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25/01/2023

EL EDGE COMPUTING Y LA ANALITICA DE DATOS

La edge computing es un modelo en el que los datos, el tratamiento informático y las aplicaciones se concentran en los propios dispositivos de la red en lugar de existir casi solo en la nube.

La edge computing reduce la latencia del servicio y mejora su calidad, lo que para el usuario se traduce en una experiencia mejor. Este paradigma es compatible con el concepto emergente de aplicaciones metaverse, que exigen una latencia de tiempo real y predecible (automatización industrial, transportes, redes de sensores y conmutadores). Además, el paradigma de edge computing tiene gran potencial de cara al Big Data y la analítica en tiempo real, ya que permite puntos de recogida de datos de distribución densa, añadiendo así un cuarto eje a las tres dimensiones existentes del Big Data (volumen, variedad y velocidad).

A diferencia de los centros de datos tradicionales, los dispositivos edge se distribuyen geográficamente entre plataformas heterogéneas y abarcan entornos de gestión diversos. De este modo, los datos no necesitan ser enviados a la nube para su tratamiento, sino que se tratan de forma local en los propios dispositivos inteligentes.

EJEMPLO REAL

En una gran ciudad, los semáforos están dotados de sensores inteligentes. El equipo local acaba de ganar un campeonato, y es el día del desfile para celebrarlo. Se prevé una oleada de tráfico hacia el centro de la ciudad cuando los hinchas acudan a celebrar la victoria. A medida que aumenta el tráfico, se recogen datos de todos los semáforos. La aplicación desarrollada por el ayuntamiento para ajustar la pauta de apertura y cierre de cada semáforo se ejecuta directamente en cada dispositivo de «frontera». Así, en la frontera de la red, la aplicación ajusta de forma automática y en tiempo real las pautas de apertura y cierre, en función del tráfico y a medida que aumenta o disminuye. Los atascos se reducen al mínimo. Los aficionados pasan menos tiempo en el coche, por lo que tienen más tiempo para celebrar la victoria.

Una vez finalizado el evento, todos los datos extraídos del sistema de semáforos se envían a la nube para su análisis predictivo, lo que permite al ayuntamiento mejorar la respuesta de su aplicación de tráfico a otras situaciones atípicas como esta. No tendría mucho sentido enviar a la nube para su almacenamiento y análisis un flujo constante y en directo de datos de sensores de tráfico. Los expertos en la materia ya conocen bien las pautas de tráfico normales. Los datos de sensor más relevantes son precisamente aquellos que se apartan de lo normal, como los que surgen en un día de celebración masiva.

FUTURO DE LA EDGE COMPUTING

Al trasladar el tratamiento inteligente de datos a la frontera de la red, aumenta aún más la importancia de mantener la disponibilidad de las pasarelas inteligentes y sus vías de comunicación con la nube. El Internet de las Cosas («IoT») ya permite a las personas gestionar su vida diaria -cerrar con llave las puertas y ventanas de casa, vigilar citas y eventos en el calendario, incluso preparar comidas mediante robot-.

Por ello, en el mundo de la edge computing, cualquier falta de disponibilidad de conexión supone un problema de crítica importancia, y las soluciones de resiliencia y de failover o conmutación por error que protegen esos procesos serán aún más cruciales. Así, nos iremos alejando de las presiones del sistema centralizado que hasta ahora ha definido la infraestructura de Internet para llegar a un nuevo paradigma de distribución a ubicaciones locales.

Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado (INTECSSA)

08/07/2022

EL FUTURO PASA POR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BLOCKCHAIN

La Blockchain está demostrando ser muy útil para las soluciones descentralizadas, para la verificación, ejecución y registro de acciones en internet. De hecho, su premisa parece complementarse idealmente con la Inteligencia Artificial o IA. Mientras esta aprende automáticamente y nos puede servir para encontrar nuevas oportunidades o mejorar la toma de decisiones en nuestro negocio, Soluciones Blockchain como los contratos inteligentes son capaces ded automatizar la verificación de las transacciones de los procesos en los que trabaja la IA.

