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Oracle lleva la Inteligencia Artificial al dato

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La Inteligencia Artificial es un factor diferencial de la propuesta de Oracle, que está incorporando capacidades de Machine Learning en todas las capas de su propuesta tecnológica (aplicaciones, plataforma e infraestructura), orientadas a ayudar a las empresas en su Transformación Digital.

Oracle ha entendido que, en un entorno en el que tanto las aplicaciones como la tecnología que soporta los procesos core de las empresas están altamente estandarizados, solo aquellas organizaciones que sean capaces de usar los datos de una manera adecuada pueden conseguir una diferenciación en el mercado. P

or ello, se ha anticipado a entender lo que es necesario para la diferenciación de compañías en el mundo digital y ha desarrollado soluciones para hacerlo realidad de forma sencilla y completa mediante su Plataforma Empresarial para Analítica y Big Data, que permite resolver toda la problemática de integración, gestión y explotación de los datos para todos los usuarios de la organización.

La transformación digital está siendo acompañada de una adopción masiva de tecnología por parte de las empresas, que cada vez se está haciendo más presente y de forma más acelerada por la incorporación de soluciones en modo servicio, en modo cloud”, explica José Luis Roncero, director de Big Data y Analytics de Oracle para Iberia y Benelux.

Por ello, el uso de tecnología ha dejado de ser un diferenciador en sí mismo para las organizaciones. La diferenciación competitiva hay que conseguirla de otra forma, y uno de los elementos que se contempla como un activo clave para las organizaciones en este sentido, son los datos, que se usan y se generan en cada actividad. Un uso adecuado de los mismos puede suponer importantes ventajas competitivas”, añade José Luis Roncero.

Frente a la analítica tradicional, que se limitaba a ofrecer una serie de informes asociados a un área concreta de negocio o a una aplicación en concreto, el Big Data debe contribuir a evitar los silos y a tratar todos los datos de la empresa de manera inteligente e integrada, independientemente de su procedencia o de cuáles sean los usuarios dentro de la empresa que vayan a utilizar posteriormente la información. La tecnología tiene que permitir llevar a cabo esto en toda su extensión.

El Big Data ha habilitado conceptos que no son un producto en sí mismos y que sin su desarrollo de los últimos años no hubieran podido avanzar al ritmo que lo están haciendo ahora: Machine Learning e Inteligencia Artificial”, comenta Jordi Simón, responsable de ventas de Analytics y Big Data de Oracle Ibérica. Todo ello, se puede materializar en función de soluciones, tanto en modo tradicional on-premises, como en modo cloud, permitiendo su adopción como servicio en modelos híbridos.

Integración, gestión y analítica

Oracle Cloud Platform for Big Data facilita la obtención de datos de cualquier tipo de fuente y en cualquier tipo de formato (datos propios estructurados de las empresas, datos provenientes de fuentes públicas, redes sociales, etc.). Uno de sus diferenciadores principales es que que permite gestionar de forma unificada todas las fuentes de datos sean del tipo que sean (relacional, hadoop, NoSQL). Una vez almacenados y enriquecidos con algoritmos de Machine Learning, permite que sean analizados, poniéndolos  a disposición de todos los usuarios de las organizaciones. Para ello, la plataforma hace frente a tres retos principales:

Para ello, la plataforma hace frente a tres retos principales:

  • Integración. La plataforma empresarial para Big Data permite resolver toda la problemática de analítica y Big Data para toda la organización (todas las aplicaciones). Gracias a la integración, y llevando los algoritmos de Machine Learning a los datos, se consigue el Real Time, que es lo que realmente necesitan los procesos de negocio. Además, se proporciona flexibilidad para moverse de cloud a on-premises o modelos híbridos y se facilita el control de la información.
  • Gestión. Oracle proporciona lo que se espera de una plataforma de alta capacidad (rendimiento, disponibilidad y escalabilidad). Con la capa de gestión se simplifica el acceso a los datos, se incrementa la capacidad de predecir y descubrir nuevas fuentes de información y se garantiza el gobierno y seguridad de los datos.
  • Analítica. Esta capa incluye herramientas como Big Data SQL, Advanced Analytics o Spatial & Graphs. Sobre ello se incorpora Oracle Analytics Cloud, situando en una única solución lo que antes hacían varios productos. Los diferenciadores que Oracle incorpora a la capa analítica son la profundidad con la que se analiza la información, la velocidad y sencillez con que esta información llega a los usuarios de negocio (gracias a soluciones como natural language y voice recognition, notificaciones que autoexplican las gráficas y capacidades predictivas), y el hecho de ser una plataforma completa para todo, lo que elimina problemas de velocidad y escalado.

