¿Por qué se reduce la barrera económica para acceder a las tecnologías Big Data?

En el análisis que hacíamos de los aspectos clave de los negocios basados en Big Data comentábamos cómo, en el caso concreto de la tecnología, la barrera económica se había hecho menos exigente con estos nuevos desarrollos y con las soluciones asequibles de cloud computing existentes. En primera instancia uno podría pensar que es un cierto contrasentido ya que, si de lo que se trata es de procesar unas cantidades de datos tan grandes que las máquinas convencionales no pueden explotarlos eficientemente, la intuición parece decirnos que lo que entonces haría falta es invertir en “supermáquinas” (más potentes y más caras) para conseguirlo. Vamos a ver como las tecnologías Big Data se basan en un esquema de solución que evita ese inconveniente.

El entorno RStudio y el framework Shiny para el desarrollo de aplicaciones en R

RStudio es uno de los entornos más populares para crear aplicaciones en el lenguaje R, habida cuenta de la disponibilidad de una versión gratuita, open source y multiplataforma de su programa de escritorio para disponer de un entorno integrado de desarrollo, y que nos facilitará tanto la tarea de uso interactivo de R como la programación de scripts en dicho lenguaje. RStudio proporciona asimismo una plataforma en modo servidor para poder programar a través del navegador web, y también con una versión gratuita y open source (en este caso más orientado a su instalación en plataformas Linux). Sin embargo RStudio va bastante más allá, y de dicha empresa salen algunas de las contribuciones más interesantes para exprimir al máximo el potencial del lenguaje R.

Claves para la creación de negocios en torno a Big Data (2/2)

En la entrada anterior comenzaba a repasar las que considero como las cuatro claves principales a combinar en la creación de negocios en torno al Big Data y la ciencia de datos en general. En esta entrada continuaremos con este análisis revisando otros dos aspectos clave: la tecnología a emplear y las personas con las competencias necesarias para entender las necesidades de negocio en términos de datos y para aplicar los principios y tecnologías necesarias de cara a extraer conocimiento y respuestas de los datos.

El entramado de siglas en la nube: SaaS, PaaS, IaaS

En un mundo tan profuso en siglas de todo tipo como el de las tecnologías digitales, el entorno de computación "en la nube" (cloud computing) no iba a ser una excepción. Llevamos ya muchos años oyendo hablar de "SaaS" o "Software as a Service" como aplicaciones que nos proveen de un servicio bajo demanda al que podemos acceder vía web, sin preocuparnos de instalaciones o mantenimientos, habitualmente con un modelo de suscripción o de pago por consumo de recursos. Los conceptos de "IaaS" y "PaaS" abundan en esta misma línea de soluciones TIC ofrecidas como un servicio bajo demanda vía web (lo que de alguna manera define ese concepto de "la nube"), aunque se enfocan a niveles más bajos de la "pila tecnológica" para facilitar la construcción y puesta en marcha de aplicaciones web.