LA IA Y EL BLOCKCHAIN ABREN UN NUEVO HORIZONTE

Se podría decir que no solo son complementarias, sino que la Inteligencia Artificial y la Blockchain son, hasta cierto punto, capaces de generar una sinergia muy interesante. Ambas dibujan todo un horizonte en el que pueden nacer numerosas tecnologías emergentes que son de especial interés tanto para el sector público como para el sector privado. En definitiva, benefician a toda la sociedad en su conjunto.

Y es que, por una parte, la Blockchain puede ofrecer seguridad e integridad a la vez que brinda la posibilidad de descentralizar un entorno digital en el que tengan lugar todas las transacciones de un negocio, mientras que la IA se encarga de brindar información y más inteligencia a todo proceso que tenga que ver con la toma de decisiones. Ambas se dan la mano y mejoran exponencialmente todos los procesos sobre los que actúan, aumentando la eficiencia y la seguridad de los negocios que apuesten por ellas.

DOS TECNOLOGIAS PUNTERAS CON UN MARGEN DE CRECIMIENTO INFINITO

Tanto la inteligencia artificial como la blockchain tienen un potencial de crecimiento y disrupción enormes. Su combinación tiene un alcance que va mucho más allá del horizonte que se otea en la actualidad. De hecho, solo hay que ver que su evolución está teniendo lugar a un ritmo enorme y que, en muy poco tiempo, no deja de plantear nuevas soluciones y facilidades.

¿Hasta dónde podrá llegar la combinación de ambas tecnologías? A pesar de todo lo que se ha avanzado en ambas, todavía es muy pronto para poder pensar en un límite. Tienen un alcance impresionante, y siempre van a surgir nuevas herramientas, nuevas aplicaciones y soluciones que demuestren su capacidad para facilitarnos las cosas de formas totalmente innovadoras.

Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado (INTECSSA)

08/06/2022

PERFILES PROFESIONALES NECESARIOS PARA CREAR EL METAVERSO

El metaverso será un gemelo digital de la realidad, donde reproduciremos nuestras dinámicas sociales". Es decir, aunque hasta ahora lo entendíamos como un mundo de fantasía que rodeaba todo aquello relacionado con lo virtual, en un futuro muy próximo será un espacio alternativo para llevar a cabo las mismas acciones que realizamos en nuestro día a día.

La revolución más relevante del metaverso se producirá en el ámbito laboral, por el requerimiento de los diferentes tipos de perfiles tecnológicos que se necesitarán para la creación de estos nuevos mundos virtuales.

LOS PROFESIONALES MAS BUSCADOS PARA CONSTRUIR EL METAVERSO

Son profesionales, cada vez más buscados y valorados en otros ámbitos, pero cuya demanda aumentará todavía más gracias a la aparición de este nuevo ‘universo virtual’.

Estas serán las 4 profesiones que darán forma al metaverso:

Expertos en software: serán una de las claves para poner en marcha toda la estructura necesaria para impulsar el metaverso.

Especialmente los que estén especializados en software persistente y almacenable o en computación gráfica. Profesionales que serán capaces de programar los motores gráficos necesarios para que se puedan desarrollar acciones en ese mundo virtual.

Expertos en ciberseguridad: al hablar de mundos virtuales y la generación de infinidad de datos, se debe tener muy presente la posibilidad de que se produzcan los delitos informáticos. Por este motivo, y para que esta realidad sea también segura y confiable, la demanda de este tipo de empleados se incrementará sustancialmente.

UX/UI Product Designers: serán los encargados de que este mundo parezca de verdad una realidad. Gracias a ellos, todo se diseñará con una coherencia visual que nos hará sentir que no estamos ante ciencia ficción, algo muy importante de cara a incorporar el metaverso a nuestras vidas y a que nuestros sentidos lo adapten como lo hacen con la realidad en la que vivimos.

