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Casos de éxito

4 ejemplos de proyectos Big Data que reposan sobre MongoDB


, el 8 Octubre 2017 | Leído 482 veces

Debido al tipo de datos no estructurados que hoy día las empresas suelen manejar, no siempre resulta conveniente utilizar una base de datos relacional. Éstas suelen ser ideales para el tratamiento de información que implica el almacenamiento en formato de tabla: filas y columnas. Pero hoy las empresas cuentan con imágenes, videos, documentos Word, pdf, tweets, y muchos otros tipos de datos no estructurados que "no entran" dentro del formato de tabla. Es el caso de empresas como AirFrance, KPMG Francia y la ciudad de Chicago, quienes se inclinaron hacia el uso de una base de datos NoSQL, cada vez más popular, dentro de la arquitectura de sus proyectos de Big Data.



{
Nombre : "MongoDB",
Modelo Desarrollo : "Código Abierto",
Género : "NoSQL orientado a documentos",
Escrita en : "C ++, JavaScript",
Desarrollador : "MongoDB Inc.",
}

Una de las fortalezas de MongoDB es la flexibilidad de su estructura de datos ya que no existe un esquema predefinido. Una plataforma de datos flexible, bajo una arquitectura del Data Lake, es lo que muchos profesionales involucrados en proyectos de Big Data, están buscando con el fin de poder almacenar, tratar y extraer información y valor de los datos heterogéneos de toda la empresa, tanto internos como externos.

Los siguientes casos son ejemplos que encajan dentro del uso de MongoDB para crear un data lake confiable capaz de responder a las exigencias de sus proyectos Big Data:

EN KPMG FRANCIA, MONGODB ES UNA SOLUCION PARA EL DATA LAKE OPERACIONAL

Esta conocida firma consultora y red global en servicios profesionales de auditoría, contabilidad e impuestos, proporciona servicios a más de 65 000 clientes en Francia y ha escogido a MongoDB para soportar el nuevo servicio de benchmarking financiero y a la solución colaborativa web Loop (Sistema de facturación, contabilidad, impuestos y pagos, en la nube), utilizada por sus contadores y clientes KPMG, miles de usuarios internos y externos, donde la mitad de ellos se conectan, en promedio, 5 horas diariamente.

Los profesionales de contabilidad y empresas clientes de Loop pueden tener acceso a este sistema único de gestión (facturas, extractos, pagos, ventas, entre otras) con el fin de generar los KPI de cada uno de ellos. Así mismo, gracias al data lake MongoDB, KPMG Francia ha podido desarrollar en Loop, una función única de benchmarking financiero que le permite a sus clientes, evaluar su desempeño financiero y su competitividad frente a las empresas de un mismo sector, de una misma región o de un mismo mercado.

Todos estos datos presentan una variabilidad masiva en su estructura, siendo datos estructurados, semi estructurados y no estructurados, con cargas de lotes muy concurrentes y consultas continuas. Este data lake permanentemente se alimenta de los datos que proporcionan los miles de usuarios que se conectan simultáneamente desde cualquier dispositivo a Loop, para comparar en tiempo real, el desempeño de las empresas de su sector mediante consultas ad-hoc o predefinidas.

Reportes personalizados en tiempo real, son creados para cada tipo de cliente y dependiendo de los indicadores del sector que le apliquen. Para esto, MongoDB crea un esquema único el cual es aplicado en el momento de establecer los reportes financieros individuales en cada cliente. Este proyecto utiliza la versión MongoDB Enterprise Advanced y es ejecutado sobre Microsoft Azure, así como sobre la plataforma operacional Cloud Manager y la herramienta MongoDB Connector para BI. Esto pasa a convertirse en un servicio innovador de benchmarking financiero, que a través de su data lake MongoDB, le da a KPMG Francia, la posibilidad de almacenar y explorar una gran cantidad de datos de los clientes, ofreciéndoles información de valor sobre sus actividades.

CHICAGO UTILIZA MONGODB PARA CONVERTIRSE EN CIUDAD INTELIGENTE Y SEGURA

Una base de datos NoSQL fue la escogida por la ciudad de Chicago, que a través de su CDO - Chief Data Officer-, Tom Schenk y su equipo de Data Scientists utilizan MongoDB para fortalecer el Data Warehouse analítico del proyecto denominado WindyGrid. Esta es una plataforma geoespacial inteligente para las operaciones de la ciudad y es considerado como uno de los proyectos pioneros por reunir diariamente millones de diferentes piezas de datos provenientes de diferentes sistemas de los casi 30 departamentos princiapales de Chicago, que incluyen el departamento policial, el de transporte, el de bomberos, entre otros, los cuales son analizados en tiempo real.

WindyGrid es una poderosa combinación de datos, mapas y análisis. Los administradores de la ciudad pueden mejorar la eficiencia de la operación de la ciudad. Desde coordinar maratones o desfiles, gestionar la recolección de basuras y limpieza de las calles, administrar mejor el tráfico hasta la logística de la ciudad cuando hay fuertes tormentas de nieve. Se reúnen las emergencias que reciben a través del 9-1-1, las quejas que reportan al 3-1-1, los tweets públicos, la ubicación de los autobuses, los estados de los semáforos, es decir datos estructurados y no estructurados cada día, con el fin de identificar en tiempo real problemas potenciales antes de que se conviertan en problemas más graves.

