Big Data: ¿Hadoop es sólo para las grandes empresas?

Hadoop también interesará a las pymes si consideramos la creciente importancia que está cobrando el análisis de Big Data para...


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Puesto que Hadoop supone la gran ventaja de permitirnos extraer valor de los grandes datos a un bajo costo, una pretensión hasta ahora impensable, al menos en lo que respecta al presupuesto, puede afirmarse que su uso está al alcance de las pequeñas empresas.

Por otra parte, Hadoop también interesará a las pymes si consideramos la creciente importancia que está cobrando el análisis de Big Data para a la hora de tomar decisiones estratégicas, ahorrar costes y mejorar productos y servicios en el actual entorno de mercado, cada vez más global y competitivo.

Si bien es cierto que frente a las grandes organizaciones, las empresas de menor tamaño habrán de hacer frente a dificultades adicionales, precisamente por esa falta de recursos, éstos no acaban de ser definitivos. Independientemente del tamaño de la empresa, la clave a la hora de decidirse a utilizar Hadoop depende, sobre todo, de la necesidad de manejar grandes datos.

No en vano, Hadoop es una solución para los grandes volúmenes de datos que ya no pueden almacenarse y analizarse con las infraestructras tradicionales por su volumen y tipología, ya que Big Data contiene información que procede de una gran variedad de fuentes, como vídeos, fotos, datos de sensores y maquinaria, datos transaccionales y de interacciones, de redes sociales, sobre hábitos de consumo, metadatos...

Hadoop, la solución de bajo costo para extraer valor de Big Data

Hadoop, en efecto, es un sistema de bajo coste que almacena información heterogénea, a diferencia de las bases de datos relacionales, que utilizan servidores individuales. Por contra, Hadoop emplea tantos nodos como sean necesarios, con lo que multiplica los flujos de datos y además resulta más económico, un aspecto esencial cuando el volumen de datos es enorme y, además, crece exponencialmente, como ocurre en el universo Big Data.

Aún así, hoy en día las pymes son reacias a dar el salto y, si bien reconocen la importancia del Big Data, se sienten temerosas a la hora de acercarse a las nuevas tecnologías capaces de hacerlo realidad, según concluyó un reciente estudio de la consultora tecnológica Brick Meets Click. En realidad, no sólo ellas, sino el mundo empresarial en conjunto pues, según Gartner Inc, únicamente un millar de empresas usan Hadoop en la producción en Estados Unidos.

Sin embargo, el creciente flujo de datos es una realidad y, afortunadamente, también la tecnología que posibilita extraer valor de ellos. Por lo tanto, Hadoop es una oportunidad para todo tipo de empresas en el actual entorno competitivo y desaprovecharla significa dejar que otros lo hagan para tener un éxito que suponga el fracaso de quienes no lo hagan.

Hadoop a un click y apostar por soluciones híbridas

Aunque la adopción de tecnología está siendo especialmente lenta en empresas de menor tamaño, también las pymes tienen a su alcance soluciones para acceder a Hadoop. No en vano, su implementación no siempre exige invertir en infraestructuras, pues Hadoop puede tenerse sin instalar servidores físicamente en la empresa. Como tampoco es necesario contar con personal altamente especializado, al menos para dar respuesta a los requerimientos propios de una pequeña empresa.

En este sentido, encontramos desde un Hadoop en la nube (preferentemente sin trasladar los datos para evitar riesgos de seguridad con información sensible que, por otra parte tampoco es posible subir por cuestiones legales) hasta un Hadoop virtual, descargable perfectamente funcional, compatible con otros servicios online para un análisis de nuestros datos haciendo uso de un sistema híbrido.

En caso de optar por máquinas virtuales, en un momento dado podría darse el salto a los servidores físicos e instalarlo en Linux si las necesidades de la empresa crecen o si el planteamiento fuera otro, pero como manera de iniciarnos la opción virtual puede ser muy interesante. Por último, si optamos por el clúster, gracias a su escalabilidad será sencillo ir añadiendo nodos según necesidades.

Con respecto al problema de la implementación, puesto que se requieren unos conocimientos diferentes a los utilizados para operar en sistemas de datos relacionales, éstos pueden suplirse con un el entrenamiento de alguna persona de la empresa. Hay disponible mucha información, tanto a través de las distribuciones comerciales como de su versión original opensource.

Fuente imagen: bluebay / FreeDigitalPhotos.net

 

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