Data Scientist: si hay algo que ya está revolucionando el mundo, explican, y lo hará todavía más en poco tiempo, "es la capacidad para recopilar la información desestructurada que nos rodea, ponerla en orden y darle valor para tomar mejores decisiones o poner en marcha estrategias de manera más acertada. En el metaverso, los datos que se generarán multiplicarán exponencialmente los que ya se crean en nuestro entorno real. Por ello, los encargados del tratamiento de estos datos y los expertos en Big Data, serán otros de los perfiles más demandados por las empresas".

La llegada de esta nueva tecnología puede darnos a primera vista algo de vértigo, pero especializarse en los ámbitos de trabajo que le darán forma es una enorme oportunidad laboral.

LAS PROFESIONES MAS DEMANDADAS EN EL METAVERSO

El metaverso está creando nuevas oportunidades de trabajo híbridas y de IT que requieren una combinación de soft y hard skills.

Estas son las 16 profesiones más demandadas en el metaverso:

Desarrollador de ecosistemas: estará a cargo de coordinar socios y gobiernos para garantizar que las diversas funcionalidades generadas, sean posibles a gran escala. Impulsarán las inversiones gubernamentales en infraestructura y animarán a grandes comunidades de actores.

Ingenieros de hardware: serán unas de las profesiones en metaverso más buscadas. Esto se debe a que, no solamente se basará en código, juegos y aplicaciones, sino que operar en un entorno tridimensional permanentemente disponible, necesitará el desarrollo de nuevas cámaras, auriculares, dispositivos portátiles, sensores, etcétera.

Ingenieros de software AR y VR: durante los próximos años, apuntan en IEBS, las organizaciones necesitarán miles de ingenieros de software con habilidades en ambas tecnologías para desarrollar la próxima plataforma informática, el software y las aplicaciones para el metaverso.

Investigador científico: su trabajo no implica solo desarrollar algunos modelos digitales básicos del mundo real dentro de los cuales las corporaciones podrán traer clientes y socios. Esto ya existe en la actualidad. Estos perfiles tendrán que construir algo parecido a la teoría del todo, en la que el mundo entero es visible y procesable digitalmente. Esta arquitectura será la base sobre la cual se construirán todos los demás casos de uso: juegos, anuncios, control de calidad en fábricas, DeFi, etc.

3D Game Designers: encargados de conceptualizar los personajes, la configuración, la historia y la jugabilidad del juego. Además, también trabajan con los desarrolladores y los programadores para traducir estas ideas en código.

Metaverse Planner: a medida que los CEO establecen una visión y una estrategia para el crecimiento de los ingresos del metaverso en su negocio, el planner deberá impulsar una cartera estratégica de oportunidades, desde la prueba de concepto hasta el piloto y la implementación.

Product Managers: teniendo en cuenta el crecimiento de los usuarios del metaverso y la gran demanda anticipada de productos y contenido, las empresas van a necesitar todavía más product managers para, entre otras cosas, controlar la experiencia del usuario final, probar y resolver fallos en nuevos productos.

Storytellers: los narradores o storytellers también son unas de las profesiones más demandadas en el mundo del metaverso. A diferencia de los escritores de videojuegos, los narradores en el metaverso operarán a un nivel más alto y serán responsables de crear una historia cautivadora e inmersiva para varios géneros de juegos y experiencias que incluyen:

Marketing Specialist: deben ser capaces de concebir, crear y ejecutar una campaña o experiencia publicitaria interactiva e inmersiva que difumine las líneas entre lo físico y lo digital y atraiga a los millennials y miembros de la generación Z.

Digital Fashion Designer: sostienen en IEBS que se disparará la demanda de estilistas de moda para crear avatares y vestirlos para que coincidan con la personalidad de cada usuario. Un estilista de moda de metaverso será responsable de comprar para sus clientes, comprarles ropa basada en NFT y vestirles.

Metahuman Doctor: nuestros dobles digitales, por su naturaleza digital, serán réplicas perfectas de nosotros mismos. Todos nuestros datos biométricos y fisiológicos serán digitalizados y contenidos en nuestros avatares metahumanos, especialmente aquellos relacionados con nuestras condiciones de salud. Gracias a los sensores nanotecnológicos insertados, estos datos se actualizarán en tiempo real. Esto permitirá a los metadoctores simular la evolución de la patología, establecer el diagnóstico y realizar pruebas y tratamientos.

