Los servicios de nube híbrida y análisis de datos constituyen un sector cada vez más amplio cuya oferta y adopción ha crecido a gran velocidad en los últimos años. En infraestructura, tenemos el conocido uso del almacenamiento, pero si seguimos mirando entre las nubes, hay mucho más: las capacidades de computación y los servicios de software. De todo ello, el dato es el centro del universo.

Si hablamos de compañías que ofrecen servicios de nube híbrida y análisis de datos, Cloudera lleva la nube intrínseca en su nombre. Desde 2008, esta compañía estadounidense explora soluciones para gestionar en tiempo real grandes volúmenes de datos en constante crecimiento, algo que puede aplicarse en todos los negocios e industrias.

Para entenderlo a través de casos de uso reales –desde el sector salud a los seguros, pasando por las telecomunicaciones-, hablamos con el Chief Strategy Officer de Cloudera, Abhas, quien recuerda la importancia de profundizar en los conceptos y no quedarse en la superficie: la nube es un paraguas muy amplio.

¿Por qué la nube es hoy en día una ventaja para las empresas?

La nube es tan poderosa sobre todo por tres razones.

La primera es el tiempo. Antes, en una empresa había que adquirir un servidor, meses más tarde, un software y, meses después, empezar a probar con todo ello. Ahora, en el mundo de la nube, todo está al alcance de un clic: si soy un desarrollador de aplicaciones, si soy un usuario de la línea de negocio o si soy un ejecutivo, puedo rápidamente probar un producto en sí y entender más rápidamente su valor.

La segunda son los servicios. Esta mejora incluye flexibilidad, movilidad y aumento de la colaboración, pero sobre todo continuidad gracias a la integración. Control de calidad, prevención de pérdidas, recuperación de fallos, actualizaciones automáticas... Todo está unido, lo cual también permite escalar el negocio mucho más rápido.

La tercera es el coste. El principal beneficio de la nube es que pagas por lo que usas. La mayoría de los modelos de precios están estructurados de manera que consumes algo a través de un cierto número de créditos y no tienes que adquirir varios programas diferentes para cada caso de uso.

Viendo estas tres ventajas, parece algo que puede impactar en cualquier empresa sin importar el sector.

Sí, si nos fijamos en el uso del cloud, no ha habido una tecnología en los últimos 30 años que haya crecido tan rápido como la nube. Su tasa de crecimiento anual es de más del 20-22%. Esto se debe en gran medida a que ha sido adoptada a pies juntillas en varias industrias. Sea cual sea el sector, aunque los casos de uso sean diferentes, los beneficios son similares.

Sin embargo, ¿ha habido reticencias en su adopción?

Antes de que su utilización se generalizara, hubo cierta preocupación en algunos sectores por si se quedaban "tirados", ya que dependían de beneficios que se les estaban proporcionando como un servicio. Pero la gente se dio cuenta de que las ventajas superaban a los contras. Después de eso, creo que el mayor reto es entender y diferenciar de qué nube hablamos, ya que cloud es un término muy grande. Es importante entender y separar los matices en lugar de usar la palabra "nube" como un paraguas.

Nube pública, nube privada, nube híbrida... ¿Cuál es más adecuada?

La mayoría de los clientes en la mayoría de industrias están cambiando hacia un enfoque de nube híbrida, tanto por costes como por seguridad. En Europa existe un concepto llamado riesgo de concentración en la nube: la mayoría de los bancos, sus sistemas de gestión de tesorería y sus libros de contabilidad están en tres principales proveedores de nube, y esto puede suponer un riesgo. Estas estrategias comenzaron en la nube pública, por eso ahora se tiende a diversificar en la híbrida.

Para entender cómo funcionan los beneficios de la nube, lo mejor es mirar a los casos de éxito de diferentes industrias. ¿Qué proyecto destacaría?

Por ejemplo, la compañía española prestación de servicios TIC, Zelenza, estaba experimentando un aumento en el volumen de sus datos y no tenía la tecnología necesaria para gestionarlos, analizarlos y escalarlos de manera eficiente para la toma de decisiones. En un primer lugar, el equipo consideró la opción tradicional de utilizar bases de datos relacionales, pero les preocupaba que no pudieran manejarse los volúmenes de datos previstos. Por lo tanto, la empresa acudió a Cloudera Data Platform (CDP) para gestionar sus datos de forma inteligente, en tiempo real, hacer predicciones de comportamiento o identificar posibles puntos de saturación en la red, algo que ayuda a mejorar continuamente la calidad de la red y la experiencia del cliente.

¿Cómo puede aplicarse en el sector de las telecomunicaciones?

