Las empresas necesitan una nueva estrategia para adoptar plenamente las tecnologías de datos
Los casos de uso empresariales más valiosos y transformadores —mantenimiento predictivo mediante IoT, investigación genómica y supervisión en tiempo real del cumplimiento normativo— requieren el uso de varias cargas de trabajo de análisis, herramientas de ciencia de datos y algoritmos de aprendizaje automático con los mismos conjuntos de datos diversos. Así es como las empresas más innovadoras sacan partido de sus datos.
Pero muchos negocios siguen teniendo dificultades con la visibilidad limitada de los datos y la falta de información estratégica. Estos problemas suelen deberse a los siguientes factores:
- Cargas de trabajo de análisis que se ejecutan de manera aislada, ya que ni siquiera los más modernos almacenes de datos en la nube y herramientas de ciencia de datos se han diseñado para funcionar juntos.
- Los datos están diseminados por todas partes: en centros de datos, nubes públicas, en el edge... y las empresas no tienen una forma práctica de ejecutar análisis o aplicar algoritmos de aprendizaje automático a todos sus datos.
- Una estrategia incoherente acerca de la privacidad de los datos o la protección de la IP, que suele dar lugar a molestos controles que limitan la productividad y aumentan los costes.
Las organizaciones necesitan una nueva estrategia. Una Enterprise Data Cloud pone a su disposición todo el poder de sus datos para ofrecer un mejor servicio a sus clientes, operar de manera más eficiente y reforzar la seguridad para proteger su negocio:
- Se optimiza para entornos híbridos y multinube, que ofrecen las mismas capacidades de gestión de datos en nubes públicas, privadas y sin sistema operativo.
- Permite utilizar múltiples funciones de análisis para trabajar conjuntamente con los mismos datos en la propia fuente, eliminando los costosos e ineficientes silos de datos.
- Mantiene una estricta seguridad, gobernanza y control de los datos empresariales en todos los entornos.
- Es 100 % de código abierto, con almacenamiento y computación abiertos, garantizando así la máxima interoperabilidad y la no dependencia de ningún proveedor.
Presentamos Cloudera Data Platform
Cloudera Data Platform (CDP) combina la mejor tecnología de Hortonworks y Cloudera para ofrecer la primera nube de datos para empresas del sector, Enterprise Data Cloud. CDP ofrece potentes análisis de autoservicio en entornos híbridos y multinube, junto con seguridad granular y avanzada y las políticas de gobernanza que reclaman los responsables de datos y de TI.
CDP se distribuyó inicialmente como un servicio de nube pública, al que le siguió un centro de datos, una gestión de datos exhaustiva y una plataforma de análisis para entornos de TI locales. Actualmente incluye lo siguiente:
- Nube pública de CDP: implemente el rango más amplio de cargas de trabajo analíticas, proporcione clústeres y ofrezca experiencias de autoservicio (incluyendo servicios de Data Warehouse y aprendizaje automático) con Data Hub, un servicio nativo en la nube.
- Nube privada de CDP: permita implementaciones locales e híbridas de experiencias de Data Warehouse y aprendizaje automático con la agilidad, flexibilidad y economía de la nube.

Con tecnología Cloudera SDX
Cloudera SDX es el tejido de seguridad y gobernanza que mantiene unida la Enterprise Data Cloud. Con SDX, solo tiene que configurar una vez las políticas de seguridad y gobernanza de los datos y metadatos, y estas se aplican automáticamente en los análisis de datos de entornos híbridos y multinube. A diferencia de las soluciones o servicios en la nube de software de análisis independientes, Cloudera Data Platform con SDX ofrece potentes controles en toda la empresa sobre los datos y metadatos, estén donde estén, para disfrutar de la mejor infraestructura y flexibilidad empresarial.
Expanda su información estratégica empresarial a la nube
Migración inteligente
Automatice el movimiento de datos entre su centro de datos en local y sus almacenes de objetos en la nube pública, y permita un movimiento de datos y metadatos continuo, incremental y basado en políticas, incluidos los esquemas, las políticas de seguridad, el linaje y la proveniencia.
Expansión a la nube
Satisfaga las necesidades impredecibles de las empresas o los usuarios y complemente la capacidad del centro de datos expandiendo cargas de trabajo analíticas a las nubes públicas, junto con los datos y políticas de datos relevantes.
Escalado adaptativo
Garantice un rendimiento óptimo para cualquier carga de trabajo de análisis, manteniendo al mismo tiempo los costes bajo control. CDP puede ampliar recursos automáticamente a medida que aumenta la demanda y suspenderlos o reducirlos si ya no hacen falta.
Casos prácticos de negocio con análisis desde el edge hasta la inteligencia artificial
Los clientes de Cloudera son una prueba clara de cómo el aprendizaje automático y el análisis multifunción pueden transformar datos complejos en información clara y práctica, atendiendo a principios de seguridad y gobernanza.
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