HAVEn es la plataforma con la que HP quiere conquistar el Big Data

HP Discover. Las Vegas. ¿Qué es el Big Data? «Big Data no sólo es información. Cada acción que la empresa realiza deja una huella. Cuando se descarga un documento de la web, cuando se realiza una compra on-line, cuando se chatea o se manda un tweet, todo esto es Big Data. Big Data es ser capaces de detectar y relacionar todas estas huellas, extraer información que tenga sentido y aporte valor»

La definición es de George  Kadifa  (Executive VP HP Software) que en la presentación sobre la oferta de HP en este campo, explicó que las empresas que quieran hacer un uso interesante del enorme volumen de información y el desafío que supone el Big Data, van a tener que responder a cuatro retos fundamentales:

• La gestión de un enorme volumen de información.
• La variedad y el tipo de información que se genera (estructurada, semi estructurada, no estructurada) y las fuentes de las que proviene.
• La velocidad de procesamiento de datos.
• La seguridad y confidencialidad de los datos.

La respuesta que HP da a estos desafíos se llama HAVEn (Hadoop, Autonomy, Vertica, Enterpise, nApps) su plataforma de análisis de Big Data y que pone a disposición de las empresas todo un portfolio de herramientas y soluciones que les permiten sacar el máximo partido de la información. HAVEn para George Kadifa «ayuda a las empresas a tomar decisiones de forma rápida, entendiendo lo que quieren sus clientes, ofreciendo nuevas e innovadoras formas para dar respuestas de valor».

¿Y que no encontramos en HAVEn? No sólo el know-how de HP en este campo, sino también la participación de muchas de las empresas y tecnologías que HP ha adquirido en los últimos años: Autonomy, Vertica, o Arcsight, que se combinan con HP Operations Management. Herramientas todas ellas que permiten:

•  Evitar la dependencia de la empresa, ofreciendo una arquitectura abierta que soporta todo tipo de herramientas de análisis.
• Proteger la inversión de las empresas, dando cobertura a varias tecnologías de virtualización.
• Aumentar la velocidad con la que la empresa puede extraer información de valor de los resultados.
• Análisis intensivo y extensivo de información estructurada, semi estructurada y no estructurada, incluyendo en la plataforma más de 700 conectores para distintos tipos de datos

¿Qué herramientas nos encontramos dentro de HAVEn? Repasemos algunas de las más interesantes.

HP Operations Analytics

Ofrece información sobre todos los aspectos de la estructura IT de la empresa, de modo que las organizaciones puedan asegurarse de que sigue ofreciendo un servicio de calidad. La solución analiza los datos IT que provienen de todo tipo de recursos, proporcionados por ejemplo por soluciones como HP ArcSight Logger o HP Business Service Management portfolio, además de desarrollos de otras empresas.

HP Actionable Analytics Services

Permite analizar el feedback que nos están proporcionando nuestros clientes, ayudándonos a aprovechar las oportunidades que se presentan en el mercado. Es capaz de analizar los datos que se producen en redes sociales, en la web, en los portales de comunicación audiovisual, etc. y extraer información clave para las operaciones de la empresa, para proporcionar valor a los clientes, para entender cómo tiene que organizarse la cadena de suministro o el inventario de la empresa

HP Technology Services

Ha incluido dentro de sus características la capacidad de mostrar a los responsables IT de la empresa la estructura adecuada y la implementación adecuada para poder responder al desafío que supone el Big Data.

HP Vertica Community Edition

Ofrece la misma funcionalidad que encontramos en HP Vertica Analytics Platform Enterprise Edition, permitiendo a los clientes analizar hasta un tera de datos sin necesidad de tener que adquirir la licencia Enterprise.

HP Autonomy Legacy Data Cleanup

La nueva solución de Autonomy ayuda a las empresas a analizar y reducir la cantidad de datos que ya tienen, de forma que puedan ser más manejables y que tengan más sentido. De esta forma las empresas reducen el coste que supone mantener enormes volúmenes de datos que puede que no tengan un valor intrínseco, además de clasificar y poner en valor los datos que sí lo tienen.