La creciente demanda de profesionales especializados en tecnologías para el tratamiento de big data es una realidad imparable en el mundo empresarial. De hecho, el 75 por ciento de las compañías invertirá en Big Data durante los próximos dos años para mejorar el Bussines Intelligence, según la consultora Gartner, lo que obliga al personal tecnológico a especializarse en nuevas tecnologías beneficiosas para el negocio.
Como líder con capacidad de liderar procesos de cambio organizacional en los que TI son un elemento clave para generar valor de negocio, el Chief Information Officer (CIO) debe conocer los aspectos básicos de la tecnología Big Data Hadoop para valorar la posible conveniencia de su implantación.
Puesto que la tecnología aborda los desafíos que plantea Big Data, el rol de CIO no puede dar la espalda a esta revolucionaria realidad, que está dando inéditas oportunidades de negocio a las empresas. Pero solo si se cuenta con las herramientas analíticas adecuadas se podrá obtener todo su potencial. En este aspecto, Hadoop es un gran aliado.
Si eres un CIO que todavía está en la disyuntiva de invertir en tecnologías de Big Data porque aún no has descubierto las oportunidades que brinda trabajar con grandes datos, una aproximación a Hadoop significará conocer la tecnología de Big Data que más expectación genera y, hoy por hoy, mejores resultados ofrece.
Sus versátiles características y bajo coste, así es, hacen de Hadoop una tecnología líder para el tratamiento de los grandes datos e imprescindible para abordar los desafíos que plantea Big Data cuando se busca una rentabilidad real.
No en vano, además, estas iniciativas cada vez dependen menos del CIO y más de los jefes de negocio, especialmente orientados a valorar el retorno de inversión. Una tendencia creciente y que, en todo caso, refuerza la orientación del CIO a resultados más que a lo puramente tecnológico.
¿Pero, por qué dentro del universo de Big Data el CIO debe conocer especialmente la tecnología Hadoop? ¿Acaso no hay tal variedad de tecnologías relacionadas con el Big Data que hace innecesario centrarse en este framework?
Además de las razones apuntadas, si bien Big Data no solo es Hadoop, puede considerarse una tecnología clave para extraer valor de los grandes datos por razones como las siguientes:
Su uso se ha extendido: En sus inicios, hace poco más de una década, el proyecto Hadoop de Apache fue la apuesta estrella de startups de renombre. Encontraron una respuesta eficaz a sus requerimientos de negocio a un coste asumible y el ecosistema de este framework de código abierto sigue aportando nuevas herramientas de mejora. Actualmente, su uso se ha extendido a todo tipo de empresas, de cualquier sector y tamaño para mejorar las decisiones de negocio a partir del análisis de grandes datos. Su uso, por lo tanto, se ha convertido en un elemento diferenciador decisivo en el actual entorno competitivo.
Es la tecnología de referencia: Más allá del almacenamiento, Big Data requiere el procesamiento de la información. Aunque hay otras soluciones que pueden ayudar a analizar los grandes datos, Hadoop es la tecnología de referencia para sacar valor de esa ingente cantidad de datos que no fueron diseñados para inteligencia de negocio, pero que sin embargo encierran un gran potencial.
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¿Qué más debe conocer un CIO sobre el framework opensource del elefante amarillo? Como impulsor de estas iniciativas en solitario o junto con los jefes de negocio, los CIOS han de tener en cuenta que Hadoop:
No es una tecnología disruptiva: Invertir en Big Data en modo alguno significa abandonar el modelo relacional. La mayor ventaja competitiva requiere de un equilibrio entre el data warehouse tradicional y las tecnologías que permiten extraer valor de los grandes datos, según requiera cada caso concreto.
Ha llegado para quedarse: A la hora de valorar la caducidad de las tecnologías hay que ser cautos, qué duda cabe, pero también es cierto que hoy por hoy puede considerarse que Hadoop es una tecnología idónea para no ahogarnos en un océano de datos. Su uso anumenta de forma exponencial en todo el mundo.
Análisis a bajo coste: Actualmente, podemos implementar el código abierto o soluciones empaquetadas que ofrecen los proveedores comerciales. Con respecto a anteriores soluciones para el análisis de los grandes datos, Hadoop representa una solución más accesible, abriendo posibilidades hasta ahora inéditas a la hora de poder lograr una ventaja comparativa.
Representa un desafío: Trabajar con Hadoop no será sencillo, fundamentalmente porque se trata de una nueva tecnología y se precisará una primera fase de ajustes. A su vez, encontrar expertos para su implementación y análisis de los datos resultará complicado, pues la demanda todavía excede a la oferta. Afortunadamente, gran complejidad en este caso también significa grandes oportunidades.
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