Seminario. Cloud Computing. Granada, 20 al 22 de febrero de 2013

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1 Seminario Cloud Computing Granada, 20 al 22 de febrero de

2 Business Intelligence en Cloud Seminario Cloud Computing 21 de Febrero de 2012 Francisco Herrera Department Computer Science and Artificial Intelligence University of Granada, E Granada, Spain 1

3 Contenido Business Intelligence Introducción. Definición Su importancia, Su aporte Arquitectura 6 retos de BI Cloud Business Intelligence Introducción: Por qué?. Claves de su beneficio Ejemplo Big Data Utilizando los recursos de Cloud MapReduce, Hadoop, Mahout Apache Ej. Entorno de trabajo, aplicaciones y retos Comentarios Finales 2

4 Contenido Business Intelligence Introducción. Definición Su importancia, Su aporte Arquitectura 6 retos de BI Cloud Business Intelligence Introducción: Por qué?. Claves de su beneficio Ejemplo Big Data Utilizando los recursos de Cloud MapReduce, Hadoop, Mahout Apache Ej. Entorno de trabajo, aplicaciones y retos Comentarios Finales 3

5 Business Intelligence. Introducción La información en las organizaciones está aumentando rápidamente, así como, las decisiones críticas del negocio; el problema es la actitud de las empresas para utilizar estos datos. Gartner Group 4

6 Business Intelligence. Introducción Se necesita entender no solo QUE está pasando, sino CUANDO, DONDE, QUIEN Y PORQUE. Solución a los requerimientos de información con OPORTUNIDAD. Escalar, contribuir y compartir a todos los tipos de usuarios en la organización. Se necesita información y conocimiento a partir de los datos de la empresa. 5

7 Business Intelligence. Introducción Fuente: A. Rayón- 6

8 Business Intelligence. Introducción Nace así el concepto de Business Intelligence: No es una tecnología Es un conjunto de sistemas de información que trabajan de forma coordinada. Sistemas de almacenamiento de datos (data warehouse) Sistemas de minería de datos (data mining) Herramientas de procesamiento analítico de datos (OLAP) Sistemas de administración de conocimiento (KBS) Herramientas de consulta y reporte de datos Tableros de información (Dashboards) 7

9 Business Intelligence. Definición Business Intelligence se refiere al proceso de convertir datos en conocimiento y conocimiento en acciones para crear la ventaja competitiva del negocio. The Data Warehousing Institute Business Intelligence es una herramienta crítica para el éxito y sobrevivencia de su organización hoy en día, no se trata solo de herramientas y tecnología, sino también de organización. Gartner Group Información La inteligencia del negocio es como convertir la información de la empresa en una arma estratégica. Teddy Dale Consultor Internacional La información en las organizaciones está aumentando rápidamente, así como, las decisiones críticas del negocio; el problema es la actitud de las empresas para utilizar estos datos. Gartner Group 8

10 Business Intelligence. Definición Business Intelligence se refiere al proceso de convertir datos en conocimiento y conocimiento en acciones para crear la ventaja competitiva del negocio The Data Warehousing Institute Datos Información Conocimiento Ventaja Competitiva 9

11 Business Intelligence. Definición Business Intelligence se refiere al proceso de convertir datos en conocimiento y conocimiento en acciones para crear la ventaja competitiva del negocio The Data Warehousing Institute Agregar Datos Presentar Datos Conocimiento sobre los datos Toma de decisiones Database, Data Mart, Data Warehouse, ETL Tools, Integration Tools Reporting Tools, Dashboards, Static Reports, Mobile Reporting, OLAP Cubes Add Context to Create Information, Descriptive Statistics, dta mining Benchmarks, Variance to Plan or LY Decisions are Fact-based and Data-driven 10