Guía turístico en el metaverso: teniendo en cuenta que el metaverso tendrá una infinidad de mundos inmersivos, allanará el camino para una nueva forma de turismo.

Buscador de artefactos: definen "artefacto" en IEBS como "un objeto mágico que posee u otorga a su dueño poderes particulares, raros e inéditos". Existe un mercado global en torno a estos artículos, continúan, cuyo precio solo se compara con la rareza del artículo, la dificultad para obtenerlo o el valor de las propiedades o poderes que confiere a su poseedor.

Smart Contract Lawyer: a raíz de los desafíos éticos que plantea el metaverso, es de esperar que vayan a surgir una serie de problemas legales. Especialmente porque es poco probable que los gobiernos legislen sobre estos temas rápidamente, ya que suelen tardar años en hacerlo.

Data Bounty Hunter: si los datos son la energía que impulsa el metaverso, los datos personales son su parte más valiosa. Para entonces, los sensores estarán en todas partes y la plataforma del metaverso registrará más información del usuario que cualquier red social actual.

Jardinero de Minecraft: la última de las profesiones más solicitadas en el metaverso que destacan en IEBS es jardinero de Minecraft. Y lo hacen recordando cuando se viralizó mundialmente una oferta de trabajo de una empresa de jardinería y paisajismo del Reino Unido que buscaba precisamente este perfil: un jardinero paisajista virtual para expandir sus pasiones por la jardinería al mundo virtual y brindar asesoramiento profesional a los jugadores que buscan mejorar su espacio al aire libre.

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15/12/2021

LA PERSONALIZACION DEL BIG DATA A TRAVES DEL THICK DATA

Si las empresas que trabajan con Big Data aspiran realmente a “entender el mundo”, deben capturar tanto sus cantidades (big data) como sus cualidades (thick data) Por desgracia, esta última dimensión exige dejar de ver el mundo exclusivamente a través de Google Glass (o en el caso de Facebook, la realidad virtual) y dejar atrás los ordenadores para experimentar el mundo de primera mano. Hay dos factores clave para ello:

Para entender a las personas, hay que entender su contexto. La mayor parte del “mundo” es conocimiento de fondo. Más allá de tratar de entendernos atendiendo exclusivamente a lo que hacemos (como hace el big data), el thick data busca entender cómo nos relacionamos con los diferentes mundos que habitamos.

Sólo entendiendo nuestros mundos se puede entender realmente “el mundo” en su totalidad, que es a lo que aspiran empresas como Google y Facebook. “Entender el mundo”, exige capturar tanto aspectos cuantitativos (big data) como cualitativos (thick data). De hecho, las empresas que confían demasiado en los números, gráficos y falsas creencias del Big Data corren el riesgo de aislarse de la riqueza y la realidad cualitativa de la vida cotidiana de sus clientes, de perder la capacidad de imaginar e intuir hacia dónde puede estar evolucionando el mundo y sus propios negocios. Al externalizar nuestros procesos intelectuales al Big Data, nuestra capacidad de darle sentido al mundo mediante una observación cuidadosa comienza a erosionarse, de la misma manera en que al utilizar un GPS para orientarnos en una ciudad que no conocemos se nos escapan sensaciones y detalles de la misma.

Las empresas y los ejecutivos de éxito trabajan para entender el contexto emocional, incluso visceral, de las personas en el momento en el que encuentran su producto o servicio, y son capaces de adaptarse a las circunstancias según van cambiando. También son capaces de utilizar el llamado Thick Data, que incorpora el elemento humano ausente en el Big Data.

COMPARACIÓN ENTRE BIG DATA Y THICK DATA

El Big Data es cuantitativo, mientras que el Thick Data es cualiativo.

El Big Data genera tanta información que necesita de algo más para cerrar y/o revelar los vacíos de conocimiento. El Thick Data descubre el significado tras las visualizaciones y los análisis del Big Data.

El Big Data revela información a partir de un determinado rango de puntos de datos, mientras que el Thick Data revela el contexto social y las conexiones entre los puntos de datos.

