BIG DATA | Noticias | 23 MAY 2017

Herramienta que ayuda resolver la denominada 'Big Data Debt'

Dremio Big Data Debt Calculator es una nueva herramienta de analítica de datos diseñada para ayudar a las empresas a estimar los costes no planificados que se derivan del uso de tecnologías de gestión de datos no relacionales.
Big Data pantalla datos
Thor Olavsrud

El problema de Big Data Debt (Deuda de Big Data) crece a medida que las organizaciones se someten a iniciativas de transformación digital, abarcando tecnologías no relacionales que les ayudan a ser más ágiles y ofrecer siempre disponibilidad a sus usuarios. Las aplicaciones de software como servicio (SaaS), las ofertas de bases de datos en la nube, NoSQL y tecnologías relacionadas proporcionan una nueva forma de crear o entregar aplicaciones de próxima generación, pero mientras reducen el tiempo de lanzamiento al mercado, los sistemas son en gran medida incompatibles con los flujos de trabajo analíticos tradicionales.

Estas nuevas aplicaciones están ayudando a las organizaciones a abordar iniciativas empresariales estratégicas, pero también crean la necesidad de nuevas herramientas.

La nueva calculadora de deuda de Big Data de Dremio tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a ponerse de acuerdo con esta deuda no planificada. Dremio dice que da recomendaciones para minimizar la deuda, las estrategias para pagar menos y garantizar que se mantiene dentro de límites aceptables.

La calculadora tiene en cuenta cuatro entradas:

La cantidad de datos de origen, en terabytes, almacenados en sistemas no relacionales como Hadoop, NoSQL, Amazon S3 y aplicaciones de terceros

El número de sistemas de origen (no servidores, un nodo de 50 nodos Hadoop cuenta como un sistema)

El número de analistas de datos que utilizan los datos

El número de científicos que utilizan los datos

La calculadora también toma en cuenta otros dos factores:

Costes de responsabilidad. Debido a que los grandes datos a menudo involucran herramientas y protocolos que son menos maduros que los enfoques tradicionales, Dremio dice que estos sistemas suponen un mayor coste de responsabilidad que debe ser considerado. Los costes incluyen las pérdidas potenciales que resultan de datos no garantizados o no administrados que se mueven a través de tuberías para hacerlo compatible con las herramientas utilizadas por los analistas y los científicos de datos.

Costes de oportunidad. Dremio señala que trasladar los datos de las aplicaciones a entornos analíticos puede tomar una cantidad significativa de tiempo, y reducir este tiempo puede tener costes muy altos. Algunos de los costes de oportunidad que pueden incurrir incluyen el valor no realizado como resultado de un tiempo prolongado a la penetración como datos se mueve a través para llegar a las herramientas utilizadas por los analistas y científicos de datos.

La calculadora utiliza estos conceptos para estimar sus costes de tecnología, personas y deuda total de datos grandes.

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