J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainformatica.com 2014

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Ponencia: Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. COIICV: Jornada Big Data, transformando procesos y negocios

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J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainformatica.com 2014

  1. 1. Big Data : La nueva frontera de la revolución digital Josep Verdura Consultor Senior IPM
  2. 2. Perfil de la compañía IPM Posicionamiento de IPM Los clientes de las Organizaciones Públicas y Privadas; y de las Empresas nos reconocen como un proveedor líder en el Data Center con una oferta de soporte y servicios diferenciales Misión IPM Nuestra misión es “hacer que la tecnología funcione”, suministrando soluciones integradas para la permanente actualización y transformación del Data Center, consiguiendo los objetivos de reducción de costes, mejoras de eficiencia y flexibilidad ITaaS Cloud Data Center Dinàmic DC Cloud BIG DATA ITaaS Somos una compañía independiente Con más de 30 años en el mercado, proporcionando soluciones estratégicas en el ámbito de las TI
  3. 3. Dimensión y cobertura geográficaPresencia en Península Ibérica con más de 130 empleados y un volumen de facturación superior a € 57 M. 0 10 20 30 40 50 60 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Barcelona Valencia Bilbao Coruña Lisboa Málaga Madrid
  4. 4. Big Data : La nueva frontera digital • Una gran cantidad de datos están presentes hoy en día en los sistemas informáticos • El volumen de datos en gigabytes que actualmente generan las organizaciones es enorme, cada vez mayor • La información a gestionar en las organizaciones crece de forma exponencial • El tamaño del llamado universo digital se irá duplicando cada dos años hasta 2020 • Según IDC, se prevé que al final de la década actual haya en el mundo más de 40.000 exabytes de información, más de 5.200 gigabytes por cada habitante del planeta • La información en el entorno personal y las redes sociales introducen una ingente cantidad de datos • Y el llamado internet de las cosas generara gran cantidad de datos
  5. 5. Big Data : Algunas previsiones
  6. 6. Big Data : Internet el desencadenante Internet de las Personas Internet de los sitios Internet de las Cosas Internet de Información http://www..... (ej: 1.4B Personas en Facebook, 2014) (ej; 15-50B Cosas en 2020) (ej; 30T Web Pages en Google Indexadas, 2013) (ej; 2,07 Trillones - búsquedas Google 2013 )
  7. 7. Big Data, no es sólo muchos datos 759 Million - Total number of websites on the Web
  8. 8. Big Data : ¿ para hacer, que ? …Social Network Statistics Data Total number of Facebook users worldwide 1.4 Billion Total percentage of 18-24 year olds who already use social media 98% Total percentage of people on Earth who use Facebook 11% Total amount of minutes people spend on Facebook every month 700 billion Average amount of time a person uses Facebook per month 15 hours 33 minutes Total amount of people who access Facebook with phone 250 million Total amount of websites that have integrated with Facebook 2.5 million Total pieces of content shared on Facebook each month 70 billion Total amount of unique YouTube users per month 490 million Total amount of YouTube page views per month 92 billion Total amount hours spent on YouTube per month 2.9 billion Total amount of articles hosted by Wikipedia 17 million Average pictures uploaded to Flickr per minute 3,000 Total amount of pictures hosted by Flickr 5 billion Average amount of tweets per day 190 million Percent of teenagers who log on to Facebook over 10 times per day 22% Percent of Facebook users under the age of 10 25% Percent of teens that view social networks as unsafe 59% Percent of Americans who aren’t confident in their ability to use privacy settings 24%
  9. 9. Big Data : Los datos como activo • Identificar y aceptar a los datos como un activo del negocio • Determinar que datos son un activo para el negocio • Dar sentido a los datos para convertirlos en información útil • Las fuentes de datos habitualmente son internas y externas • Los datos estructurados y no estructurados puedan ser analizados en un marco común desde la visión de negocio • Construir un ecosistema de servicios de datos • Disponer de capacidades de análisis de datos en tiempo real • M2M facilita la captura y análisis masivo de datos • Los datos son direccionables y gestionables
  10. 10. Big Data : Retos a tener presentes • Las dificultades para manejar los macro datos se centran en la captura, almacenamiento, búsqueda, intercambio, análisis y visualización de todo tipo de información • Frente a este escenario, el almacenamiento y análisis de datos no estructurados introducen nuevos grandes retos en el mundo de la gestión empresarial • Las organizaciones desean poder sacar partido a los macro datos • Aparecen nuevas tecnologías que están disponibles para el análisis de datos • Se necesidad de especialistas con nuevas habilidades en el tratamiento y análisis de datos • Para ello se han creado nuevas arquitecturas hardware y software especializadas en este ámbito denominado Big Data