El Big Data ofrece números; el Thick Data revela historias.

El Big data depende de las tecnologías de IA y aprendizaje de máquina; mientras que el Thick Data depende del aprendizaje humano.

Pero ¿en qué se diferencian el Big Data y el Thick Data?

El Big Data se centra en el procesamiento de grandes volúmenes de datos complejos y no estructurados, que se caracterizan por las 3 Vs: Volumen, el big data exige procesar inmensas cantidades de datos no estructurados de baja densidad. Estos pueden ser datos de valor desconocido, como la actividad de los usuarios de Facebook, los feeds de datos de Twitter, los flujos de clics en una página web, aplicación móvil, o en equipos dotados de sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, cientos de petabytes. Velocidad: Es la velocidad a la que se reciben los datos y se actúa sobre ellos. La variedad se refiere a los diferentes tipos de datos disponibles. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como texto, audio y video, requieren de un procesamiento adicional previo para extraer significado y metadatos soporte.

El término Thick Data hace referencia a un complejo abanico de estrategias de investigación primaria y secundaria, incluidas encuestas, cuestionarios, grupos focales, entrevistas, revistas, videos, etc. Es el resultado de la colaboración entre científicos de datos y antropólogos para dar sentido a grandes cantidades de datos. Juntos, analizan series de datos para extraer información cualitativa como conocimientos, preferencias, motivaciones y razones de los comportamientos. En esencia, el término Thick Data hace referencia a series de datos cualitativos (observaciones, sentimientos, reacciones) que ofrecen información sobre la vida emocional cotidiana de los consumidores. El Thick Data se centra en identificar emociones, historias y modelos en el mundo en el que viven las personas, por lo que sus resultados pueden ser difíciles de cuantificar.

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03/09/2021

LA TRANSFORMACION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL VENDRA A TRAVES DE LA COMPUTACION CUANTICA

La computación cuántica y la inteligencia artificial son tecnologías transformacionales y el nivel de progreso de la inteligencia artificial depende de los avances en computación cuántica. Aunque es posible desarrollar aplicaciones funcionales de inteligencia artificial utilizando ordenadores clásicos, éstas están limitadas por la capacidad de procesamiento de los ordenadores clásicos. La computación cuántica puede proporcionar el salto cualitativo y cuantitativo en términos de computación que la inteligencia artificial necesita para abordar problemas más complejos en muchos campos de los negocios y la ciencia.

¿EN QUÉ CONSISTE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA?

La computación cuántica es una rama de estudio cuyo objeto es desarrollar tecnología informática a partir de los principios de la teoría cuántica. Según las leyes de la física cuántica, la tremenda capacidad de procesamiento de los ordenadores cuánticos se deriva de su capacidad de estar en múltiples estados y realizar tareas utilizando todas las permutaciones posibles de manera simultánea.

La computación clásica se basa, en última instancia, en los principios del álgebra booleana. Los datos deben procesarse en un estado binario exclusivo en cualquier momento o bits. Aunque el tiempo que cada transistor o condensador necesita estar en 0 o 1 antes de cambiar de estado se puede medir en mil millonésimas de segundo, la rapidez con la que se puede hacer que estos dispositivos cambien de estado sigue estando limitada. A medida que se avanza en diseños más pequeños y rápidos, se comienzan a alcanzar los límites físicos de los materiales de los circuitos y el umbral hasta el que aplican las leyes clásicas de la física. A partir de ahí, entramos en el mundo cuántico. En un ordenador cuántico, se puede utilizar la carga o polaridad de partículas elementales – como electrones o fotones – para representar los ceros y/o los unos. Cada una de estas partículas se conoce como un bit cuántico, o qubit. La naturaleza y el comportamiento de estas partículas forman la base de la computación cuántica.

APLICACIONES DE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y LA IA

El término “IA cuántica” hace referencia al uso de ordenadores cuánticos para los procesos de los algoritmos de aprendizaje automático. El objetivo es aprovechar la superioridad de procesamiento de la computación cuántica para obtener resultados inalcanzables con tecnologías informáticas clásicas. A continuación exponemos algunas de las aplicaciones de esta supercombinación de computación cuántica e IA.

