La democratización de big data: “big data as a service”

Félix Hernández    18 febrero, 2016

Permitidme que parafrasee a Forbes: The next big thing ya tiene sigla propia, BDaaS (¡cómo me gusta!), es decir, Big Data as a Service. Y atentos: dicen que es una oportunidad de 33 billones de dólares en 2021, lo que representa un 34 por ciento del total de la tarta de big data. Otras fuentes son más pragmáticas y hablan de “tan sólo” 7 billones de dólares en 2020. Total, calderilla. Pero todas apuestan por crecimientos anuales superiores al 30 por ciento.

Lo cierto es que se empieza a escribir, y mucho, sobre este asunto y ya tenemos a los primeros líderes globales que apuestan por estos entornos integrados y los están comercializando. Evidentemente hablamos de Amazon y de sus Web Services, que ya soportan nativamente este tipo de soluciones, aunque detrás existe un campo de especialización muy interesante y en constante cambio.

El big data as a service tiene su definición reglada y clara, aunque podría describirse de forma más breve como big data en cloud o big data para todos y en modo outsourcing. Me recuerda a cuando hablábamos de los blogs y cómo cambió todo con la llegada de WordPress, que permitió que ya no hubiera que ser un genio informático para montarse un gestor de contenidos. En los nuevos negocios, y en especial en las áreas de intensa información, que se procesa por algoritmos de data analytics, es necesario el menor coste posible o, al menos, escenarios sin inversión o bajo demanda, es decir, puro SaaS. Para practicar big data no será necesario comprarse todo un centro de proceso de datos, será algo para “todos los públicos”.

En este sentido, lo que más me gusta son sus modelos de negocio tan simples, basados en unidades de computación y/o almacenamiento, es decir, pago por uso.

BDaaS puede ser visto como integración específica para IaaS (por el hardware), PaaS (por el ecosistema Haddop) y SaaS (por el marketplace de aplicaciones) donde fundamentalmente se consiguen servicios gestionados “extremo a extremo” big data. Esto quiere decir que tendremos una gestión inteligente de toda la carga de trabajo, con garantía mediante acuerdos de nivel de servicio, la virtualización de las infraestructuras con la visión habitual de disponibilidad, escalabilidad y redundancia y con soporte e integración directa a herramientas big data como Hadoop, con Map Reduce o Pig, Hive en entornos distribuidos. De esta forma se consigue una automatización de información extremo a extremo, lo que asegura la seguridad y privacidad de nuestros datos. Además incluye herramientas de gobernanza y tunelización contra la cloud privada. Y finalmente lo más interesante: servicios avanzados (o bajo formato marketplace) de analítica, con interfaz de usuario final que permita un acceso visual a las tablas tras ser procesadas, así como en líneas generales, el Dashboard para visualizar y explotar tus datos.

¿Y qué sectores van a utilizarlo? Los data scientist están de enhorabuena; gran parte de sus dolores de cabeza de integración y de soporte a compatibilidades desaparece… aunque yo creo que fundamentalmente se beneficiará el emprendimiento a la hora de crear soluciones off the self. Grandes sectores de banca, retail, sanidad, Administración Pública son tractores del big data, pero realmente las ideas y aplicaciones bullen en los más pequeños, que serán los que realmente disfruten del BDaaS y nos seduzcan con sus imaginativas propuestas. Por ejemplo, mis alumnos del Master de la UEM, lo usan ya intensamente para sus prácticas, y empresas como Doopex o Cazena empiezan a trabajar ofreciendo sus servicios.

Y el punto gris: evidentemente los datos y su gestión de la privacidad. Creo que este será, junto al precio, el gran talón de Aquiles.

Para finalizar: IoT y big data son dos mantras icónicos que, unidos, a mí me suenan a música celestial. Y yo creo que el BDaaS va a ser un gran director de orquesta. Los cacharros enchufados al BDaaS pueden revolucionar nuestra industria digital. ¡Seguro que sí!

Imagen: Lourdes Múñoz Santamaría

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