Plataformas y ecosistemas en BI, BA, Big Data y Data Science

16 noviembre, 2017

No es la primera vez que hablamos sobre ecosistemas y plataformas, de hecho el interés viene de lejos. Últimas noticias de las anteriores semanas nos hacen volver a poner la atención en este punto. De hecho un par. Por un lado, la reciente compra de Fast Forward Labs por parte de Cloudera para reforzar su línea de Data Science (fundamentada en otra adquisición – Sense Platform – en 2016). Por otro, la disponibilidad de un nuevo backend para MongoDB llamado Stitch, que buscar facilitar la integración de la base de datos en desarrollos y aplicaciones.

Como ya sabemos, en los últimos años las tecnologías para capturar, almacenar, procesar, analizar y visualizar datos tiene un marcado acento open source. Existen múltiples componentes alrededor de Apache HadoopApache SparkApache Flink o MongoDB, por nombrar algunas. Aunque existen tantas que es complicado seguir la pista a como evoluciona tantos actores. Un buen intento es el Big Data Landscape.

Escoger la mejor plataforma de datos, se convierte en una tarea titánica y es natural que surjan plataformas integradas (y empresas que den soporte a dichas plataformas) como las conocidas Hortonworks, Cloudera, Data Artisans o Databricks.

¿Hacía dónde se dirigen estas plataformas?

En anteriores movimientos de mercados, vimos cómo los proveedores de mercado complementaron su solución incluyendo módulos de analítica de negocio (proporcionando análisis basados en parámetros). Por lo que emergieron las plataformas combinando módulos de inteligencia y analítica de negocio.

En esta etapa los últimos movimientos del mercado nos ofrecen otro panorama. Los fabricantes de plataformas empresariales de negocio están interesado en capitalizar el movimiento de Data Science, e integran componentes de Machine Learning, entornos de trabajos flexibles (basados en JupyterApache Zeppelin o similares) e incluso fichando equipos para ofrecer servicios profesionales. Cloudera no han sido los primeros (por ejemplo, ya vimos movimientos similares en Teradata, con su adquisición de ThinkBig Analytics) ni tampoco serán los últimos.

Lo que es interesante de este movimiento es que, de nuevo, estamos ante una fase de adquisiciones en el mercado. Y sin embargo, cada vez más empresas crean sus plataformas integradas (como en caso de Uber con Michelangelo o Airbnb con AeroSolve).

Sin duda alguna, en la era de las empresas orientadas al dato, es necesario decidir qué arquitectura (y plataforma) será la que nos permitirá explotar el valor de nuestros datos.

Como siempre, tendremos de continuar atentos al mercado.

Nota: Este artículo ha aparecido previamente en el blog de Análisis y Ciencia de Datos de la UOC: http://dataanalysis.blogs.uoc.edu/.
 
Josep Curto es director académico del Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data (MiB) en los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya. También es director de Delfos Research, empresa especializada en la investigación de los mercados de Business Intelligence, Business Analytics y Big Data.

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Autor / Autora
Comentarios
Gabriela24 mayo, 2018 a las 2:12 pm

Que tal!
Podrías comentarme más sobre «Sin duda alguna, en la era de las empresas orientadas al dato, es necesario decidir qué arquitectura (y plataforma) será la que nos permitirá explotar el valor de nuestros datos». Me interesa saber que tipo de arquitectura y solución tecnológica se podría pensar para una empresa multinacional como Amazon.
Muchas gracias!
GFM

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