Es una agregación flexible y escalable de cualquier tipo de datos (geoespaciales, textos, videos o provenientes de redes sociales) para generar analíticas predictivas en tiempo real. Esto precisamente porque MongoDB puede almacenar datos sin importar la estructura, el formato o la fuente. Todo esto a la vez proporciona escalabilidad de forma horizontal a través del concepto "shard" automático a través de servidores de productos ampliamente distribuidos.

Con este sistema, Chicago cuenta con una visión unificada de las operaciones de la ciudad, en una simple interface, proporcionándole a los administradores de Chicago, acceso a todos los datos espaciales tanto históricos como en tiempo real a través de una plataforma predictiva de gestión de datos inteligente.

En este video Tom Schenk, CDO de la ciudad de Chicago, explica cómo usan MangoDB para gestionar los datos de la ciudad.

Hoy, Chicago está en el ranking de las 25 ciudades más tecnológicas del mundo. Esta ciudad ha abierto sus datos al público con OpenGrid. Publicando más de 450 data sets que van desde licencias de construcción hasta inspecciones de alimentos en restaurantes. Este nuevo enfoque creativo del gobierno hacia los datos les ha permitido innovar mediante la creación de nuevos servicios que han sido ideas originales de los mismos ciudadanos.

MONGODB PARA UNA VISION 360° DE CADA CLIENTE DE AIR FRANCE

Air France ha recurrido a la base de datos orientada a documentos, MongoDB, para consolidar sus datos de CRM y optimizar la eficiencia de sus procesos de centro de contactos. Son más de cien los sistemas que utiliza la compañía francesa de aviación para manejar los datos de sus clientes, que sobrepasan los 90 millones de pasajeros por año, haciendo difícil personalizar la experiencia cliente.

Precisamente para diferenciarse de la competencia, Air France asegura un acompañamiento personalizado en sus ofertas y servicios a través de todos los canales, desde que el cliente hace las búsquedas de los itinerarios de su interés, pasando por las reserva y compra de tiquetes, hasta que realiza el viaje incluyendo la geolocalización en tiempo real de las maletas.

La plataforma Big Data que centraliza toda la información de los clientes de Air France – KLM , utiliza ciertas tecnologías ya definidas como standard dentro de la organización, entre las que se encuentran la de distribución Hadoop, Spark y la base de datos NoSQL MongoDB, en donde se espera almacenar 100 TB correspondiente a datos de los clientes.

Estos nuevos servicios personalizados son un ejemplo de aplicaciones Big Data para que sus próximos viajes en avión sean mejor. El resultado esperado es indudablemente obtener mayores ingresos con ofertas más personalizadas que impulsen la venta cruzada, por ejemplo.

UNA PLATAFORMA IoT BASADA EN MONGODB PARA OPTIMIZAR TIEMPOS DE VUELO DE LOS AIRBUS A380 DE AIR FRANCE

4 ejemplos de proyectos Big Data que reposan sobre MongoDB
Analizando los datos de vuelo de sus aviones Airbus A380, Air France detecta anticipadamente si existen problemas sobre algunas piezas o componentes de sus aviones que requieran ser arreglados, con el fin de optimizar el mantenimiento y evitar que el costoso aparato permanezca mucho tiempo inmovilizado.

Con este tipo de mantenimiento preventivo, la compañía aérea logra aumentar la duración de vuelo de cada A380, lo que significa un incremento de ingresos, ya que anticipadamente pueden planificar las reparaciones evitando las fallas sorpresivas, ya que si éstas suceden, la compañía de aviación debe dar alojamiento con alimentación a los pasajeros, enviar otro avión para llevarlos al destino final y reparar en sitio el avión averiado previamente enviando los repuestos requeridos, lo que le resulta excesivamente costoso a la compañía.

Aunque no lo crea, cada avión tiene la connotación de un avión conectado que produce cantidades exorbitantes de información en cada vuelo. La información la producen los cerca de 24 000 sensores que generan información directamente relacionada con el mantenimiento preventivo, lo que representa 1.9 Gigabytes por vuelo. Anualmente, Air France – KLM recolecta el equivalente a 9 TB de datos de la flota entera de los A380. Cada vez que aterriza un avión A380 los datos del vuelo son recuperados por Wi-Fi y retransmitidos al centro de mantenimiento de Air France, en menos de una hora, para ser analizados por el algoritmo motor de análisis preventivo. Gracias a la precisión del sistema de alerta que emite la plataforma de Big Data, los técnicos pueden reparar más rápidamente la falla ya que el tiempo de identificación y de localización de la avería pasa de realizarse de 6 horas a únicamente 5 minutos. Dicha solución de Big Data se apoya sobre sistemas de tratamiento distribuido Hadoop y Spark, al igual que sobre la base de datos NoSQL, MongoDB.


Esta base de datos orientada a documentos va ganando popularidad cada vez más. De acuerdo con el ranking generado mensualmente por DB-Engines, MongoDB ocupa, a hoy, el quinto lugar dentro de la tabla de posiciones de los sistemas de gestión de bases de datos más populares.

Para aquellos que deseen aprender más sobre cómo construir y desarrollar aplicaciones bajo MongoDB, pueden registrarse a los cursos en línea que se ofrecen en el catálogo de cursos gratuitos o ya sea pagando por una capacitación privada, ambas modalidades a través de MongoDB University.




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