{"id":9922,"date":"2017-03-01T00:06:51","date_gmt":"2017-02-28T23:06:51","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=9922"},"modified":"2022-02-06T14:39:33","modified_gmt":"2022-02-06T13:39:33","slug":"hadoop-co-try-out-wanted","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/hadoop-co-try-out-wanted\/","title":{"rendered":"Hadoop y compa\u00f1\u00eda: probarlo es bienvenido"},"content":{"rendered":"

La transformaci\u00f3n digital est\u00e1 en marcha. La palabra clave digitalizaci\u00f3n esconde oportunidades, pero tambi\u00e9n retos para las TI. Debe ser capaz de responder a las expectativas que la empresa tiene puestas en ella, y hacerlo lo m\u00e1s ad hoc posible.<\/p>\n

Los an\u00e1lisis de 360 grados, las previsiones, el comportamiento de los compradores o las tendencias del mercado son necesarios varias veces al d\u00eda para reaccionar con rapidez y tomar las decisiones adecuadas a tiempo.<\/p>

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Si el personal inform\u00e1tico no est\u00e1 familiarizado con nuevas tecnolog\u00edas como Hadoop, \"R\", Python o las bases de datos orientadas a grafos, tanto \u00e9l como la empresa suelen perder grandes oportunidades.<\/p>\n

\"Frank<\/a>Una encuesta de la asociaci\u00f3n digital Bitkom muestra que un gran n\u00famero de empresas a\u00fan no est\u00e1n preparadas para el Big Data. Entre otras cosas, faltan conocimientos t\u00e9cnicos y equipamiento t\u00e9cnico para estar preparados para Big Data.<\/p>\n

TI debe asegurarse de que est\u00e1 al d\u00eda de los \u00faltimos conocimientos y de que aborda los temas del big data y la digitalizaci\u00f3n antes de que los departamentos especializados se dirijan a ella con peticiones concretas.<\/p>\n

Big Data para TI<\/h3>\n

Esto puede lograrse si los responsables de TI conocen las posibilidades t\u00e9cnicas y tambi\u00e9n las utilizan para s\u00ed mismos, palabra clave: Big Data para TI.<\/p>\n

La anal\u00edtica empresarial se utiliza desde hace mucho tiempo como herramienta est\u00e1ndar en los departamentos de negocio, pero la propia TI rara vez ha utilizado herramientas anal\u00edticas para optimizar el funcionamiento de los sistemas.<\/p>\n

Es aconsejable fijarse en las metodolog\u00edas, tecnolog\u00edas y herramientas de que ya dispone la TI corporativa y dominarlas sobre la base de escenarios.<\/p>\n

Un ejemplo de Big Data para TI es la creaci\u00f3n de una sencilla previsi\u00f3n de crecimiento de datos.<\/p>\n

El primer paso es determinar: \u00bfD\u00f3nde estoy hoy, qu\u00e9 datos hay, d\u00f3nde est\u00e1n almacenados y a qu\u00e9 velocidad crecen?<\/p>\n

Con un servidor \"R\" y algunos algoritmos de libre acceso, se puede crear una previsi\u00f3n mucho m\u00e1s precisa que con Excel.<\/p>\n

Otra posibilidad es analizar el comportamiento de los usuarios en el sistema: \u00bfQu\u00e9 usuarios utilizan qu\u00e9 transacciones y qu\u00e9 informes con qu\u00e9 frecuencia? \u00bfLos utilizan en determinados momentos, por ejemplo para el cierre mensual o trimestral?<\/p>\n

Aqu\u00ed se pueden utilizar tecnolog\u00edas como Hadoop para el almacenamiento masivo de datos, as\u00ed como \"R\" o Python como lenguajes de programaci\u00f3n y estad\u00edstica.<\/p>\n

El departamento de TI debe generar primero internamente un valor a\u00f1adido inicial con la ayuda de estas tecnolog\u00edas para definir y probar metodolog\u00edas y formarse su propia opini\u00f3n.<\/p>\n

Gracias a estos an\u00e1lisis, los responsables inform\u00e1ticos pueden obtener informaci\u00f3n valiosa para optimizar el funcionamiento del sistema. Por ejemplo, qu\u00e9 partes del sistema o incluso qu\u00e9 datos se utilizan realmente y c\u00f3mo est\u00e1 el volumen de datos en relaci\u00f3n con el uso.<\/p>\n

