Hadoop y Hana impulsan la digitalización

Tecnologías como Hana y Hadoop abren nuevas posibilidades en este sentido. El actual estudio de tendencias de Lünendonk "Creación de valor añadido mediante la transformación digital" muestra que muchas empresas dudan cuando se trata de transformación digital y desarrollos innovadores.

Los autores del estudio reconocen un peligro en la tendencia a clasificar las oportunidades derivadas del desarrollo de nuevos modelos de negocio o la apertura de nuevos mercados como menos importantes que los "objetivos de defensa", como la fidelización de los clientes o la mejora de los procesos.

Tal evaluación dificulta las innovaciones audaces y disruptivas de modelos de negocio, productos y servicios, concluye. Pero, ¿cómo pueden las empresas impulsar la transformación digital y probar nuevos modelos de negocio?

Los sistemas y arquitecturas tradicionales no están diseñados para hacer frente a la avalancha de datos y fuentes de datos de forma ágil. Por tanto, los macrodatos solo pueden convertirse en un gran negocio si se utilizan y establecen las tecnologías y estructuras organizativas adecuadas.

Las bases de datos modernas utilizan componentes de hardware de alta calidad para procesar grandes cantidades de datos y tratarlos en la memoria principal (in-memory).

Estas tecnologías son extremadamente potentes, pero también caras. La flexibilidad para almacenar grandes cantidades de datos a corto plazo sin toparse con los límites presupuestarios y aumentar así la presión por el rendimiento es esencial para la transformación digital.

Aquí es donde entra en juego la plataforma de código abierto Hadoop, ya que se creó exactamente para este fin: el almacenamiento, procesamiento y análisis de volúmenes muy grandes, de cientos de petabytes a zetabytes de datos.

Una gran ventaja sobre otros sistemas es que Hadoop no se basa en un costoso hardware propietario para almacenar y procesar los datos. La ventaja del sistema de archivos distribuidos también se extiende al procesamiento distribuido de los datos y puede escalar casi infinitamente mediante servidores estándar de bajo coste.

Nuevas vías para el análisis de macrodatos

En muchos casos, sin embargo, Hadoop por sí solo no es suficiente para los requisitos del análisis de big data. Para la evaluación de datos no estructurados o semiestructurados en combinación con los datos empresariales más recientes, el procesamiento en memoria con métodos de análisis modernos es la mejor opción.

Hana y Hadoop forman un equipo fuerte: la combinación de una base de datos de alto rendimiento y una sólida plataforma de datos masivos puede abrir nuevos caminos para la analítica empresarial y convence con un enorme ahorro de costes.

Análisis casi en tiempo real

Los datos procedentes de sensores, redes y máquinas, así como la información no estructurada de fotos, textos y redes sociales, pueden analizarse de forma rentable y casi en tiempo real con la ayuda de Hana y Hadoop y permiten innumerables escenarios de aplicación, como muestra la app de una empresa agrícola internacional.

Con la ayuda de esta aplicación, los agricultores pueden detectar las enfermedades de las plantas en una fase temprana a través del smartphone o la tableta y seleccionar el tratamiento adecuado.

Si el agricultor envía una foto de la planta enferma, se compara inmediatamente con imágenes de referencia de enfermedades vegetales en la base de datos mediante minería de datos. Además, se incluyen en el análisis los datos meteorológicos actuales de la región.

En segundo plano, Hana elabora una recomendación en tiempo real, que el agricultor recibe inmediatamente en su dispositivo móvil. Contiene la determinación de la enfermedad de la planta, así como un esquema de cómo se puede tratar mejor la enfermedad en función de las condiciones meteorológicas actuales.

Los datos masivos necesarios para ello, como fichas técnicas de productos, vídeos o datos de referencia de imágenes, se almacenan en un clúster Hadoop. Una gran ventaja de Hadoop es el flujo de datos. Los datos masivos pueden analizarse directamente en Hadoop utilizando modelos estadísticos.

A continuación, sólo se transmite a Hana la esencia de estas evaluaciones. Este enfoque permite evaluar enormes cantidades de datos con diferentes estructuras en tiempo real y con un alto rendimiento.

Otra ventaja es que la combinación de Hana y Hadoop también es adecuada para empresas más pequeñas con recursos informáticos limitados. Esto se debe a que, con el análisis predictivo, SAP ofrece análisis estándar que permiten a las empresas con pocos conocimientos estadísticos generar los modelos correspondientes.

El valor para probar cosas es la clave del éxito. Datavard ofrece talleres de innovación en los que los responsables de TI pueden aprender a utilizar nuevas tecnologías y probar ideas y modelos de negocio al mismo tiempo.