12 Business Intelligence. Su importancia Top 10 Business and Technology Priorities for 2011: 1. Cloud computing 2. Virtualization 3. Mobile technologies 4. IT Management 5. Business Intelligence 6. Networking, voice and data communications 7. Enterprise applications 8. Collaboration technologies 9. Infrastructure 10. Web 2.0 Source: Gartner s 2011 CIO Agenda (aka Reimagining IT: The 2011 CIO Agenda ). 11

13 Business Intelligence. Arquitectura Business Intelligence Dashboards (Tableros) Reportes y Consultas Análisis del Detalle de Información Procesos de Extracción, Transformación y Carga Data Warehouse (Data Mart) Análisis Multidimensional Análisis de FCE Análisis de Datos Sumarizados Datos Externos Modelo del Negocio Integrado Repositorio de Información Metadata Data Mining Estadísticas Análisis de Tendencias y Comportamientos Proyecciones 12

14 Business Intelligence. Herramienta de Análisis Extracción Limpieza Transformación Carga Diseño Servidor Red Base de Datos C O N O C. D E L N E G O C I O 13

15 Business Intelligence. Herramienta de Análisis 14

16 Business Intelligence. Su aporte Cualquier organización grande o pequeña, necesita integrar la información de su cadena de valor, con el objetivo de analizarla, para poder tomar decisiones y diseñar estrategias de negocio eficientes. Valor para el Negocio Análisis de Información Sistemas Operacionales y Datos Externos 15

17 Business Intelligence. 6 retos de BI BI in the Cloud Mobile BI The Agile approach to BI Advanced Analytics In-memory analytics Big Data Otras fuentes: Social Media 16

18 Contenido Business Intelligence Introducción. Definición Su importancia, Su aporte Arquitectura 6 retos de BI Cloud Business Intelligence Introducción: Por qué?. Claves de su beneficio. Ejemplo Big Data Utilizando los recursos de Cloud MapReduce, Hadoop, Mahout Apache Ej. Entorno de trabajo, aplicaciones y retos Comentarios Finales 17

19 Cloud Business Intelligence. Introducción Por qué CBI? Las herramientas WEB están reemplazando el escritorio 18

20 Cloud Business Intelligence. Introducción Por qué CBI? Las herramientas WEB están reemplazando el escritorio Son cada día más las alternativas cloud que se ofrecen frente a las aplicaciones clásicas de negocio. 19

21 Cloud Business Intelligence. Introducción Procesos de negocios factibles de ser gestionados desde aplicaciones en la nube Nóminas Recursos humanos Compras CRM/Gestión de ventas Contabililidad y finanzas Gestión de proyectos Desarrollo de aplicaciones Análisis de Datos 20

22 Cloud Business Intelligence. Introducción Este no es su centro de datos Pero usted puede "alquilar" su capacidad y sus servicios, en la medida de lo que usted necesita y cuando lo necesite. Image from 21

23 Cloud Business Intelligence. Claves de su beneficio Cloud cambiará los negocios A petición de información y consultas personalizadas. Se puede acceder a documentos que contienen sólo datos relevantes, proporciona acceso a datos más específicos o informes ad hoc en segundos. Un amplio acceso. Los empleados y clientes de toda la organización pueden obtener informes totalmente actualizados desde varias ubicaciones. Flexibilidad sin precedentes. Acceso en cualquier lugar con una conexión a internet. 22

24 Cloud Business Intelligence. Claves de su beneficio Cloud cambiará los negocios Programación automatizada. Se pueden programar informes para crear y ejecutar automáticamente - nunca debo olvidar que debo un informe de nuevo! Simplicidad en la presentación de informes. Los usuarios finales no tienen que instalar ningún software especial o aprender una nueva interfaz. Simplemente acceder a informes a través de su herramienta WEB de elección. Un flexible y potente interfaz de diseño. Usted obtiene acceso sencillo a los datos a través de asistentes y funcionalidad de arrastrar y soltar, minimizando la curva de aprendizaje. 23