Procesamiento de grandes series de datos

Producimos 2.5 exabytes de datos todos los días. Cada minuto de cada día, los 3.200 millones de usuarios de Internet que hay en el mundo continúan alimentando los bancos de datos añadiendo 9.722 pines en Pinterest, 347.222 tweets, 4,2 millones de “likes” en Facebook, además de otra infinidad de datos en otros formatos, como fotos, videos, documentos, información para crear cuentas, etc.

Resolución más ágil de problemas complejos

Los ordenadores cuánticos son capaces de resolver en cuestión de segundos cálculos que a un ordenador actual le llevaría años. Con la computación cuántica, los desarrolladores pueden realizar simultáneamente múltiples cálculos a partir de datos de entrada múltiples. Los ordenadores cuánticos son fundamentales para procesar el torrente inabarcable de datos que las empresas generan a diario. En cuanto a la velocidad de cálculo, estos ordenadores son capaces de resolver rápidamente problemas extremadamente complejos. Esta capacidad es lo que se conoce como supremacía cuántica. Así, un ordenador cuántico puede llevar a cabo en 200 segundos cálculos que a un ordenador tradicional le llevarían 10.000 años. La clave está en traducir los problemas del mundo real a los que se enfrentan las empresas al lenguaje cuántico.

Mayor conocimiento de negocio y modelos empresariales mejorados

Con la creciente cantidad de datos generados en sectores como el farmacéutico, financiero y el de las ciencias de la vida, las empresas están perdiendo sus vínculos con la cuerda informática clásica. Para disponer de un mejor marco de datos, estas empresas ahora necesitan modelos complejos con un potencial de procesamiento suficiente para modelar las situaciones más complejas. Y ahí es donde los ordenadores cuánticos están llamados a tener un papel muy importante. La creación de mejores modelos con tecnología cuántica permitirá acelerar muchos procesos. Así, en el sector de la salud, permitirá recortar enormemente los ciclos de desarrollo de tratamientos de enfermedades, como en el caso de la COVID-19, acortando el ciclo de investigación, pruebas, seguimiento y tratamiento del virus. Por otro lado, en el sector bancario, ayudará a reducir los casos de implosión financiera, o a mejorar la cadena logística del sector manufacturero.

Integración de múltiples series de datos

Para manejar e integrar múltiples series de datos de distintas fuentes, los ordenadores cuánticos también ofrecen gran ayuda, acelerando los procesos y facilitando el análisis. La capacidad para manejar volúmenes de información tan compleja hace de la computación cuántica la opción ideal para resolver problemas comerciales en un amplio abanico de campos.

EL FUTURO

Se espera que el valor de mercado de la computación cuántica se sitúe en torno a los 2.200 millones de dólares en 2026. Para entonces, se calcula que habrá un total de alrededor de 180 ordenadores cuánticos instalados (45 de ellos producidos ese mismo año). Estas cifras incluyen tanto equipos instalados en las propias empresas de computación cuántica que ofrecen servicios cuánticos, como máquinas locales en las instalaciones de clientes.

El acceso a servicios cuánticos alojados en la nube (Computación cuántica como servicio (QCaaS)) será la principal fuente de ingresos de las empresas de computación cuántica, representando el 75 por ciento de todos los ingresos de la computación cuántica en 2026. Aunque a largo plazo la adquisición de equipos cuánticos pase a ser una opción más frecuente, en la actualidad, el interés de los usuarios finales potenciales se centra más en el acceso a capacidades de computación cuántica a través de la nube, evitando realizar inversiones tecnológicamente arriesgadas y costosas en equipos de computación cuántica.

En paralelo, en los próximos 5 años vamos a asistir a un auge en cuanto al número de aplicaciones de software cuántico, herramientas de desarrollo cuántico e ingenieros y expertos cuánticos, conforme vayan ampliándose las infraestructuras, y esto permitirá a más organizaciones aprovechar la potencia dos tecnologías transformacionales de computación cuántica e IA, por lo que multitud de universidades comenzarán a incorporar asignaturas de computación cuántica como materias troncales de sus planes de estudios.

