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Las empresas necesitan una nueva estrategia para adoptar plenamente las tecnologías de datos

A todas las empresas les gustaría poder aprovechar la ventaja competitiva que proporcionan los datos. Pero pocas lo hacen. ¿Por qué? La respuesta es simple: hay datos por todas partes y los análisis se hacen aisladamente.

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 múltiples 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 y compiten en la era de los datos. 

Sin embargo, muchas empresas tienen problemas para aprovechar sus datos al máximo por las siguientes razones:  

  1. Las cargas de trabajo de análisis 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.
  2. 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 sus datos.
  3. La combinación de los dos puntos anteriores hace casi imposible aplicar un criterio coherente a la privacidad de los datos o a la protección IP. En el mejor de los casos, se ponen en práctica complejos controles que limitan la productividad y aumentan los costes.

 

La mayoría de las empresas necesitan una nueva estrategia. No basta con un simple análisis que dé visibilidad a los datos. Adoptar plenamente las tecnologías de datos exige ser capaz de aplicar múltiples disciplinas de análisis a los datos de cualquier fuente. Por ejemplo, en el caso de los vehículos autónomos y conectados, es necesario procesar y transmitir datos en tiempo real desde múltiples puntos de conexión en el edge y, al mismo tiempo, predecir resultados clave y aplicar el aprendizaje automático al mismo conjunto de datos. 

Enterprise Data Cloud: una nueva estrategia

Enterprise Data Cloud te da la capacidad de extraer información clara y práctica a partir de datos complejos, estén donde estén, desde el edge hasta la inteligencia artificial.

Su flexibilidad permite ejecutar las más modernas cargas de trabajo de análisis en cualquier parte, independientemente de dónde residan los datos.

Permite trasladar esas cargas de trabajo a diferentes entornos de nube, tanto públicos como privados, para evitar depender de ningún proveedor.

Y por último, tiene la agilidad, la elasticidad y la facilidad de uso propias de las nubes públicas, además de un marco común de seguridad y gobernanza concebido para hacer posible el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos.

En conclusión: las ventajas que ofrece Enterprise Data Cloud son extraordinarias y van más allá de lo que conocen muchas empresas.

enterprise data cloud architecture diagram
Híbrido y multicloud

Debe operar con la misma funcionalidad dentro y fuera de las instalaciones, así como ser compatible con las principales nubes públicas y con las nubes privadas.

Análisis multifunción

Debe permitir que múltiples funciones de análisis se apliquen en origen a los mismos conjuntos datos, resolviendo así de forma optimizada los desafíos que plantea el uso de datos.

Seguridad y gobernanza

Debe cumplir con los estrictos requisitos de privacidad, gobernanza, migración de datos y gestión de metadatos que exigen las empresas y en todos los entornos.

Plataforma abierta

Debe ser 100 % de código abierto, con almacenamiento y computación abiertos, garantizando así la máxima interoperabilidad y la no dependencia de ningún proveedor.

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.

Cloudera ofrece la totalidad de disciplinas de análisis de datos para abordar los casos prácticos de negocio más exigentes. Desde el edge hasta la inteligencia artificial, todas las disciplinas de análisis de datos —como el análisis en el edge, el análisis de datos de streaming, la ingeniería de datos, el data warehousing, los análisis de operaciones, la ciencia de datos y el aprendizaje automático— funcionan juntas de forma segura y en los entornos de tu elección, ya sean estos centros de datos, multinubes públicas o nubes híbridas.

Nuestras plataformas actuales ofrecen todas las funciones de una nube de datos para empresas: nube híbrida y multinube pública, análisis multifunción, servicios de seguridad y gobernanza compartidos (SDX), así como plataformas de código abierto con diversas opciones de computación y almacenamiento.

Pero aún hay más. Estamos a punto de ofrecer la primera nube de datos para empresas del sector, Enterprise Data Cloud, con la nueva Cloudera Data Platform.

 

enterprise data cloud diagram

Enterprise Data Cloud es la primera nube de datos para empresas del sector

cloudera data hub diagram

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. A continuación enumeramos algunas características de CPD:

  • Saldrá al mercado inicialmente como un servicio de nube pública y, a finales de año, como nube privada.
  • Permite que los clientes amplíen sus implementaciones actuales de HDP y CDH con servicios de nube nativos en las principales nubes públicas, AWS y Azure.
  • Ofrece un complemento integral de gestión de datos de código abierto y análisis multifunción, con la agilidad, la elasticidad y la facilidad de uso propias de la nube pública.
  • Proporciona un plano de control único para gestionar las cargas de trabajo de datos, análisis e infraestructura en entornos híbridos y multinube.
  • Amplía los servicios compartidos de SDX para proteger la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo y combatir las amenazas en materia de ciberseguridad en todos los entornos de nube.
  • Es 100 % de código abierto, con lo que nuestros clientes evitan depender de ningún proveedor y aceleran la innovación empresarial, tal y como desean.

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