25 Cloud Business Intelligence. Ejemplo: Plataforma de Microsoft

26 Cloud Business Intelligence. Herramientas comerciales (SaaS para BI) Pentaho (http://www.pentaho.com) COMSCI (http://comsci.com/) FPX (http://www.fpx.com/) RIGHT90 (http://www.right90.com/) SPS (http://www.spscommerce.com/) VFA (http://www.vfa.com/) ColdLight-Neuron (http://www.coldlightsolutions.com/) Datameer (http://www.datameer.com/)

27 Cloud Business Intelligence. Cuando los datos crecen Un mundo rico en datos Captura de datos y colección: entorno altamente instrumentado sensores y dispositivos inteligentes Redes Almacenamiento de datos: Seagate 1 TB $72.95 from Amazon.com (73 /GB) 26

28 Contenido Business Intelligence Introducción. Definición Su importancia, Su aporte Arquitectura 6 retos de BI Cloud Business Intelligence Introducción: Por qué?. Claves de su beneficio Ejemplo Big Data Utilizando los recursos de Cloud MapReduce, Hadoop, Mahout Apache Ej. Entorno de trabajo, aplicaciones y retos Comentarios Finales 27

29 Big data: Utilizando los recursos de Cloud New Data Sources Non-traditional Data Types Large Data Volumes New Technologies New Economics New Questions & New Insights 28

30 Big data: Utilizando los recursos de Cloud Nuestro mundo gira en torno a los datos Science Data bases from astronomy, genomics, environmental data, transportation data, Humanities and Social Sciences Scanned books, historical documents, social interactions data, Business & Commerce Corporate sales, stock market transactions, census, airline traffic, Entertainment Internet images, Hollywood movies, MP3 files, Medicine MRI & CT scans, patient records, 29

31 Big data: Utilizando los recursos de Cloud Análisis de datos en el Cloud Escalabilidad a grandes cantidades de datos: Exploración 100 TB en 1 50 MB/sec = 23 días Exploración en un cluster de 1000 nodos = 33 minutos Estretegia Divide-y-Venceras (ej. partición de datos) Rentabilidad: Reducción de tiempo y costes Tolerancia a fallos automática (menos administradores) Fácil de usar (menos programadores) 30

32 Big data: Utilizando los recursos de Cloud Big Data Grandes cantidades de datos obligan a luchar con tres principales retos estratégicos y operacionales: Information Strategy Data Analytics Data Interpretation Fuente: 31

33 Big Data MapReduce Plataforma para el análisis de grandes cantidades de datos Tecnologías paralelas DBMS Propuesto a finales de los ochenta Madurado en las últimas dos décadas Industria multimillonaria: Motores de DBMS destinados como soluciones de Data Warehousing para empresas muy grandes MapReduce Iniciado por Google(2004) (Procesa 20 PB de datos por día) Popularizado por Yahoo! (Hadoop, Doug Cutting) Traditional RDBMS MapReduce Data Size Gigabytes (Terabytes) Petabytes (Hexabytes) Access Interactive and Batch Batch Updates Read / Write many times Write once, Read many times Structure Static Schema Dynamic Schema Integrity High (ACID) Low Scaling Nonlinear Linear 32

34 Big Data. MapReduce Programming Framework Raw Input: <key, value> MAP <K1, V1> <K2,V2> <K3,V3> REDUCE 33

35 Big Data. MapReduce Ventajas Paralelización automática: Dependiendo del tamaño de ENTRADA DE DATOS se crean mutiples tareas MAP. Asimismo, dependiendo del número de intermedio <clave, valor> particiones se crean tareas REDUCE Tiempo de ejecución: Partición de datos Programación de la tarea Manejo de los fallos de la máquina Gestión de comunicación entre maquina Completamente transparente para el programador /analista/usuario 34

