El análisis masivo de datos (Big Data Analytics) surge en este punto para revolucionar a todos los sectores. Esta tecnología, se combina con el aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning), técnicas de Inteligencia Artificial (IA) relegadas durante mucho tiempo a aplicaciones académicas. Sin embargo, ahora, gracias a las grandes oportunidades que ofrecen las plataformas de análisis masivos de datos y las nuevas tecnologías, es por fin posible aplicarlas de una forma eficiente a los problemas complejos a los que se enfrentan las empresas en su día a día.
Estas técnicas permiten relacionar millones de datos aislados y convertirlos en valor agregado para las empresas, lo que hace necesaria la aplicabilidad de estas técnicas sobre plataformas escalables y elásticas para un uso lo más eficiente posible. Las empresas se encuentran, pues, ante un problema doble. Por una parte, necesitan personal especializado en el análisis de datos, pero, por otra, también necesitan personal especializado en la configuración, gestión y despliegue de estas plataformas y herramientas.
Con el fin de democratizar el uso de estas tecnologías de análisis masivo de datos a las pymes, el centro tecnológico ITI ha desarrollado, en el marco del proyecto RADIATUS, una plataforma que permite a los analistas de datos centrarse en el análisis de datos, desplegando servicios de Big Data Analytics de forma fácil e intuitiva, abstrayéndoles de la complejidad asociada a las plataformas y herramientas en sí.
El proyecto RADIATUS, financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), va a permitir a los analistas de las empresas poder “centrar todos sus esfuerzos en lo que mejor saben hacer, que es el análisis de datos”, según el coordinador del grupo de Sistemas Distribuidos, Jordi Arjona.
Digitalización de la economía
El gran reto del proyecto ha sido “integrar y desarrollar servicios de análisis masivo de datos para las pymes y empresas tecnológicas”, facilitando así la digitalización de la economía, añade el investigador de ITI. Por ello, en esta cuarta anualidad del proyecto, además de ampliar el catálogo de servicios de utilidad en la aplicación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning, se han pulido otros aspectos pensando en el usuario, como la interfaz de la aplicación, mejorando la personalización de servicios y haciéndola más intuitiva.
RADIATUS incorpora ya, tras esta anualidad, más de 15 tecnologías para dar respuesta a las necesidades que se le pueden plantear al analista de datos dentro de una pyme, desde tecnologías para el almacenamiento de datos, para su procesado o su visualización. Además, otro de los retos superados ha sido habilitar la federación de plataformas RADIATUS, para que los usuarios puedan compartir recursos de computación y desplegar servicios en diferentes plataformas interconectadas entre sí.
Esta plataforma va dirigida tanto a empresas TIC que ofrezcan servicios de instalación, configuración, mantenimiento o actualización de infraestructuras de análisis de datos a terceros, ya que les facilita la gestión del ciclo de vida de todos los servicios; como a empresas de cualquier sector que necesiten ejecutar procesos de analítica de datos en su operativa.