IBM permite a las empresas capturar, administrar y analizar datos estructurados y no estructurados utilizando su producto Big Insights. IBM tiene sus procesos basados en Hadoop, que tiene una plataforma tecnológica rápida y de código abierto para hacer frente a la gran cantidad de datos. Hadoop-as-a-service le permite a IBM aplicar una poderosa recopilación y visualización de flujos de datos que implican la mejor flexibilidad en su clase para el almacenamiento y la gestión de datos. IBM actualmente ofrece soluciones para análisis avanzados, integración y gobierno, gestión de datos y contenido, código abierto, gestión de contenido empresarial, servicios de datos en la nube.
Microsoft, con sede en Washington, Estados Unidos
Una vez más, es la plataforma Hadoop donde Microsoft ejecuta sus soluciones de big data. Se usan en la nube o en Windows. Los grupos empresariales pueden hacer el mejor uso de Hadoop para obtener datos significativos sobre las herramientas estándar de Microsoft como MS Excel y Open Office 365.
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Con sede en Intel en California, EE. UU.
El Intel Developers Forum en California adopta un enfoque exhaustivo para proporcionar soluciones de big data con Apache Hadoop. La compañía tiene como objetivo proporcionar responsabilidad, privacidad, seguridad, transparencia y un uso apropiado e innovador de los datos utilizando los conceptos de HDFS (Sistema de archivos distribuidos Hadoop), Java y Map Reduce.
Amazon, el gigante de comercio electrónico líder en el mundo, es un centro de datos y conjuntos de datos incalculables, y tiene su sección principal de fuerza de trabajo dedicada a administrar, administrar, analizar y almacenar estos datos y usarlos para mayores ventas y tráfico. Dado que el panorama es increíblemente vasto, los servicios web de Amazon se basan en Hadoop, Hive, Pig y Apache Spark para crear una gran pila de datos y presentarla de la mejor manera a los clientes, escalando la economía y el ROI.
Teradata – Dayton, Ohio (Estados Unidos)
Examinando el hardware para procesar y obtener el fondo de los grandes datos, Teradata inventó escalar los clústeres de servidores. Al trabajar con varios servidores, la compañía azotó diez servidores con 100 terabytes cada uno para obtener un petabyte, que ahora está listo para administrar los grandes datos. Por lo tanto, esta compañía cree que la escalabilidad es el Big Everest Climb de Big Data. Teradata se basa en estrategias para tratar con múltiples servidores y emplea un sistema de hardware de nodo de servidor. Ha agregado análisis para documentos de texto, hojas de cálculo y documentos de procesador.
VMware– California, EE. UU.
Venerado en todo el mundo por su almacenamiento en la nube y Logging as a service (Laas), los profesionales de VMware proponen v Sphere Big data Extensions (BDE), un dispositivo virtual de código abierto que ayuda a los administradores de datos a implementar y administrar clústeres de Hadoop en la infraestructura virtual de vSphere. Con la ayuda de BDE, los profesionales pueden crear, monitorear y supervisar los componentes de Hadoop. De hecho, esto promueve un escalado más rápido y flexible, ya que el almacenamiento y la informática son procesos diferentes y mantienen los datos seguros y persistentes.
Hay varias otras empresas y empresas comerciales como DataStax, Attivio, Good data que esperan nuevas formas de lidiar con el volumen, la variedad, la velocidad y la veracidad de big data. Teniendo diferencias en el tipo de datos que trabajan, estas empresas están destinadas a encontrar profesionales con múltiples habilidades de análisis y codificación para Big Data Analytics. También debe comenzar a pensar en el futuro de su empresa y en el suyo, y en las implicaciones y soluciones a largo plazo para desarrollar su negocio, clientes, ingresos y, por supuesto, su carrera en estas empresas de gobierno de todo el mundo.