Tambi\u00e9n pueden analizarse los cuellos de botella en el rendimiento. Estos conocimientos tambi\u00e9n pueden servir de base para archivar, optimizar procesos e implantar escenarios de Big Data o aplicaciones de Industria 4.0.<\/p>\n

Randstad Alemania utiliza esta inteligencia con la ayuda de la herramienta de an\u00e1lisis Datavard HeatMap. La herramienta realiza un an\u00e1lisis del uso de datos y objetos en el sistema en funcionamiento.<\/p>\n

\"Datavard HeatMap es \u00fanico. Obtenemos muchos m\u00e1s conocimientos sobre el sistema sin tener que entrevistar a un solo usuario final. Con esta inteligencia, se pueden dilucidar y remediar los \"puntos de dolor\" m\u00e1s importantes del funcionamiento del sistema.\"<\/em><\/p>\n

Una mirada al futuro<\/h3>\n

Los avances en aprendizaje autom\u00e1tico y an\u00e1lisis predictivo son cada vez m\u00e1s importantes. El aprendizaje autom\u00e1tico es la generaci\u00f3n artificial de conocimiento a partir de la experiencia. El sistema aprende a partir de ejemplos del pasado.<\/p>\n

Los algoritmos especializados en el reconocimiento de patrones obtienen predicciones para el futuro a partir de estos datos (an\u00e1lisis predictivo). Para ello se utilizan archivos de registro de sistemas SAP, redes y cl\u00fasteres Hadoop.<\/p>\n

Entonces se puede programar la influencia que las m\u00e1quinas interconectadas ejercen unas sobre otras, o una m\u00e1quina puede reconocer estas influencias y ampliarlas por su cuenta.<\/p>\n

La m\u00e1quina aprende a generar valor a\u00f1adido.<\/p>\n

Al mismo tiempo, los entornos en la nube para Big Data son cada vez m\u00e1s populares. Cloudera, por ejemplo, es una plataforma completamente segura: desde la transmisi\u00f3n de datos hasta su almacenamiento, todo est\u00e1 cifrado.<\/p>\n

Sobre esta base, se puede crear un an\u00e1lisis de usuarios basado en la nube para SAP y Hadoop. Esto muestra c\u00f3mo los usuarios utilizan los datos en el entorno SAP Hadoop, a qu\u00e9 informes y datos acceden y cu\u00e1ndo, y c\u00f3mo combinan los datos para obtener nuevas perspectivas.<\/p>\n

Llegar al coraz\u00f3n de las nuevas tecnolog\u00edas<\/h3>\n

Los especialistas en TI deben aprender todo lo posible sobre las nuevas tecnolog\u00edas y las oportunidades que ofrecen y aplicarlas.<\/p>\n

Los proveedores en la nube, como AWS Amazon Web Services o Azure, facilitan los primeros pasos. All\u00ed se pueden instalar cl\u00fasteres Hadoop y servidores \"R\" para conocer primero las tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Datavard ofrece talleres de innovaci\u00f3n en los que se definen conjuntamente casos de uso, procesos digitales y modelos de negocio.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, los participantes crean un primer prototipo con las \u00faltimas tecnolog\u00edas. Esto permite a los responsables de TI aprender a utilizar las nuevas tecnolog\u00edas al tiempo que ponen a prueba ideas y modelos de negocio.<\/p>\n

S\u00f3lo cuando se hayan explorado y tambi\u00e9n probado las posibilidades t\u00e9cnicas es aconsejable reunir a los responsables de las distintas \u00e1reas de la empresa para encontrar nuevos modelos de negocio.<\/p>\n

Las TI como facilitadoras del negocio<\/h3>\n

La experiencia pr\u00e1ctica de los proyectos internos de Big Data vale la pena cuando se trata de desarrollar nuevos procesos empresariales.<\/p>\n

Los responsables de TI pueden aprovechar su ventaja de conocimientos para actuar como facilitadores del negocio acerc\u00e1ndose activamente a los departamentos especializados y haciendo sugerencias para la implantaci\u00f3n de nuevos procesos empresariales.<\/p>\n

El enfoque m\u00e1s prometedor es que un grupo heterog\u00e9neo de distintos departamentos se re\u00fana en un taller para explorar las posibilidades de Big Data para la empresa.<\/p>\n

El conocimiento de los enfoques del pensamiento de dise\u00f1o o del Business Canvas de Osterwalder puede ser \u00fatil en este proceso. Tambi\u00e9n es aconsejable fijarse en casos de uso de otras empresas para inspirarse.<\/p>\n