36 Big Data. MapReduce Experiencia y Contribución Funciona sobre grandes clusters: 1000s a 10,000s máquinas Procesa muchos terabytes Mul fácil de utilizar puesto que la complejidad está oculta a los usuarios Simple & Powerful Programming Paradigm For Large-scale Data Analysis Run-time System For Large-scale Parallelism & Distribution 35

37 Big Data. MapReduce El modelo de programación paralela de datos de MapReduce oculta la complejidad de la distribución y tolerancia a fallos Key philosophy: Make it scale (se olvidan los problemas de hardware) Make it cheap (se ahorran costes en hardware, programación y administración) MapReduce no es adecuado para todos los problemas, pero cuando funciona, puede ahorrar mucho tiempo 36

38 Big Data. Hadoop Hadoop Distribued File System (HDFS) es un sistema de archivos distribuido, escalable y portátil escrito en Java para el framework Hadoop. Task tracker Task tracker Map Reduce Layer HDFS Layer Job tracker Name node Creado por Doug Cutting (chairman of board of directors of the Apache Software Foundation, 2010) Data node Data node 37

39 Big Data. Hadoop July Hadoop Wins Terabyte Sort Benchmark One of Yahoo's Hadoop clusters sorted 1 terabyte of data in 209 seconds, which beat the previous record of 297 seconds in the annual general purpose (Daytona) terabyte short bechmark. This is the first time that either a Java or an open source program has won. What Is Apache Hadoop? The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. 38

40 Big Data. Hadoop. Herramientas El proyecto incluye los módulos: Hadoop Common: Las utilidades comunes que apoyan los otros módulos de Hadoop. Hadoop Distribites File System (HDFS): El sistema de ficheros que proporcina el acceso Hadoop YARN: Un marco para el manejo de recursos de programación y grupo de trabajo. Hadoop MapReduce: Un sistema de basado en YARN o para el procesamiento en paralelo de grandes conjuntos de datos. Otros proyectos en Apache Hadoop incluyen: Avro: Un sistema de serialización de datos. Cassandra: Una base de datos escalable multi-master si puntos indiviaules e fallo Chukwa: Un sistema de recogida de datos para la gestión de grandes sistemas distribuidos. Hbase: Una base de datos distribuida, escalable que soporta estructurado de almacenamiento de datos para tablas de gran tamaño. Hive: Un almacén de datos que proporciona el Resumen de datos para tablas de gran tamaño. Mahout: Aprendizaje automático escalable y biblioteca de minería de datos. Pig: Lenguaje para la ejecución de alto nivel de flujo de datos para computación paralela. ZooKeeper: Un servicio de coordinación de alto rendimiento para aplicaciones distribuidas. 39

41 Big Data. Hadoop Hadoop se puede ejecutar de tres formas distintas (configuraciones): 1. Modo Local / Standalone. Por defecto, Hadoop está configurado para ejecutarse en modo nodistribuido como un proceso Java aislado. No hay "daemons Hadoop" en ejecución y todo se ejecuta en una única JVM (Java Virtual Machine). Esto es útil para depuración. 2. Modo Pseudo-distribuido. Hadoop puede ejecutarse en un modo pseudo-distribuido. Cada "demonio Hadoop" se ejecuta en un proceso Java diferente. Los "daemons Hadoop" se ejecutan en el equipo local, simulando así un clúster o sistema distribuido de pequeña escala. También es apropiado para la ejecución de programas MapReduce 40

42 Big Data. Hadoop Hadoop se puede ejecutar de tres formas distintas (configuraciones): 3. Distribuido (Clúster). En este modo, los "daemons Hadoop" se ejecutan en un clúster de máquinas. Es la forma de aprovechar toda la potencia de Hadoop, se maximiza el paralelismo de procesos y se utilizan todos los recursos disponibles del cluster en el que se va a configurar Hadoop. 41