Cuando se está construyendo una red móvil inteligente con una gestión avanzada de los datos, hay que ofrecer conocimientos que liberen los procesos y sustenten la toma de decisiones clave. Hemos trabajado con un proveedor de telecomunicaciones muy grande que tenía una carencia importante: no disponía de un repositorio centralizado para gestionar, analizar, descubrir y escalar eficientemente los procesos de toma de decisiones en tiempo real; por tanto, no podía hacer predicciones de comportamiento o identificar posibles puntos de saturación en la red.

Así que su reto era construir una infraestructura que pudiera sostener esa información crítica que se estaba generando. Escogieron la nube pública de CDP y consiguieron extraer datos de 144.000 celdas de tecnología móvil, mejoraron masivamente los costes de servicio gracias a la eliminación de análisis de datos semi manual y aumentaron su eficiencia, calidad y anticipación gracias a la gestión proactiva del comportamiento que ahora podían realizar.

Tercer ejemplo: ¿una aplicación en el sector seguros?

Hay una multinacional de seguros europea muy grande que está construyendo una máquina central de aprendizaje, como una especie de una fábrica de inteligencia artificial [IA]. Para ello, están permitiendo a los equipos de ciencia de datos compartir casos de uso a través de la nube. Así se puede llegar a procesos de toma de decisiones casi en tiempo real.

Su reto era incorporar a los científicos de datos a la infraestructura de la nube de manera rápida y eficiente. En términos de clientes, hablamos de 10 a 12 millones y, por tanto, una ingente cantidad de datos que manejar. Así que también seleccionaron nuestra CDP y nuestro ecosistema Cloudera Machine Learning [CML], un producto de aprendizaje automático en la nube pública. Gracias a ambos, los equipos podían trabajar de manera ágil e incorporarse en cuestión de minutos.

En estos casos de uso se mezclan inteligencia artificial, big data, aprendizaje automático y computación avanzada. ¿Cómo la computación en la nube ha conseguido esta sinergia con las diferentes capas tecnológicas?

La pieza central son los datos y su calidad. Gobernanza de datos, gestión de metadatos, gestión de datos maestros, modelado de datos, limpieza de datos, perfiles de datos... Cualquiera de estas categorías es un negocio en sí mismo. Las arquitecturas emergentes beben de esos datos y hay que poner una atención extrema a su calidad.

"Hay que asegurarse de aumentar la productividad entre los equipos de datos, porque los datos son un deporte de equipo"

Por ejemplo, vehículos autónomos, cartografía de datos de salud, análisis geoespacial del transporte... La mayoría de estas empresas están haciendo etiquetado de datos, a medio camino entre lo manual y la IA. ¿Es un plástico? ¿Es una goma? ¿Es un soporte? Necesitamos entender lo que los datos están representando, ya que esto estará directamente relacionado con los procesos. Hay que asegurarse de aumentar la productividad entre los equipos de datos, porque los datos son un deporte de equipo.

Desde Cloudera, como proveedores de tecnología y soluciones, ¿cómo identificáis cómo el cloud puede ayudar a un cliente en particular?

Tenemos una sesión de descubrimiento con el cliente y le hacemos preguntas clave. ¿Cuáles son sus problemas de negocio? ¿Cuáles son los pain points [puntos de dolor] que tiene? ¿Cuáles son los resultados financieros que quiere conseguir? En función de esto, trazamos un conjunto de casos de uso y empezamos a combinar las fuentes de datos, para después pasar a la solución. Hay clientes que tienen integradores de sistemas, pero otros no y habrá que llevarles de la mano.

¿Cómo vaticinas el futuro de los servicios en la nube?

La nube todavía está arañando la superficie. Está previsto que el mercado global de la infraestructura de la nube pública llegue a los 120.000 millones de dólares. Forrester predice un crecimiento anual de 20%. Año tras año.

La multinube híbrida es el tema clave que dominará en el futuro. Gartner presentó un informe reciente en el que decía que los proveedores que no adopten un enfoque híbrido empezarán a ver cómo pierden cargas de trabajo en cuestión de años. Creo que la multinube será algo muy importante que permitirá mover procesos entre lo privado y lo público de forma fluida.

"La nube todavía está arañando la superficie. La multinube híbrida es el tema clave que dominará en el futuro"

También se está hablando mucho de otras fronteras como el edge [borde]. Mucha gente dice que el edge es la nueva nube en ciertos aspectos y que podrá desplegarse gracias al 5G y la ingeniería de la inteligencia artificial, una pieza clave. Habrá una gran expansión de casos de uso y desarrollo de software.

Por último, la computación sin servidor, un verdadero paradigma de la computación en la nube, está aquí para quedarse.

Mires a donde mires, en cualquier industria o cualquier región, veremos los usos del cloud. No hay una tecnología que haya crecido a este ritmo en los últimos 30 años, y no creo que nada pueda igualar la cantidad de inversión que ha habido en ella.