servicios que ofrecen análisis de conjuntos de datos grandes o complejos, utilizando los servicios alojados en la nube. Otros servicios similares incluyen el software como servicio (SaaS, por sus siglas en inglés) o la infraestructura como servicio (IaaS, por sus siglas en inglésp), donde se utilizan opciones específicas de Big Data como servicio para ayudar a las empresas a gestionar lo que en el mundo de las TI se denomina “datos masivos” o conjuntos de datos agregados de carácter sofisticado que aportan mucho valor a las empresas actuales.
En general, Big Data como servicio ofrecerá diversos tipos de análisis de datos. Por ejemplo, las empresas podrían utilizarlo para supervisar una gran campaña de contenido SEO o web dirigida a un público amplio. En un modelo de Big Data como servicio, BDaaS, estos servicios se ofrecerán habitualmente a través de Internet con almacenamiento y herramientas de funcionalidad de los proveedores situados en la nube. Estas configuraciones contribuirán a ofrecer servicios ágiles con buen rendimiento, aunque las empresas no tendrán control sobre muchos de los espacios sobre los que transitan sus datos.
Los expertos han identificado otras estrategias de marketing habituales para el Big Data como servicio. Una de ellas es la ubicación de los recursos de almacenamiento de datos en la nube en combinación con el análisis, de modo que los datos, ya sean “fríos” (a los que ya no se accede) o “calientes” (a los que se accede con frecuencia) se almacenan cerca del lugar donde se manipularán para su análisis. Esto puede contribuir a reducir el esfuerzo necesario para mover los datos en un programa o plataforma de análisis. Otros argumentos de venta del BDaaS incluyen descripciones específicas de cómo pueden ayudar estas herramientas a presentar los datos masivos a directivos muy ocupados de forma coherente y útil. A ese respecto, las compañías de análisis predictivo están creando distintos tipos de herramientas para ayudar a las empresas a conseguir resultados procesables a partir de los datos.
Entre los ingredientes necesarios para el BDaaS se incluyen:
- Arquitectura altamente funcional orientada a servicios.
- Capacidades de virtualización en la nube.
- Procesamiento complejo dirigido por eventos.
- Herramientas de Inteligencia Empresarial.
Las empresas están interesadas en la misma funcionalidad para cubrir sus necesidades de gestión de datos. Muchas empresas no tienen la capacidad de contratar a una plantilla completa de científicos de datos, pero para seguir siendo competitivas necesitarán tener acceso a los mismos datos que otras empresas mucho más grandes. A través de Big Data como servicio (BDaaS), las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) pueden beneficiarse del Big Data sin el exorbitante gasto que conlleva tener empleados a tiempo completo.
A medida que los científicos de datos entren en gran número en ese ámbito, podrán elegir entre una serie de empleadores. Algunos serán grandes corporaciones y empresas de tamaño medio, pero otros serán proveedores de servicios. Los proveedores de servicios ofrecerán datos a cambio del pago de una cuota, lo que permitirá a empresas de una amplia diversidad de sectores tener acceso a su equipo de expertos en datos.
Diferencias entre BDaaS, Big Data tradicional y base de datos tradicional
Modelos de negocio de Big Data como servicio
- Big Data como servicio esencial.
- Big Data como servicio de rendimiento.
- Big Data como servicio de funciones.
- Big Data como servicio integrado.
A medida que el Big Data va madurando, van surgiendo distintos modelos de negocio y de servicio. Podemos ver las ventajas y las diferencias entre los cuatro tipos de Big Data como servicio que compiten entre sí. El BDaaS esencial existe desde hace unos años y lo utilizan muchas empresas, especialmente como parte de una arquitectura mayor o para cargas de trabajo irregulares. Se ha establecido como un modelo de apoyo a la arquitectura de servicios más amplia del proveedor.
El BDaaS de funciones y el de rendimiento abordan el segmento con propuestas de valor muy distintas y en ambos casos hay razones de peso para que sigan atrayendo clientes. Los dos modelos tendrán que abordar algunas características del otro a largo plazo. Por ejemplo, el BDaaS de funciones tiene que demostrar que es competitivo a nivel de rendimiento, aunque la comoditización y la abstracción del nivel de servicio significa que, en última instancia, no gana el modelo que obtiene el mayor rendimiento con un hardware comparable, sino dólar a dólar.
El BDaaS de rendimiento tendrá que hacer frente a la demanda comercial de empresas que cada vez están menos dispuestas a asumir los complejos retos de crear su propia arquitectura de datos y capa SaaS relacionada y que desean centrarse cada vez más en los procesos de valor añadido específicos de su dominio. Por tanto, aunque ninguno de los enfoques de BDaaS semiintegrados desean cuadrar el círculo, puede que la demanda de sus clientes los empuje a intentarlo.
El futuro
No todos los sectores se beneficiarán por igual del Big Data. Aunque es muy probable que todos estos datos cada vez adquieran más importancia en el día a día de los negocios, algunos sectores se beneficiarán más que nunca. Los cuatro sectores que probablemente se beneficiarán más del BDaaS son: la investigación médica, las instituciones financieras, el comercio minorista y la administración pública.
Este texto está publicado en el perfil de LinkedIn de Ahmed Banfa
Ahmed Banafa
IoT Expert | Faculty | Author | Speaker
Referencias:
http://www.customercentric.info/is-bdaas-next-years-big-thing/
http://web.mit.edu/smadnick/www/wp/2014-06.pdf
http://www.zdnet.com/big-data-as-a-service-is-here-but-is-anybody-ready-7000013257/
http://cmsreport.com/articles/big-data-as-a-service-has-arrived-5805
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