Un consultor externo que aporte los conocimientos de proyectos de big data ya ejecutados puede ser \u00fatil en este caso.<\/p>\n

A menudo se subestima en las empresas el hecho de que, debido al uso intensivo de tel\u00e9fonos inteligentes y tabletas, para la mayor\u00eda de los empleados es ya algo normal obtener respuestas a sus preguntas ad hoc y en una visualizaci\u00f3n atractiva.<\/p>\n

El Big Data ya ha llegado a sus vidas y quieren aprovechar sus ventajas tambi\u00e9n en su vida laboral cotidiana.<\/p>\n

El estudio Future Workforce Study 2016, realizado conjuntamente por Dell e Intel, revel\u00f3 que para el 21% de los j\u00f3venes empleados de la Generaci\u00f3n Y, la tecnolog\u00eda es un factor decisivo a la hora de elegir un trabajo.<\/p>\n

Las tecnolog\u00edas de macrodatos se est\u00e1n convirtiendo en un importante factor diferenciador en la \"guerra por el talento\".<\/p>\n

La transformaci\u00f3n digital y el uso de la anal\u00edtica de big data desempe\u00f1ar\u00e1n un papel m\u00e1s importante en las empresas en el futuro.<\/p>\n

Seg\u00fan una encuesta realizada por Forbes Insights en nombre de Hitachi Data Systems, el potencial de los datos y el an\u00e1lisis est\u00e1 infrautilizado.<\/p>\n

Seg\u00fan el estudio, la inversi\u00f3n en nuevas tecnolog\u00edas de digitalizaci\u00f3n es una prioridad absoluta para el 51% de las empresas.<\/p>\n

Lo mismo cabe decir de la ampliaci\u00f3n de las capacidades de datos y an\u00e1lisis. Los principales impulsores son los nuevos modelos de negocio (41%) y las nuevas tecnolog\u00edas (40%).<\/p>\n

S\u00f3lo el 44% de las empresas encuestadas se consideran avanzadas o l\u00edderes en datos y an\u00e1lisis. Sin embargo, el 91% ya ha conseguido aumentar sus ingresos gracias a su uso.<\/p>\n

La preparaci\u00f3n para los macrodatos se est\u00e1 convirtiendo cada vez m\u00e1s en un factor de \u00e9xito. Sin embargo, solo puede tener \u00e9xito si TI conoce las posibilidades t\u00e9cnicas en la pr\u00e1ctica y las utiliza en su propio beneficio.<\/p>\n

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Los macrodatos plantean a los responsables inform\u00e1ticos el reto de ampliar constantemente sus competencias anal\u00edticas para poder seguir el ritmo de las demandas ad hoc de la empresa. Y esto se suma a su actividad cotidiana. Con Big Data para TI, se pueden probar nuevas tecnolog\u00edas y optimizar al mismo tiempo las operaciones del sistema. <\/p>","protected":false},"author":142,"featured_media":9929,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[5,6386],"tags":[6173,210,6502,798,480,627,3413,6504],"coauthors":[23931],"class_list":["post-9922","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-infrastruktur","category-mag-1703","tag-bi","tag-big-data","tag-business-analytics","tag-hadoop","tag-machine-learning","tag-ml","tag-predictive-analytics","tag-technologien"],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"thumbnail":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",400,200,false],"medium_large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-768x384.jpg",768,384,true],"large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"image-100":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-100x50.jpg",100,50,true],"image-480":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-480x240.jpg",480,240,true],"image-640":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-640x320.jpg",640,320,true],"image-720":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-720x360.jpg",720,360,true],"image-960":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-960x480.jpg",960,480,true],"image-1168":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"image-1440":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"image-1920":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"1536x1536":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"2048x2048":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",18,9,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"bricks_large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",600,300,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",600,300,false],"profile_24":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Big Data stellt IT-Verantwortliche vor die Herausforderung, ihre Analytics-Kenntnisse st\u00e4ndig zu erweitern, um mit den Ad-hoc-Anforderungen aus dem Business Schritt zu halten. Und das zus\u00e4tzlich zum Tagesgesch\u00e4ft. Mit Big Data for IT lassen sich neue Technologien ausprobieren und gleichzeitig wird der Systembetrieb optimiert. <\/p>\n","category_list_v2":"IT Management<\/a>, MAG 17-03<\/a>","author_info_v2":{"name":"Frank Gundlich, Datavard","url":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/author\/frank-gundlich\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9922","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/142"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9922"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9922\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9929"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9922"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9922"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9922"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=9922"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}