BigData & OpenSource com a oportunitat per l'economia de l'empresa

La mitologia pot ser una eina útil per unir cultures i països. És una mica menys útil per a la comprensió de l'augment de les tecnologies modernes. Aquests són dos dels mites que estan àmpliament associats amb la revolució del bigdata:

Mite 1: Va sorgir espontàniament, sense precedents
Mite 2: És en gran mesura com un bombo, que té poc valor pràctic de negoci

Dissipant mite número 1

Si es fa una ullada a la idea que la revolució del BigData alguns poden pensar que era una mena de "sensació" que va aparèixer màgicament i sense previ avís. En realitat, la revolució del BigData va començar fa més d'una dècada. Va ser iniciat per empreses com Google i Yahoo, els models de negoci requerien de nous marcs i tècniques per al processament de grans quantitats de dades amb gran rapidesa.

Les tecnologies de bases de dades existents no abordaven plenament els problemes que enfronten aquests nous models de negoci. D'altra banda, les empreses de cerca no tenien el temps, ni el maquinari, ni el programari que clarament era molt car com a una solució de IT, respecte la forma tradicional que hauria requerit per resoldre el problema.

Així doncs van venir amb una solució cost-efectiva per l'empresa. L'ús de programari basat en codi obert s'executa en el maquinari dels productes bàsics de baix cost, els quals, es van desenvolupar en entorns pioners com van ser: Hadoop i MapReduce per al maneig de grans volums de dades de forma fiable.

Lluny de que sorgís de forma espontània, la revolució del Big Data va ser impulsada per economies senzilles. Les empreses de cerca simplement no es podien permetre el luxe de pagar als venedors tradicionals per desenvolupar els sistemes complexos requerits per processar grans volums de dades. Tampoc era econòmic, llicenciar programari de propietat en aquests grups de ràpid creixement, a baix preus i basats en models tradicionals. En canvi, les empreses de recerca, entre ells mateixos i també treballant amb acadèmics, noves empreses i proveïdors de menor grandària, van aprofitar-se del "poder" de la comunitat de codi obert mundial, fet que els donava accés a molts dels millors i més intel·ligents programadors de programari del món.

Abans de l'arribada dels entorns com Hadoop, les empreses es van veure obligades a un procés de presa de decisions doloroses com va ser el continuat problema per decidir la quantitat de dades que calia emmagatzemar i quanta informació calia llençar. L'emmagatzematge de dades no era barat, i, en general van fer falta mesos per actualitzar o modificar les anàlisis proporcionades pels proveïdors de programari tradicionals.

La revolució del BigData va canviar tot això. La combinació del programari en codi obert, maquinari assequible i serveis fiables d'alt ample de banda d'Internet van permetre que l'emmagatzematge de dades ja no fos un dilema financer.

Sens dubte, aquesta evolució va anar bastant ràpida i molts dels avenços en l'anàlisi del BigData van ser escrits en un llenguatge de programació dissenyat a finals de 1990 per dos acadèmics a Nova Zelanda. L'R va ser desenvolupat específicament per a l'anàlisi d'estadística, i està considerat l'idioma més popular per a la ciència de dades. Avui dia, milers d'empreses i organitzacions utilitzen R per a aplicacions de dades de ciències. Aquests són només alguns exemples:

Google utilitza R per calcular el ROI de les campanyes publicitàries.
Ford utilitza R per millorar el disseny dels seus vehicles.
Twitter utilitza R per controlar l'experiència de l'usuari.
El Servei Meteorològic Nacional dels Estats Units utilitza R per predir inundacions severes.
L'Institut Rockefeller de Govern utilitza R per desenvolupar models per a la simulació de les finances dels fons públics de pensions.
La Human Rights Data Analysis Group utilitza R per quantificar l'impacte de la guerra.
R s'utilitza amb freqüència pel New York Times per crear infografies i aplicacions de periodisme de dades interactius.

Dissipant mite número 2

El segon mite, sobre que el "bombo" del BigData no aportaria beneficis econòmics clars també és fàcil de refutar. Els sectors de més ràpid creixement de l'economia mundial estan habilitats per tecnologies de dades grans. Els serveis mòbils i socials serien impossibles avui sense grans dades alimentats pel programari de codi obert.

Nous models de negoci basats en disciplines emergents, com la fabricació additiva (la impressió 3D), prototipatge ràpid, manteniment predictiu, els cotxes sense conductor, sistemes d'informació geogràfica (GIS) i l'internet de les coses (IoT) també depenen en gran mesura d'anàlisi de grans dades i emmagatzematge a baix cost. De fet, tota la indústria basada en el núvol no seria possible sense grans dades de codi obert habilitat.

Aquestes noves indústries generaran més de 100 milions de dòlars com a nous ingressos en l'any 2016. També s'accelerarà en gran mesura la creació de conjunts de dades noves i fins i tot de més mida, el que significa que el BigData serà encara més gran.

Per tant, no confondre que: el BigData no és una tendència, o un moda de fet, ja que hi han Inversors prominents en tecnologies de BigData, incloent Microsoft, GE, IBM, Intel, Goldman Sachs, Greylock Partners, Sequoia Capital i Accel Partners. De manera que, ells creuen que la revolució està encara en les seves primeres etapes, i estan apostant a que el BigData serà sinònim de grans beneficis.

Font: TC