Como facer rendible o big data

Buscar

Susbcrición Newsletter

Introducir e-mail

Arquivo mensual

Vindeiros eventos

Moitas empresas que apostaron polo código aberto tiveron problemas para facer rendible o seu investimento. A intelixencia artificial abre agora novas oportunidades para as compañías que se queiran subir ao carro.

¿Recordan cando o big data ía salvar as grandes empresas? Antes de que as palabras intelixencia e artificial inundasen a tecnoloxía, o big data ocupábao todo. Recompilar e analizar tanta información das empresas como fose posible considerábase unha fórmula na que o éxito estaba asegurado.

Non obstante, para moitas compañías obter valor a partir deses datos resultou máis difícil do que se esperaba. Un sinal da presión que isto está a xerar no ámbito tecnolóxico é a fusión de dúas compañías de xestión de datos ata agora rivais: Cloudera e Hortonworks, que decidiron enterrar as súas diferenzas unindo forzas. Aínda que a operación se considera unha fusión entre iguais, deixa a Cloudera á fronte, o que tranquilizou os accionistas. As dúas compañías brillaron no seu debut en Bolsa. Os prezos das súas accións subiron un 25% ante a esperanza de que, xuntas, tivesen máis posibilidades de crecer nun ámbito cambiante.

Factores

A operación saca a relucir tres factores sobre a industria do software, a medida que se somerxe na era dos datos e que aumenta a presión para conseguir máis valor a partir do que moitas empresas consideran unha fonte fundamental.

O primeiro é algo que leva tempo sendo evidente: o software de código aberto desempeña un papel crucial na actual infraestrutura informática, pero desenvolver unha empresa sobre unha base de código aberto non é doado. A excepción de RedHat, que creceu co sistema operativo Linux hai quince anos, non houbo éxitos comerciais significativos desenvolvidos a partir dun código aberto.

Ás veces parece que, en lugar de traballar no software, resulta máis rendible vender as ferramentas a outras empresas para que fagan o traballo duro. Hortonworks e Cloudera representan os dous principais modelos de negocio para empresas de código aberto, aínda que son máis rendibles ofrecendo servizos a empresas que usan o código e vendendo software para ampliar a súa capacidade.

Outra mensaxe que lanza a fusión é que as infraestruturas sobre as que se desenvolva a próxima xeración de informática están en constante proceso de cambio e non se sabe quen serán os gañadores. Cloudera e Hortonworks creáronse para prepararse para unha tecnoloxía adaptada ao big data coñecida como Hadoop -un software que xestiona inxentes cantidades de datos que se desenvolveu en Yahoo antes de ser lanzado como un proxecto de código aberto hai unha década-. Pero as tecnoloxías alternativas parecen limitar o tamaño do mercado Hadoop abrindo a porta a novos competidores. Estas inclúen outro proxecto de código aberto, Apache Spark, destinado a xestionar grandes cantidades de datos.

No seu día, Cloudera e Hadoop foron rivais. Agora compiten xuntas fronte a empresas como Amazon, Microsoft e Google. Isto apunta a unha terceira forma na que cambiou o panorama. Moitos clientes que se subiron ao tren do big data foron incapaces de facer rendible o seu investimento.

Aprendizaxe automática

Unha nova tecnoloxía que cobrou protagonismo nos últimos cinco anos ofrece novas esperanzas. A aprendizaxe automática, a técnica que está detrás do auxe da Intelixencia Artificial (IA), podería alimentar as reservas de datos que xa se recompilaron. Non obstante, as empresas necesitan organizar a súa información interna e utilizala para os seus propios modelos de aprendizaxe automática.

Cloudera apostou por esta aprendizaxe co seu propio software. Pero as grandes empresas de computación na nube tamén intentan cubrir este baleiro, e ofrecen ferramentas online nas que as empresas poderán poñer os seus propios datos. Esta forma de IA como servizo terá que evolucionar ata que os directores das empresas poidan poñela en práctica. Xuntas, Cloudera e Hortonworks teñen a oportunidade de facerse un oco na computación dirixida polos datos. As start up de onte terán que adaptarse canto antes aos drásticos cambios do sector.

(Fonte: Expansión)