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21/06/2021

DIEFERENCIAS ENTRE ALMACENES DE DATOS Y LAGOS DE DATOS

Un lago de datos (o ‘data lake’) es un repositorio de datos masivo y de acceso fácil para almacenar grandes series de datos (big data). A diferencia de los almacenes de datos tradicionales (data warehouses) – optimizados para el análisis de datos discriminando en función de los atributos de los datos que se almacenan en ellos, desechando aquellos que estén por debajo del nivel de agregación – los ‘data lakes’ está diseñados para retener todos los atributos, especialmente cuando aún se desconoce el ámbito de los datos o su uso.

DIFERENCIAS ENTRE ALMACENES Y LAGOS DE DATOS

Los almacenes de datos son repositorios de grandes dimensiones que acumulan datos de multitud de fuentes. Durante décadas, han sido los pilares fundamentales de los sistemas de inteligencia empresarial y descubrimiento/almacenamiento de datos. Sus estructuras estáticas específicas dictan el tipo de análisis al que puede someterse los datos. Los almacenes de datos gozan de gran implantación entre empresas medio y gran tamaño, por su funcionalidad para compartir datos y contenidos mediante bases de datos compartidas por diferentes equipos o departamentos. Los almacenes de datos permiten incrementar la eficiencia de las organizaciones. Las organizaciones que recurren a los ‘data warehouses’ suelen hacerlo para disponer de herramientas de apoyo a la toma de decisiones empresariales, esto es, para permitir la toma de decisiones basadas en datos (‘data driven’), de las que con tanta frecuencia se habla.

Los lagos de datos, por el contrario, almacenan grandes cantidades de datos sin procesar en formato nativo para su uso en el momento en el que se necesitan. Los almacenes de datos jerárquicos almacenan datos en archivos o carpetas, mientras que los lagos de datos utilizan una arquitectura plana para almacenar datos. En un ‘data lake’ a cada dato se le asigna un identificador único, junto con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidos. De esta manera, cuando se plantea una pregunta comercial, se pueden rescatar los datos relevantes del lago de datos para así analizarlos y aportar respuestas a la pregunta.

El abaratamiento de los sistemas y tecnologías de almacenamiento de datos ha permitido multiplicar la cantidad de información disponible. Las nuevas tecnologías de bases de datos prescinden de esquemas preestablecidos, de manera que permiten aplicar técnicas de analítica de descubrimiento. Con los lagos de datos, las empresas emplean científicos de datos capaces de extraer conclusiones a partir del análisis de los datos en bruto. Son capaces de detectar correlaciones entre datos y extraer conclusiones a medida que profundizan en ellos.

EL FUTURO

Independientemente de su situación actual, es momento de mirar hacia el futuro. Estamos inmersos en un viaje hacia la conectividad de datos empresariales. A medida que los negocios se hagan más puramente digitales, el acceso a los datos se convertirá en una prioridad crítica, al igual que la velocidad de desarrollo e implementación. El lago de datos es un sueño que permitirá dar respuesta a estas necesidades.

Existen muchas organizaciones que están ya comenzando a hacer realidad las ventajas que se adivinaban en este tipo de estructuras. Así, gracias a las infraestructuras internas que han desarrollado, Google, Amazon y Facebook son capaces de máximo partido de las ventajas y la agilidad de los lagos de datos. En cada una de estas empresas, sus lagos de datos han generado una cadena de valor que ha permitido aflorar nuevos tipos de valor empresarial.

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26/02/2021

ZTM (ZERO TRUST MODEL) EN CIBERSEGURIDAD

En seguridad informática, el ZTM (Modelo de Confianza Cero) simplifica el modo en el que se conceptualiza la función, partiendo de la base de que ya no pueden existir interfaces, aplicaciones, tráfico, redes o usuarios “de confianza”. Toma el modelo anterior – “confiar, pero verificar” – y le da la vuelta, porque a raíz de algunos incidentes recientes, ha quedado patente que cuando una organización confía, no verifica.

