Una investigación realizada por Intel dio a conocer números sorprendentes en relación a Internet y sus usuarios. En solo un minuto, 20 millones de fotos son vistas y 61,141 horas de músicas son escuchadas. Además, cada 60 segundos son enviados 204 millones de correos electrónicos y hechas 2 millones de búsquedas en Google.

En relación a las redes sociales, los datos continúan con las mismas cifras: cada minuto 277,000 personas entran en sus perfiles de Facebook, se escriben 100,000 tuits y se reproducen 1.3 millones de videos en Youtube. Además, en 60 segundos, 20 personas son víctimas del robo de identidad en la red y se disparan 135 virus letales hacia las computadoras.

El estudio revela que el futuro crece de manera sorprendente, en 2012, el número de dispositivos conectados fue igual al número da la población mundial. Y la previsión es que en el año 2015 este número será el doble de la población del mundo. Además, en 2015, tomará 5 años ver todos los videos que se han subidos a la red.

Con la globalización, la extensión virtual se hizo necesaria, además el incremento exponencial de datos en la última década despertó la atención de los expertos por una posible falta de espacio. En ese escenario, Big Data se presenta como un activo valioso para muchas organizaciones.

La capacidad de analizar y entender Big Data tiene un enorme potencial para transformar a la sociedad, ya que permite nuevos descubrimientos científicos, modelos de negocios y experiencias de consumo. Aun así, sólo una pequeña fracción del mundo es capaz de encontrar sentido en toda esta información debido a que las tecnologías, técnicas y habilidades disponibles actualmente son demasiado rígidas para los tipos de datos, o excesivamente caras para implementarlas.

El software de Big Data recoge todos los datos que una organización genera y permite a los administradores y analistas usarlos más tarde. En este sentido, son más escalables que las bases de datos tradicionales y los data warehouses.

Norteamérica es quien lidera el servicio de Big Data, seguido por Europa. Asia y América Latina están haciendo sus primeras grandes inversiones en el tema. La razón es que para poder aprovechar realmente el valor que genera esto, se necesitan tres cosas: un nivel de arquitectura tecnológica avanzada, demanda y el know how de parte del usuario. Habiendo dicho eso, también vale resaltar que la adopción de Big Data en estas últimas regiones y mercados será mucho más rápida que cloud computing.

El enfoque principal de Big Data a las empresas e industrias será cómo se agregarán los datos que provengan de múltiples fuentes. Otro frente será la forma en que se procesarán esos datos. Los requerimientos para poder hacerlo impulsarán arquitecturas que permitan procesar, simultáneamente, datos de distintos tipos y, lo más importante, de distintos niveles. Todo sobre la misma infraestructura de red y todo en tiempo real.

El data center cambiará de diseño en cuanto al armado de servers, switches y almacenamiento; y también generará modificaciones para el uso eficiente de estos recursos, entre ellos la energía requerida. Sin embargo, uno de los cambios de la arquitectura de red es mover la gran cantidad de datos que requerirá mayor performance y mayor ancho de banda.

Según Intel, personas y máquinas están produciendo información valiosa que podrá enriquecer nuestras vidas de muchas maneras, desde la extrema precisión en la previsión del mal tiempo, hasta el desarrollo de tratamientos personalizados para enfermedades terminales. Intel se compromete a contribuir y dar soporte a la comunidad de código abierto para proveer a la industria una mejor base sobre la cual podrá extender los límites de la innovación y percibir la oportunidad de transformación de Big Data.

Intel invierte en investigaciones y en capital para generar avances en el ecosistema de Big Data. Intel Labs es la vitrina que incluye el desarrollo del Intel Graph Builder para el software Hadoop de Apache –una estructura de código abierto para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en clústeres escalables de servidores, que surgieron como la plataforma preferida para la gestión de Big Data–, una biblioteca para transformar grandes conjuntos de datos en gráficos con el objetivo de ayudar a visualizar las relaciones entre los datos.

El Intel Graph Builder es optimizado para el nuevo Desarrollo de Intel para ayudar a reducir el tiempo de desarrollo al eliminar la necesidad de desarrollar grandes cantidades de códigos personalizados. Mientras tanto, Intel Capital ha hecho grandes inversiones en tecnologías para el análisis de Big Data, incluyendo el 10gen del MogoDB Company y la proveedora de soluciones para el análisis de Big Data Guavus Analytics.

CIO México