«Hoy en día, ninguna plataforma unifica y potencia todos los flujos de trabajo de DL y AI»

Wim Stoop, Senior Product Marketing Manager de Cloudera

3 enero, 2019
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La implementación de la inteligencia artificial no solo en las medianas y pequeñas empresas sino también en las grandes empresas españolas, supone un proceso plagado de grandes desafíos y retos. Empresas como Cloudera, nacen para apoyar a todas estas compañías en el proceso de implementación de la inteligencia artificial y manejo de datos. Ayudan a optener un valor real de los datos que diariamente estamos generando, ¿pero cómo? Durante la pasada edición de IoT Solutions World Congress hablamos con  Wim Stoop, Senior Product Marketing Manager de Cloudera.

BigData Magazine (BDM):  Si hablamos de la implementación de la inteligencia artificial en empresas más grandes, la tasa debería ser alta hoy en día. ¿Qué piensas? ¿Qué desafíos enfrentan estas grandes empresas en términos de implementación de AI? ¿Es la mente cerrada en el nivel ejecutivo un problema real?

Wim Stoop (WS): Me gusta cómo expresas la pregunta: debería ser alta. El valor que la AI puede ofrecer es claro, pero muchas organizaciones apenas están empezando a hacer esto por primera vez y luchan por comenzar, así como por obtener valor rápidamente. El desafío es que hoy en día, ninguna plataforma única unifica y potencia todos los flujos de trabajo de DL y AI. Los proyectos de DL e AI aislados que emplean pilas de tecnología dispares dan como resultado esfuerzos duplicados en toda la empresa. La infraestructura de silos introduce problemas de calidad y riesgos asociados con la seguridad, la gobernabilidad y el cumplimiento. La confianza en las soluciones a medida tiene como consecuencia el desarrollo de habilidades internas y la diferenciación. El bloqueo en entornos de un solo proveedor puede limitar la flexibilidad y agilidad necesarias para innovar y aprovechar nuevas oportunidades de negocio. Estos desafíos comunes presentan barreras para operacionalizar y escalar con éxito las capacidades de DL / AI a escala empresarial.

La empresa industrializada ML y AI resuelve estos desafíos, y les permite a las empresas construir una AI Factory repetible para convertir los datos en decisiones, a cualquier escala, en cualquier lugar. Tal fábrica de AI requiere una base técnica moderna; una plataforma para administrar flujos de trabajo de datos conectados en múltiples entornos de nube y locales. Una AI Factory permite a las empresas poseer y proteger sus datos y propiedad intelectual, mantener el control de su futuro e inyectar la AI en cada parte de la empresa que puede ser automatizada, de manera confiable, predecible y segura.

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BDM: Con más de 30 mil millones de dispositivos conectados a Internet, IoT presenta un desafío importante para que las empresas ingieran, procesen, administren, almacenen y obtengan información de manera efectiva de todos los datos generados por los dispositivos y activos conectados. ¿Qué tipo de soluciones de Cloudera podrían ayudar a resolver este problema? 

WS: La analítica de IoT es un reto. Los volúmenes masivos de datos, a menudo en tiempo real, con diversas estructuras, formatos y esquemas deben contextualizarse para descubrir el valor y la información que poseen. No se trata de implementar un mejor almacén de datos de capacidad de aprendizaje automático para enfrentar el desafío. Las organizaciones necesitan múltiples capacidades, analítica multidisciplinaria si así lo desea, en el transcurso de su viaje de analítica de IoT.

Cloudera Enterprise proporciona la combinación completa de cargas de trabajo necesarias para esto en una única plataforma: ingeniería de datos, almacenamiento de datos, ciencia de datos y base de datos operativa. Con Cloudera, las organizaciones pueden ingerir datos de múltiples fuentes, incluyendo datos de sensores de transmisión en tiempo real, combinarlos con fuentes internas y externas para contextualizar y comprender, y desplegar los modelos analíticos y de aprendizaje automático obtenidos en una solución escalable que se puede implementar en cualquier infraestructura.

El elemento de administración de datos que proporciona Cloudera es solo una parte de la arquitectura completa de IoT de extremo a extremo. Dentro del grupo de trabajo de Eclipse IoT y junto con Red Hat, el proveedor líder mundial de soluciones de software de código abierto, y Eurotech, un proveedor líder de hardware industrial integrado desde hace mucho tiempo, colaboramos para desarrollar una arquitectura de extremo a extremo para IoT. Basado en estándares abiertos. Integrada, flexible y capaz de ejecutarse en entornos de nube múltiple o híbrida, la arquitectura está diseñada para proporcionar los componentes fundamentales que las organizaciones necesitan para implementar de forma rápida y segura los casos de uso de IoT. Puede leer más sobre nuestra arquitectura de IoT modular, abierta y de extremo a extremo en este comunicado de prensa.

BDM: En España, el sistema empresarial está formado principalmente por pequeñas y medianas empresas. Para aquellas compañías que aún no han empezado a implementar nuevas tecnologías y utilizar efectivamente los datos que tienen, ¿por qué deberían hacerlo?

WS: No necesitan ser una gran empresa para obtener un gran conocimiento y valor de sus datos. Cualquier empresa, grande o pequeña, solo tiene que ganar si se convierte en un verdadero impulsor de datos. Lo que requiere es la realización del valor estratégico que tienen los datos y tener una estrategia a su alrededor. Para la mayoría de las organizaciones, esto se expresa en los objetivos y en los impulsores de valor comercial para el crecimiento, la conexión o la protección del negocio.

