Laguna de datos en acción: Análisis de loop
cerrado y en tiempo real de Hadoop
Enfoque completo de Pivotal
Es más que solo Hadoop
¿Por qué existe Pivotal?
Un 70 % de los
datos generados
por los clientes
Un 80 % de los
datos se
almacena
Un 3 % se
prepara para
análisis
Un 0.5 % se
está analizando
Menos de un 0.5 %
en operaciones
Empresas
pioneras
Empresas
inteligentes
APROX. 20
VECES US$2.9
MIL MILLONES
APROX. 30
VECES
US$4 MIL
MILLONES
APRÓX. 7
VECES
US$290 MIL
MILLONES
APROX. 20
VECES
US$120 MIL
MILLONES
Empresas promedio
Elimine la brecha de
utilidad de los big data
El viaje hacia la empresa impulsada por los datos
Archiving
• Obtenga rentabilidad y
extienda la vida de los
sistemas existentes
• Migración de datos
Información
• Integre todos los datos
existentes para generar
información para el negocio
• Análisis de datos
Aplicaciones
• Construya aplicaciones
para asistir/tomar acciones
(automatizadas) a partir de
la información generada
• Aplicaciones impulsadas
por datos
Modelos de
negocios
• Aproveche los nuevos
datos y las nuevas visiones
para crear nuevos flujos de
ingresos
• Transformación del
negocio
Marco de
trabajo
repetible
• Plataforma para
experimentar la innovación
y los modelos de datos
impulsados por datos
• Plataforma de
experimentación
Laguna de datos
Plataforma como servicio
Administrador
Líderes de TI
Líder del negocio
ejecutivo
Director
P
ASOS
TE
C
N
OL
OGÍ
A
DE
ST
IN
O
Empresa impulsada por los datos:
más difícil de lo que parece
Operacionalización
Recopilación Sintetización Interfaz ProcesamientoAnálisis
Transacciones
Operacionalización
Recopilación Sintetización Interfaz ProcesamientoAnálisis
Transacciones
Operacionalización
Recopilación Sintetización Interfaz ProcesamientoAnálisis
Transacciones
En tiempo real
Casi en tiempo real
Lote
Enrutamiento de llamadas predictivo,
predicción de fraudes, precios dinámicos,
recomercialización, análisis del flujo
Diseños de modelos de análisis,
análisis de transacciones, análisis de
tendencias
ETL, archiving, tendencias, trabajos
mensuales y semanales
Empresa impulsada por los datos:
imposible en sistemas aislados
Finanzas
Fabricación
Marketing
TI
Un crecimiento de datos
superior al 60 % desborda
Arquitectura de Pivotal Business Data Lake
Administración centralizada
Monitoreo
del sistema
Administración
de sistemas
Nivel de almacenamiento de datos
unificados
Servicios de
admón. de datos
MDM
RDM
Admón. de
políticas y
auditorías
Nivel de procesamiento
Administración de flujos de trabajo
Nivel de sintetización
Almacenamiento HDFS
Datos estructurados y no estructurados
En la memoria
Base de datos MPP
Orígenes
unificados
Acciones
flexibles
Recopilación
en tiempo real
Recopilación
de microlotes
Recopilación
de lotes
Información
en tiempo real
Información
interactiva
Información
de lotes
Centro de la laguna de datos de Pivotal HD
HDFS
HBase
Pig, Hive,
Mahout
Map
Reduce
Sqoop
Flume
Flujo de
trabajo y
administración
de recursos
YARN
ZooKeeper
Apache
Pivotal
Command
Center
Configuración,
implementación,
monitoreo,
administración
Spring XD
Pivotal HD
Enterprise
Spring
Marco de
trabajo de
ampliación
Servicios
de catálogo
Optimizador
de consultas
Canalización dinámica
ANSI SQL + análisis
HAWQ:
servicios de
base de datos avanzados
Área de almacenamiento en la memoria distribuida Transacciones de consulta Procesamiento de recopilación