Scott Gnau, Presidente de los laboratorios Teradata, y Mayank Bawa, Vicepresidente de desarrollo de Aster Data, explican el valor comercial de los grandes volúmenes de datos y cómo las empresas pueden - a partir de ahora - planear e implementar un entorno analítico de grandes volúmenes de datos para empezar a crear una visión más significativa y detallada.

“Estamos percibiendo gran interés del mercado acerca de cómo las empresas pueden extender sus data warehouses a partir de los datos que éstas ya tienen en el nuevo mundo de los múltiples datos estructurados provenientes de nuevas fuentes para conseguir una mejor comprensión de los negocios”, señaló Gnau. “Por lo mismo, estamos mostrando a las empresas cómo utilizar las tecnologías de Teradata Aster para hacer esto. Los particulares y atractivos conjuntos de técnicas permitirán eliminar costos, mejorar la capacidad de gestión, y de despliegue de análisis de datos”, señaló.

Gnau aseguró que los existentes y nuevos tipos de grandes datos requieren de nuevos modelos analíticos y aplicaciones, enfatizando que la combinación de Teradata y plataformas Aster son la combinación ideal para la gestión de grandes datos y la extracción de conocimiento rápido y procesable. Gnau y Bawa también se plantean la importante falta de capacidad que la mayoría de otros vendedores tiene, y que sólo está disponible a través del entorno de la plataforma analítica de Teradata Aster como motor de despliegue.

“Vimos la necesidad de nuevas capacidades analíticas hace algunos años. Aster fue la primera y única plataforma que reunió la combinación del Structured Query Language (SQL) y MapReduce en el mercado para que nuestros clientes pudieran utilizar las conocidas herramientas de SQL para grandes volúmenes de datos y, al mismo tiempo, tuvieran la flexibilidad de MapReduce para hacer análisis de interés para el negocio”, aseveró Bawa. “Hemos integrado la plataforma de herramientas estándar de entrega, haciéndola accesible a una variedad más amplia de usuarios, y hemos recibido una patente para ello”, sentenció.

“Hoy en día, el 80% de todos los datos de las empresa está en un formato multi-estructurado - no en un formato relacional estándar- por lo que son difíciles de analizar, comprender y evaluar. Estos datos provienen de muchas fuentes, incluyendo las interacciones que los clientes están teniendo por servicio y soporte, y de sitios de medios sociales (lo que los clientes están diciendo en línea). Se trata de su propia página web y censores, así como la telemática”, afirma Stephanie McReynolds, director de Marketing de Producto de Teradata Aster. “Las empresas que aún no han establecido una estrategia y plan de ejecución para grandes volúmenes de datos deben actuar rápidamente para crear una ventaja competitiva única”.

Los grandes volúmenes de datos son la prioridad de los clientes de Teradata, por lo que se han fijado más de 30 sesiones enfocadas en el análisis de grandes datos (o Big Data) para La conferencia de PARTNERS User Group de Teradata, desde el 2 al 6 de octubre del 2011 en el Convention Center de San Diego EE.UU. El evento es organizado y administrado por los clientes de Teradata quienes dirigirán las sesiones de diversos temas.

Entre ellos se encuentra Scott Nicholson, Analista Senior de Datos de LinkedIn, quien dirigirá una sesión titulada: “Modelado Predictivo y Resultados del Producto del Manejo de Datos en LinkedIn”. Nicholson aparece hablando sobre su sesión en un nuevo vídeo de YouTube “Las compañías que compiten en el análisis y entrega de servicios de gestión de datos necesitan interactuar rápidamente con los grandes volúmenes de datos”, asegura Nicholson.

Otras ponencias sobre grandes datos serán dirigidas por SAS y el Data Warehousing Institute, así como por el Director Senior de Plataformas Analíticas de eBay, Oliver Ratzesberger, que hablará sobre “La singularidad de los datos y el análisis extremos en eBay”. El Chief Technology Officer (CTO) de Teradata Stephen Brobst co-presentará con el CTO de Aster, ArgyrosTasso, el tema de “Cómo hacer más con sus datos: análisis profundo del uso de grandes datos”.

“Al mismo tiempo en que muchos fabricantes y expertos están hablando sólo sobre el futuro del análisis de grandes datos, un número creciente de clientes de Teradata Aster ya está creando ese futuro con el despliegue de plataformas analíticas de avanzada”, señala McReynolds.

Además de las reconocidas capacidades de gestión de datos de la familia de productos de Teradata, se han añadido avanzadas herramientas analíticas de Aster al mix de soluciones para grandes datos de Teradata. SQL-MapReduce de Aster ® es un framework que permite un rápido análisis, además de la investigación de información compleja para científicos de datos y analistas de negocio. Permite a las expresiones de procedimiento en lenguajes como Java, C#, Python, C++, y R ponerse en paralelo a través de un clúster de cálculo y luego recurrir a la utilización SQL estándar.

“Las empresas que adoptan nuestro sistema patentado de SQL-MapReduce están notando lo fácil que puede ser visibilizar los resultados, explorar y comprender las posibilidades futuras a través de un espectro infinito de nuevas fuentes de datos multi-estructurados que estaban a menudo sin explorar dentro de las organizaciones”, concluye Bawa.

En la optimización de grandes datos, Gnau señala que los nuevos tipos de datos deben ser analizados y entendidos en el contexto de múltiples interacciones que pueden o no vincularse a una transacción real. La complejidad es un reto ya que los usuarios unen muchos formatos, tanto textos, con y sin formato libre -algunos de los cuales tienen su propio lenguaje-, para crear una imagen global de lo que está pasando y cómo una organización puede responder mejor a lo que revelan los datos. También señaló que hay nuevas preguntas a ser formuladas y contestadas, y la inteligencia de negocios que resulta, a menudo, debe ponerse en práctica en tiempo real. Redacción