Estrategias y Costes de la Nube
Big Data hace referencia al gigantesco volumen de datos procedente de los equipos de IoT (Internet of Things), de los registros médicos, de los registros de las visitas a sitios web, de los registros de las posiciones de geo localización y del seguimiento de las campañas de marketing. Para extraer un ROI de confianza o cualquier predicción ajustada a partir de semejante volumen de datos, existen diversas técnicas que requieren de un gran poder de computación. A mayor poder de computación, más cercano al tiempo real será el resultado de los análisis y las predicciones……
... pero el poder de computación para el procesado del Big Data y del Análisis Predictivo no es barato
Las Nubes Públicas tienen cada vez más éxito porque permiten que las compañías reduzcan considerablemente los grandes costes de computación requeridos para el proceso de Big Data. Facilitan el cálculo analítico y predictivo compartiendo los recursos de hardware entre muchos clientes de estas nubes. Un gran poder de computación sólo es necesario cuando se procesa el Big Data. Antes y después de dicho proceso, los recursos de hardware se quedan sin uso. Estrategias y Costes de la Nube
Compartir los recursos cuando están inactivos es una buena manera de reducir costes
Por otro lado, la parte no tan positiva de las nubes públicas incluye:
- El cumplimiento de la Ley Europea de Protección de Datos (GDPR) en las nubes públicas no resulta sencillo tras el último conflicto entre las legislaciones de Estados Unidos y la Unión Europea
- La información sensible (GDPR) y la información confidencial deben permanecer siempre bajo control
- La seguridad en las nubes públicas es algo complejo de configurar
- Los recursos de las nubes públicas requieren nuevos conocimientos
- Elegir el recurso adecuado para cada paso del procesamiento de Big Data no es tarea sencilla
En este escenario, ¿cómo podemos ayudarle?
Nuestros servicios de consultoría ayudarán a su compañía, tanto en lo que al proceso de Big Data o de cálculo predictivo, como en que a los proyectos de migración a la nube se refiere, en todas o algunas de las siguientes formas: Estrategias y Costes de la Nube
Gestión del Proyecto
- Dirección de su proyecto desde el principio o desde un punto de inflexión
- Selección de todo o de parte del equipo adecuado para el proyecto (Business Analyst, Solution Architect, Data Architect, Data Engineers, DevOps Engineers, MLOps Engineers, UX/UI Engineers, QT Engineers, etc.)
- Configuración de su nube pública (seguridad, recursos, conectividad, etcétera)
- Integración del proyecto con DevOps y CI/CD
- Realización de tareas de Scrum Master para el buen funcionamiento de la Metodología Agile
- Apoyo y guía del equipo para que desarrolle el proyecto en el plazo acordado
- Mantenimiento del proyecto en la nube una vez terminado (Soporte L1, L2, L3)
Estrategia
- ¿Necesita de verdad su compañía hacer uso de las Nubes públicas?
- Si ese es el caso, ¿Qué nube pública le conviene y que recursos necesita?
- ¿Merece la pena ingresar y guardar los datos en las nubes públicas? ¿Qué costes existen?¿Quiere procesar datos sensibles?
- ¿Tiene clientes en diversas regiones del mundo?
Arquitectura
- Según sus necesidades y capacidades financieras, le ayudamos a definir un objetivo realista en función de los recursos técnicos existentes en las nubes públicas
- Según el objetivo elegido, le ayudamos a elaborar una arquitectura sostenible
- El diseño podrá ser llevado a la realidad en un proyecto que utilice la metodología Agile
- Le ayudamos a diseñar el camino a seguir de principio a fin o por partes
Analítica Predictiva
- ¿Posee los datos para necesarios para poder realizar predicciones?
- ¿Quiere crear o refinar los datos para obtener buenas predicciones?
- ¿Necesita predicciones diarias?
- ¿Necesita sólo predicciones periódicas?
- ¿Tiene los recursos necesarios para crear su propio entorno para ejecutar el análisis predictivo ya sea en local o en la nube?
- ¿Quizá le interesa que parte del proceso se lo hagamos nosotros?
Big Data
- A qué nos referimos con este término
- Qué tipos de Big Data existen
- Qué recursos son necesarios para procesar el Big Data
- Cómo se procesa el Big Data
- Dónde realizar cada parte del procesado del Big Data según sus datos y sus necesidades
- Cual es el resultado que puede esperarse de procesar Big Data
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