La clave en un proyecto de 'big data' es "saber para qué se usan los datos"
Sergio Blas, analytics leader para SPGI de IBM, ha explicado la visión del Gigante Azul sobre las arquitecturas híbridas cognitivas de cuarta generación en el Fórum Big Data 2018 de ComputerWorld.
¿Quien ha acometido un proyecto de big data, lo está haciendo o quiere hacerlo en el futuro? Los datos son una llave que abre muchísimas puertas. Sergio Blas, analytics leader para SPGI de IBM, ha explicado cómo maneja IBM las actuales arquitecturas de la 4º generación durante su participación en el Fórum Big Data. La democratización de la inteligencia artificial, organizado por IDG España.
La clave en un proyecto de big data es "saber para qué se usan los datos". Tal y como señalaba Sergio Blas, "puedes tener los mejores científicos de datos del mundo pero si la información que hay detrás de un proyecto de big data no es buena, no sirve de nada".
En los años 80 dió comienzo la primera generación de analítica. Por entonces la información se sacaba de forma transaccional. Entre los 80 y los 90 nacía el data warehouse, la analítica descriptiva. "El 70-80% de las compañías a nivel mundial está en esta fase", señalaba Blas. A partir de 2011 empieza a popularizarse el concepto big data. Cada generación ha mejorado la anterior. "Ahora en IBM planteamos la cuarta generación, en un modelo híbrido".
"Si miramos al pasado- explicaba Sergio Blas- el negocio no estaba alineado con IT, había poca agilidad y flexibilidad, eran plataformas más rígidas y poco escalables". Mirando al futuro IBM proyecta una arquitectura híbrida: "Ofrecemos tener todos los datos en sistema local, en la nube o en ambos sitios".