43 Big Data. Hadoop Cómo puedo instalar Hadoop? Distribución que ofrece Cloudera para Hadoop. Qué es Cloudera? Cloudera es la primera distribución Apache Hadoop comercial y no-comercial. Incluye el pack Hadoop integrado y completo donde todas las versiones de componentes y dependencias son gestionadas por el usuario. Trabaja con un gran abanico de sistemas operativos, hardware, bases de datos y herramientas BI (Business Intelligence) Es fiable y estable: Probado a fondo por Control de Calidad de Cloudera. Demostrado a escala de decenas de entornos empresariales. Código abierto: Sin restricciones de propiedad pues sólo incorpora componentes de la comunidad de código abierto. Descarga gratuita. 42

44 Big Data. Hadoop Microsoft Big Data Solution 43

45 Big Data. Mahout 44

46 Big Data. Mahout. Ejemplo Clustering pocos datos income education age 45

47 Big Data. Mahout. Ejemplo Clustering. K-means big data 46

48 Big Data. Pentaho BI Suite Pentaho se define como una plataforma de BI orientada a la solución y centrada en procesos que incluye todos los principales componentes requeridos para implementar soluciones basados en procesos y ha sido concebido desde el principio para estar basada en procesos. Pentaho Analysis Services (servidor OLAP en JAVA) Pentaho Reporting Pentaho Data Mining (Es una envoltura alrededor del proyecto Weka.) Pentaho Dashboard Pentaho para Apache Hadoop 47

49 Big Data. Pentaho BI Suite 48

50 Big Data. Amazon Redshift Amazon Redshift está diseñado para desarrolladores o empresas que necesitan todas las características y las funciones de un almacén de datos relacionales. Se trata de un servicio certificado por Jaspersoft y MicroStrategy, que próximamente incorporará otras herramientas de inteligencia empresarial. 49

51 Big Data. Entorno de trabajo 50

52 Big Data. Aplicaciones Cuerpo celeste Exobiología Secuencia de la herencia del cáncer Anuncio Encontrar comunidades Minería de datos Hábitos de consumo Cambiar router SNA Encontrar comunidades 51

53 Big Data. Retos Los desafíos de Big Data Requisitos de rendimiento para el algoritmo Tradicionalmente, los algoritmos "eficientes" Se ejecutan en tiempo polinomial (pequeño): O(nlogn) Utilizar el espacio lineal: O(n) Para grandes conjuntos de datos, algoritmos eficientes Debe ejecutar en el tiempo lineal o incluso sublineal: o(n) Debe utilizar hasta espacio polilogarítmico: (logn)2 Limpieza Big Data Ruido y datos distorsionados Resultados de cómputo Resultados de búsqueda Necesidad de métodos automáticos para la "limpieza" de los datos Eliminación de duplicados Evaluación de la calidad Modelo de computación Exactitud y aproximación Eficiencia 52

54 Contenido Business Intelligence Introducción. Definición Su importancia, Su aporte Arquitectura 6 retos de BI Cloud Business Intelligence Introducción: Por qué?. Claves de su beneficio Ejemplo Big Data Utilizando los recursos de Cloud MapReduce, Hadoop, Mahout Apache Ej. Entorno de trabajo, aplicaciones y retos Comentarios Finales 53

55 Business Intelligence en Cloud Comentarios Finales Gartner's 2010 Hype Cycle Special Report Evaluates Maturity of 1,800 Technologies Cloud está en el pico de las tecnologías de la información. El uso de herramientas de BI en Cloud es un área emergente 54

56 Business Intelligence en Cloud Comentarios Finales La información en las organizaciones está aumentando rápidamente, así como, las decisiones críticas del negocio; el problema es la actitud de las empresas para utilizar estos datos Oportunidad: Se puede llegar a generar empleos en España durante el periodo (Centre for Economics and Business Research (CEBR), 2010) Oportunidad: En 2015, Gartner predice que 4,4 millones de empleos serán creados en torno a big data. (Gartner, 2013) Fuente: 55

57 Business Intelligence en Cloud Gracias! 56

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