El 26% de las empresas adoptan Hadoop: Es alto o bajo

Según una encuesta de Gartner publicada en mayo de 2015, la tasa de adopción empresarial de Hadoop es del 26%. Pero, ¿es eso alto o bajo? ¿Es bueno o malo?

Es un "número grande de adopción" según el columnista de big data de ZDNet y evangelista de Datameer, Andrew Brust. Escribió en ZDNet que habría supuesto que fuera menor, ya que "el legado de Hadoop es el de una herramienta especializada, no una herramienta empresarial". (ZDNet y Newsmatic son propiedades de CBS Interactive).

Cuando le pregunté a Brust en una entrevista por correo electrónico cómo pueden cambiar eso las empresas, dijo que "lo que las compañías pueden hacer para convertir a Hadoop en una herramienta empresarial es integrarla como un motor, que es para lo que fue diseñado, en lugar de presentarla como un componente que los usuarios manipulen directamente. Luego, agregar características como seguridad, gobierno y optimización basada en costos, y las cosas se vuelven mucho más apropiadas para las empresas".

La empresa de análisis de big data Datameer se ha centrado en el gobierno. Cuando se le preguntó cómo se relaciona con la adopción de big data, explicó que el gobierno "es un requisito previo en la empresa, punto; no solo para big data. La mayoría de los clientes empresariales tienen regímenes regulatorios con los que lidiar y las herramientas que no les ayudan a cumplir con ellos son casi inútiles".

Además de esto, en esta entrevista, Brust habla sobre las capacidades de gobierno de datos lanzadas recientemente por Datameer, sus temas apasionantes como evangelista técnico y su opinión sobre la democratización de los datos.

¿Cómo pueden las empresas convertir a Hadoop en una herramienta empresarial?

Andrew Brust: Sí, creo que el 26% es un número de adopción muy grande para algo como Hadoop que todavía está relativamente en las primeras etapas de su adopción. Teniendo en cuenta la complejidad que mencioné, el hallazgo de Gartner es positivo, no negativo. Creo que Gartner lo sabe, básicamente han dicho que la publicidad supera la realidad, pero también han dicho que Hadoop ha superado el ciclo de publicidad, por lo que solo quedan cosas buenas por venir. Lo que las empresas pueden hacer para convertir a Hadoop en una herramienta empresarial es integrarla como un motor, que es para lo que fue diseñado, en lugar de presentarla como un componente que los usuarios manipulen directamente. Luego, agregar características como seguridad, gobierno y optimización basada en costos, y las cosas se vuelven mucho más apropiadas para las empresas.

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¿Por qué es el gobierno un problema para el crecimiento de la adopción de big data?

Andrew Brust: El gobierno es un requisito previo en la empresa, punto; no solo para big data. El mundo de BI ha estado acomodándose a esto durante años, en cuanto a seguridad basada en roles, linaje, auditoría, gestión de datos maestros y más. La mayoría de los clientes empresariales tienen regímenes regulatorios con los que lidiar, y las herramientas que no les ayudan a cumplirlos son casi inútiles. Que el mundo de big data haya ignorado estos requisitos durante tanto tiempo fue, francamente, sorprendente. Finalmente, se está cerrando la brecha. La pregunta no es si eso es necesario; es por qué tomó tanto tiempo.

¿Cuáles son los beneficios de las capacidades de gobierno de datos anunciadas por Datameer?

Andrew Brust: Los beneficios son bastante grandes. De hecho, parte de lo que anunciamos, incluida la seguridad basada en roles en los datos y el acceso, se ha incluido en el producto durante algún tiempo. Pero nuestras herramientas de linaje y nuestra API basada en listener para auditoría e integración con otros sistemas de gobierno son enormes. El gráfico de linaje produce una herramienta visual muy útil que muestra cómo los datos han fluido a través de Datameer. Y casi todas las operaciones que ocurren dentro de Datameer se envían a través de la API, para que los sistemas externos puedan tener conocimiento y Datameer se convierta en un ciudadano totalmente participativo en el ecosistema de gobierno emergente de Hadoop. Mejor aún, nuestra arquitectura garantiza esta participación independientemente de las tecnologías externas que lleguen a dominar.

¿Cuáles son las principales preocupaciones y pasiones que tiene como evangelista técnico en el espacio de big data?

Andrew Brust: Mi mayor preocupación es la complejidad actual en el ecosistema y mi mayor pasión es cualquier cosa que domine esa complejidad. Creo que Hadoop, por sí solo, es complejo y las tecnologías emergentes, como Spark, lo hacen aún más complejo. A los desarrolladores puede gustarles eso, pero los usuarios comerciales e incluso los desarrolladores empresariales necesitan un entorno más productivo. Datameer está dedicado a esa simplificación, al igual que algunos otros jugadores. Necesitamos más de eso.

¿Qué cambios potenciales en la innovación de big data deben tener en cuenta las empresas en los próximos dos o tres años?

Andrew Brust: Bueno, estamos viendo mucha innovación en el lado del motor de ejecución. Spark ha captado mucha atención. Flink está esperando su turno. Los sistemas de transmisión están madurando, lo que trae nuevos proyectos de Apache como NiFi. Por lo tanto, las cosas son volátiles y las empresas necesitan productos que puedan trabajar "cerca del metal" de estos nuevos motores, pero también abstraerlos, y la volatilidad general, para que el enfoque pueda estar en la tarea de análisis en cuestión, en lugar de en reunir la combinación adecuada de tecnologías para lograrlo.

¿Qué significa "democratización de datos" para Datameer y los usuarios de análisis?

Andrew Brust: Para mí, la democratización se trata de hacer que una tecnología sea más accesible y, lo que es más importante, más divertida para un grupo más amplio de usuarios, incluidos los usuarios en roles comerciales, en lugar de técnicos. Eso es de lo que se trató el movimiento de auto-servicio de BI, por ejemplo. Pero, irónicamente, Hadoop por sí solo carece no solo de verdaderas capacidades de auto-servicio, sino incluso de la usabilidad anterior al auto-servicio, del BI empresarial. Solucionar eso siempre ha sido el objetivo de Datameer. Las herramientas de línea de comandos y los scripts de shell pueden ser una forma en la que a los tecnólogos les gusta trabajar con big data, y también disfrutan descubriendo qué motor de ejecución usar para una tarea determinada. Pero los clientes empresariales necesitan algo mucho más evolucionado, automatizado y alineado con su flujo de trabajo que automatice la elección del motor y proporcione una interfaz de usuario orientada a los negocios. La democratización del big data implica lograrlo.

En cuanto a su papel y misión como evangelista técnico y comercializador de productos técnicos en Datameer, ¿cómo los definiría?

Andrew Brust: La tecnología de big data todavía es nueva. Comprender lo que puede hacer y apreciar las capacidades que dificultan o facilitan su uso no es simple. Mi trabajo es ayudar a iluminar esas cosas y hacerlo sin jerga técnica. De esta manera, los clientes conocen el potencial de las tecnologías subyacentes y saben cómo superar los obstáculos que pueden obstaculizar ese potencial.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Nota: Newsmatic, ZDNet y Tech Pro Research son propiedades de CBS Interactive.

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