Para llevar a buen término esta transformación digital y obtener los beneficios, no solo es importante contar con la plataforma adecuada que admita los diversos casos de uso (consulte también la respuesta anterior sobre la necesidad de análisis multidisciplinarios), sino la guía sobre cómo el  obtener valor de ella rápidamente. En Cloudera, hemos implementado nuestra plataforma en una amplia gama de clientes en todas las industrias y casos de uso y tenemos la experiencia para guiar a las organizaciones en esto. Las organizaciones exitosas comienzan su viaje hacia una organización basada en datos en etapas, pasando de la simple visibilidad de los datos al reunirlos en nuestra plataforma para impulsar una mayor productividad al brindarles a los usuarios acceso de autoservicio y análisis que les permiten pasar a la tercera etapa de  la verdadera transformación empresarial e innovación.

BDM: ¿Qué es la «experiencia de datos compartidos» (SDX)?

WS: Para lograr sus metas y objetivos basados en datos, las organizaciones ejecutan múltiples cargas de trabajo diferentes (de nuevo, análisis multidisciplinario) en diferentes proporciones a lo largo del proyecto. Al principio, es posible que ejecuten más tareas de ingeniería de datos para incorporar esos mismos datos. A medida que profundicen en la comprensión de los datos, el almacenamiento de datos y las analíticas, incluirán más. Para encontrar los patrones ocultos y comenzar a hacer predicciones  analíticas maduras, la ciencia de datos comienza a desempeñar un papel. La capacidad de moverse con fluidez entre las cargas de trabajo es importante, al igual que la capacidad de ampliar rápidamente la capacidad (almacenamiento y potencia de cómputo) y proporcionarla de forma automática. Por estas dos últimas razones, muchas organizaciones se están implementando la nube.

Cada vez que se implementa una carga de trabajo, necesita no solo datos y computación (capacidad de procesamiento) sino también un contexto de datos. El contexto de datos contiene elementos como la seguridad (quién puede acceder a qué datos), la gobernanza (linaje de datos), los metadatos (el significado empresarial de los datos) y el ciclo de vida (gestión de datos desde la ingestión hasta la purga). El almacenamiento se puede considerar como con estado; computar como apátrida. El contexto de los datos debe ser estable y persistente también aunque más raramente. Especialmente cuando se implementan cargas de trabajo transitorias en la nube. Esta es una capacidad crítica.

Cada vez que se gira un clúster, se debe establecer el contexto de los datos y cada vez que se gira, el contexto debe ser capturado. En este sentido, Cloudera SDX como una capacidad de diferenciación clave de la plataforma proporciona un medio para no solo persistir sino también compartir el contexto de datos entre cargas de trabajo, independientemente de cómo se implementen. Con ello, las organizaciones tienen la máxima flexibilidad en la nube, lo que permite que la TI de la empresa controle las cargas de trabajo en cualquier lugar, se administre de cualquier manera y ofrezca una experiencia de datos compartida que exigen los profesionales de los datos y las empresas.

BDM: ¿Podría dar algún caso real de éxito de sus clientes utilizando productos o soluciones de Cloudera?

WS: Tenemos una larga lista de clientes de Cloudera que han logrado un gran valor gracias a nuestra plataforma. Nuestras referencias abarcan todo el mundo y a continuación se muestra una selección de nuestras referencias en España:

  • Telefónica: Telefónica España logra un aumento de dos dígitos en el uso del cliente cuando implementa una plataforma de datos moderna de Cloudera.
  • Shoppermotion: con su Cloudera Enterprise Data Hub, Shoppermotion puede aplicar el procesamiento de grandes datos y los análisis de aprendizaje automático para crear una solución de IoT que ayuda a los minoristas a comprender los comportamientos de los consumidores en la tienda.
  • Podo: Podo está revolucionando la industria de los servicios públicos, utilizando una plataforma de análisis avanzado y aprendizaje automático basado en la nube de Cloudera y Google para ayudar a predecir con precisión los patrones de consumo futuros y ofrecer a los consumidores tarifas totalmente personalizadas.

BDM:  ¿Algunos valores clave que marquen la diferencia entre Cloudera y otras compañías similares?

WS: A diferencia de las soluciones de punto de nube múltiple, la nube única o las plataformas fragmentadas, Cloudera Enterprise proporciona una plataforma unificada con beneficios como:

  • Con una gama completa de análisis multidisciplinarios, proporciona la solución completa para pasar de la información a la acción y lograr el objetivo de transformarse en una verdadera empresa basada en datos.
  • El contexto de los datos se comparte entre las cargas de trabajo que se ejecutan en la plataforma, independientemente de cómo se estén ejecutando (persistente o transitoria), lo que aumenta la agilidad y la gobernanza de los negocios, agiliza el tiempo de comprensión y reduce los costos operativos, los gastos generales del personal y los riesgos de seguridad.
  • Las organizaciones tienen el control total de la infraestructura que utilizan, con soporte para la gama completa desde la instalación de metal desde la base hasta la pública (tanto IaaS como PaaS) y la nube privada, lo que les permite elegir la implementación más efectiva para el trabajo

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