  11. 11. Big Data : Procesos más inteligentes al servicio de las personas Energía Inteligente Movilidad Inteligente Dispositivos Inteligentes Máquinas Inteligentes Servicios de Salud Inteligentes Educación / Formación Inteligente Comerció/Publicidad Inteligente IPv6 html www. php Cloud Consumo / consumidores Inteligentes Mb Net
  12. 12. Big Data : Nuevas habilidades El analista de datos ( Data Scientist ) es la nueva figura que aparece y necesitarán las organizaciones para la gestión y análisis de datos Open Source MapReduce
  13. 13. Big Data : Aportación al negocio/servicio Crear valor estratégico Mejorar la eficiencia Escenarios de aportación en la utilización del Big Data • Mejorar los procesos productivos • Agiliza la toma decisiones • Permite la estadarización de métricas y reporting • Facilita la automatización • Reduce el coste de las operaciones • Mejorar la prestación de servicios • Nuevas funcionalidades • Innovar en productos • Crear nuevos servicios de valor • Facilita la toma de decisiones • Simplifica la comunicación • Elimina la redundancia de herramientas • Permite efectuar analisis mas frecuentes y ajustados
  14. 14. Big Data : ¿ Cómo empezar ? Identificar donde Big Data puede ser un elemento de cambio de ventaja competitiva Crear nuevos escenarios con las nuevos productos o servicios Fijar objetivos de beneficio y hoja de ruta del plan de actuación • Analizar y determinar nuevas funcionalidades junto a los gestores de negocio • Definir que capacidades son necesarias ( IT y del negocio ) • Aceptar el liderazgo y esponsorización en el negocio ( IT no lidera ) • Analizar mas de una opción, procurar empezar por la mas sencilla • Definir procesos de análisis y métricas conjuntamente los especialistas del negocio y de IT • Seleccionar las fuentes de datos exahustívamente • Determinar ROI de las inversiones • Establecer calendario de ejecución • Fijar los puntos de control y los hitos • Señalar los posibles riesgos • Disponer de planes alternativos • Seguir el camino Big Data
  15. 15. Big Data : Nuevas tecnologías Una nueva generación de tecnologías y arquitecturas permite la captura, almacenamiento y análisis de datos a alta velocidad, de forma eficiente en rendimiento y económica en costes Aplicaciones Analisis y Descubrimirnto de datos Organización y gestión de datos Infraestructura Pivotal Data Science Labs Pivotal Data Science Labs
  16. 16. BD : La arquitectura es importante La lógica de las aplicaciones y los datos pueden estar en diversos lugares y el análisis de los mismos puede efectuarse en cualquier sitio CPD Empresa Datos Movilidad Lógica de Aplicaciones Privado COSTES SERVICIO Datos Cloud Publico Cloud
  17. 17. Big Data : Nuevas arquitecturas Pivotal Fast & Big Data Suite SQL Services Operational Intelligence In-Memory Services Run-Time Applications In-Memory Services HDFS Data Staging Platform Data Mgmt. Services Stream Ingestion Streaming Services GemFire XDGemFire XD GemFire XDGemFire XD GemFire XDGemFire XD Una única plataforma para todas las aplicaciones
  18. 18. Big Data : Nuevas arquitecturas GemFire XDGemFire XD HAWQHAWQ PXFPXF Model Refresh Map-ReduceMap-Reduce I/P & O/P Formatter I/P & O/P Formatter Native Persistence Command Center Command Center Model Refresh Online Apps Analytic Apps Sensor Data / Feeds Pivotal HD Enterprise Pivotal HD Enterprise Shared Data Re-evaluate Model Re-evaluate Model HDFSHDFS Enterprise Real-Time Data Service on Pivotal HD Pivotal Big Data Suite DATA INGESTION
  19. 19. Big Data : Soluciones Iaas IPM VIRTUALIZATION CISCO COMPUTE CISCO NETWORK EMC STORAGE EMC BACKUP Appl & Big Data Virtualización X86 Network Storage Backup Optimización Wan o Auto descubrimiento Automáticamente detecta nuevos nodos o Sin parada de de servicio o Expansión Dinámica Añadir Computación y Storage en minutos o Arquitectura Scale-Out Completamente escalable y Federada o Auto descubrimiento Automáticamente detecta nuevos nodos o Sin parada de de servicio o Expansión Dinámica Añadir Computación y Storage en minutos o Arquitectura Scale-Out Completamente escalable y Federada
  20. 20. Big Data : Resumen ejecutivo • Big Data permite crear valor para las personas y en las organizaciones • Tenga el convencimiento de que sus datos son su activo • Identifique claramente donde el análisis de datos le aportara valor y determine un plan de acción • El análisis de datos es una cuestión científica • Las nuevas arquitectutras facilitan poder atender los requerimientos de infraestructura necesarios para el Big Data • Permiten el procesamiento de enormes cantidades de datos en grandes clusters de hardware barato (commodity clusters) • Es posible escalar petabytes de datos en miles de nodos al menor coste si se racionalizan los recursos • Alíese y confíe en empresas consolidadas como IPM para iniciar su experiencia en el Big Data
  21. 21. Gracias José Beneyto Delegado Zona Levante y Baleares jbeneyto@ipm.es Móvil 651830252 IPM Contacto Comercial

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