Almacenamiento big data

Almacenamiento big data

Almacenamiento de big data aws

Las respuestas a la pregunta «¿Qué es el big data?» suelen depender de la perspectiva de quien pregunte. A finales de la década de 1990 y principios de la de 2000, cuando el término se impuso por primera vez, una definición cuantitativa de big data podría haberla descrito como cualquier pieza o conjunto de información de más de un gigabyte (1 GB) de tamaño. Hoy en día, esa cantidad de información podría caber cómodamente en un chip de memoria del tamaño de la uña del pulgar en una época en la que los big data se calculan en términos de petabytes, exabytes y zettabytes de información.
Una definición más subjetiva podría describirlo en términos del enorme volumen de información que generan continuamente las personas, la tecnología y las transacciones, la velocidad con la que aparece (junto con la velocidad con la que hay que procesarla y analizarla) y la gran variedad de fuentes que contribuyen a ella. Desde una perspectiva cualitativa -y teniendo en cuenta que las fuentes de información estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas contribuyen al almacén de datos del mundo- es posible definir los big data como información tan extensa, vasta o compleja que es difícil o imposible de procesar con los métodos y la tecnología tradicionales.

Big data en la práctica: cómo 45 s…

Elimine los silos de datos con una única plataforma de almacenamiento. Optimice los costes con el almacenamiento por niveles y la gestión de políticas. Autenticar los datos mediante Azure Active Directory (Azure AD) y el control de acceso basado en roles (RBAC). Y ayude a proteger los datos con funciones de seguridad como el cifrado en reposo y la protección avanzada contra amenazas.
Optimice los costes escalando el almacenamiento y la informática de forma independiente, algo que no puede hacer con los lagos de datos locales. Aumente o disminuya la capacidad en función del uso y aproveche las políticas de gestión del ciclo de vida automatizado para optimizar los costes de almacenamiento.
«Con Azure, ahora tenemos la capacidad de obtener rápidamente valor de nuestros datos. Los conocimientos procesables de los modelos de datos que estamos creando nos ayudarán a aumentar los ingresos, reducir los costes y minimizar el riesgo.»

Tecnología splunk

Las empresas de hoy en día recogen enormes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes y a menudo deben ser analizados en tiempo real. El término big data hace referencia a los datos que son demasiado grandes, demasiado rápidos o demasiado complejos para procesarlos con las técnicas tradicionales. Pero también comprende numerosas tecnologías y estrategias que el big data está haciendo posible como campos generadores de inteligencia, como el análisis predictivo, el internet de las cosas y la inteligencia artificial, entre otros.
Según Research and Markets, se espera que el mercado mundial de big data alcance los 156.000 millones de dólares en 2026, y las empresas tienen muchas buenas razones para subirse al carro. A continuación, se explica qué es el big data, de dónde procede, para qué puede utilizarse y cómo pueden las empresas preparar sus infraestructuras de TI para el éxito del big data.
Los datos no estructurados son datos modernos que no son tan simples o fáciles de introducir en una tabla. Hoy en día, los datos no estructurados suelen ser sinónimo de big data y se calcula que representarán el 80% de los datos en los próximos años. Incluye todos los datos generados por las redes sociales, el IoT, los creadores de contenidos, la vigilancia, etc. Puede incluir texto, imágenes, sonido y vídeo. Es la fuerza impulsora de las nuevas categorías de almacenamiento como FlashBlade® unified fast file and object (UFFO). Para hacer uso de los datos no estructurados, las empresas necesitan más almacenamiento, más potencia de procesamiento y una mejor consolidación de numerosos tipos de datos.

Conceptos de almacenamiento de big data

Un lago de datos es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar sus datos tal y como están, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis, desde cuadros de mando y visualizaciones hasta el procesamiento de big data, el análisis en tiempo real y el aprendizaje automático para orientar mejores decisiones.
Las organizaciones que generen con éxito valor de negocio a partir de sus datos, superarán a sus pares. Un estudio de Aberdeen observó que las organizaciones que implementaron un lago de datos superaron a empresas similares en un 9% en el crecimiento de los ingresos orgánicos. Estos líderes fueron capaces de realizar nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático, a partir de nuevas fuentes, como los archivos de registro, los datos de los flujos de clics, las redes sociales y los dispositivos conectados a Internet almacenados en el lago de datos. Esto les ayudó a identificar las oportunidades de crecimiento del negocio y a actuar sobre ellas con mayor rapidez, atrayendo y reteniendo a los clientes, impulsando la productividad, manteniendo proactivamente los dispositivos y tomando decisiones informadas.

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