Hadoop se convierte en objetivo prioritario de Information Builders

El fabricante anuncia su compromiso de ayudar a las empresas e instituciones a obtener todo el potencial de sus despliegues en Hadoop gracias a la combinación de sus sistemas con acuerdos con empresas como Cloudera, Hortonworks, HP Vertica, MapR y Pivotal.

Publicado el 02 Dic 2014

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La demanda de tecnologías de procesamiento del Big Data está aumentando de manera considerable. De hecho, Allied Market Research vaticina que el volumen total de negocio en torno a Hadoop superará los 50.000 millones de dólares estadounidenses en 2020.

Uno de sus principales motores es el creciente volumen de datos empresariales tanto estructurados como desestructurados, provenientes de todo tipo de fuentes, y en los más variopintos formatos. En este contexto, Information Builders ha suscrito nuevas alianzas con proveedores del entorno Hadoop, como Cloudera, Hortonworks y MapR, y ha ampliado los acuerdos que ya sostenía en materia de Big Data con fabricantes de la talla de HP Vertica y Pivotal.

La relación con estos partners le permite a Information Builders proporcionar a sus clientes un acceso optimizado a los datos a través de Apache Hive y Cloudera Impala, así como desarrollo de labores de ETL (`Extract, Transform and Load´), que incluyen funcionalidades de carga masiva, de carga ‘in-memory’ y de transformación de bases de datos. Igualmente, se facilitará la analítica predictiva de procesamiento de bases de datos y de flujo de datos en formato ETL, y una plataforma unificada con funcionalidades de integración, calidad de datos, analítica, Business Intelligence, desarrollo de info apps y ‘queries’ para el usuario final.

Otra de las ventajas añadidas es la consolidación de la plataforma JOINs para todo tipo de datos, tanto estructurados como desestructurados, en pro de un reporting más ágil, y un entorno de pruebas en el campo de la analítica, que le permitirá al usuario extraer los datos de Hadoop y trasladarlos a bases de datos ‘in-memory’, y desarrollar un modelo de analítica más veloz.

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Cristina López

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