El modelo establece los siguientes requisitos:

- El acceso a todos los recursos debe hacerse de manera segura.

- El control de accesos debe establecerse conforme al principio de “necesidad de conocer”, aplicándolo de manera estricta.

- Los sistemas deben verificar, nunca confiar.

- Deberá inspeccionarse, registrarse y revisarse todo el tráfico.
Los sistemas deben estar diseñados de dentro hacia fuera, en lugar de fuera hacia dentro.

- Zero-trust model key concepts.

DE ATAQUES “FUERA-HACIA DENTRO” A “DENTRO-HACIA FUERA”

Según un informe de Forrester Research, los profesionales de la seguridad informática necesitan modificar algunos de sus planteamientos tradicionales en la lucha contra los ciberataques. Estos profesionales hacen hincapié en la necesidad de reforzar el perímetro de la red, según el informe. Pero, a tenor de cómo están evolucionando algunas amenazas – como el uso indebido de contraseñas de empleados y ataques discrecionales – los ejecutivos tienen que comenzar a poner el foco sobre sus redes internas. Según el modelo de seguridad de confianza cero, las empresas deben comenzar a analizar los accesos de sus empleados y el tráfico interno de sus redes. Una de las recomendaciones clave para las empresas del informe de Forrester es la restricción máxima de los privilegios que otorgan a sus empleados. También pone de relieve la importancia de analizar registros y de incrementar el uso de herramientas para inspeccionar el contenido real, o paquetes de datos, del tráfico interno.

Los equipos dentro de las grandes corporaciones, con y sin apoyo de los equipos de los departamentos informáticos, están comenzando a adoptar nuevas tecnologías en su lucha constante por incrementar la eficiencia y la eficacia de las empresas y sus empleados. Entre estas tecnologías se incluye la virtualización, la computación en la nube, la convergencia de redes de datos, voz y video, aplicaciones web 2.0, redes sociales, smartphones y tablets. Además, el incremento del porcentaje de trabajadores remotos y móviles socava la efectividad de los controles físicos de perímetro.

La principal estrategia de los ataques ha pasado de ser de “fuera hacia dentro” a “dentro hacia fuera”. Anteriormente, la mayoría de los ataques consistían en acciones dirigidas a penetrar directamente en la empresa a nivel red a través de puertos abiertos y el aprovechamiento de vulnerabilidades de los sistemas operativos. Esta metodología de ataque es la que se conoce como “outside-in” o de “fuera hacia dentro”. En los ataques “inside out” o de “dentro hacia fuera”, son los usuarios dentro de la red los que se exponen al visitar páginas web externas, acciones que pueden ser tan susceptibles de ataques como las de cualquier usuario al acceder a internet desde casa.

RECOMENDACIONES DE CONFIANZA CERO

- Actualizar la seguridad de red con firewalls de última generación.

- Utilizar un “sandbox” o entorno seguro para detectar amenazas ocultas en archivos.

- Establecer enclaves protegidos para controlar el acceso de los usuarios a aplicaciones y recursos.

- Utilizar un servicio de email protegido especializado antiphising.

- Utilizar inteligencia frente a amenazas para priorizar la corrección de vulnerabilidades.

- Analizar registros mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático (machine learning) para detectar usuarios comprometidos o maliciosos.

- Implementar un sistema de gestión de incidencias para minimizar el impacto de incidencias individuales.

- Implantación de un gestor de servicios en la nube para descubrir, analizar, y controlar equipos informáticos invisibles, englobados bajo el concepto de shadow IT (esto es equipos dentro de la red corporativa no soportados por el departamento de TI).

- Monitorización de las prácticas de seguridad de los partners utilizando un servicio basado en la red.

- Implantar sistemas de gestión de claves y certificados corporativos.

- Implantar un servicio de respaldo, mitigación de DDoS basado en la nube.

Desplegar un control de detección de malware de punto final no basado en firmas.

Pero, por encima de todo, la clave del Modelo de Confianza Cero de seguridad informática es “verificar, nunca confiar”.

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