Una de las claves de la plataforma de Oracle es la incorporación de elementos claramente diferenciadores respecto a otras soluciones de mercado:

  • Facilita la obtención de datos de cualquier tipo de fuente y en cualquier tipo de formato (datos propios estructurados de las empresas, datos provenientes de fuentes públicas, redes sociales, etc.) y en tiempo real.
  • Ha incorporado todas las características utilizadas en su base de datos a la Plataforma de Analítica y Big Data proporcionando todas las ventajas que se esperan de una plataforma de alta capacidad en relación al rendimiento, disponibilidad y escalabilidad.
  • Permite obtener la información relevante en tiempo real, un resultado que no sería posible en el caso de tener que extraer los datos, analizarlos en otro sitio y después devolverlos a la base de datos. En otras palabras, “incorpora la analítica a la transacción en los distintos procesos de negocios”.
  • Añade la capacidad de gestionar y acceder de forma unificada y sencilla (vía instrucciones SQL) a todas las fuentes de datos sean del tipo que sean (relacional, Hadoop, NoSQL), proporcionando una visión única de todos los datos.
  • Una vez almacenados los datos, la Plataforma permite llevar la inteligencia al dato, esto es, aplicar los algoritmos de Machine Learning directamente sobre la base de datos, permitiendo trasladar la inteligencia a la transacción, incorporada a los procesos de negocio, un resultado que no sería posible en el caso de tener que extraer los datos, analizarlos en otro sitio y después devolverlos a la base de datos.

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Hay muchos tipos de portátiles ThinkPad, ¿cuál es el perfecto para ti?

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¿Por qué comprar un portátil ThinkPad? Bueno, existen muchos motivos, el fundamental es disponer de un ordenador conectado por wifi en todo momento y lugar, junto con el poco espacio que ocupan y el bajo ruido que hacen estos equipos.

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SoftBank invertirá 1.000 millones en una empresa china de Inteligencia Artificial

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SoftBank invertirá 1.000 millones en una empresa china de Inteligencia Artificial

SoftBank se dispone a invertir cerca de 1.000 millones de dólares en una de las principales empresas de Inteligencia Artificial de China, SenseTime Group Ltd. Al parecer, pretende hacerlo a través de su fondo Vision, lo que le permitirá contar con una parte de la que está considerada como una de las startups del sector con mayor valoracion, según Bloomberg. El acuerdo todavía no se ha cerrado, y ambas partes están todavía negociando sus términos, por lo que los detalles del mismo podrían sufrir modificaciones. Si el trato se cierra, Softbank se unirá a Qualcomm y Alibaba en la lista de tecnológicas que han invertido en SenseTime.

SenseTime es una empresa que se fundó hace cuatro años, y que se dedica al desarrollo de sistemas de reconocimiento facial y de imágenes a gran escala. En la actualidad colabora con el gobierno de China en el desarrollo de un gran y polémico sistema de vigilancia, que utiliza el reconocimiento facial como una de sus bases. Pero SenseTime no sólo se dedica a trabajar en proyectos relacionados con la verificación de la identidad. También está avanzando en los sectores de la conducción autónoma y de la realidad aumentada.

También está desarrollando un servicio, al que por el momento denominan Viper, para analizar datos procedentes de miles de metrajes de cámaras grabando en directo. Se trata de una plataforma que la compañía espera que resulte de gran valor para la vigilancia masiva.

Mientras, la japonesa SoftBank ha convertido a China en uno de sus escenarios favoritos para invertir a través de su fondo Vision, que cuenta con 100.000 millones de dólares para invertir en el sector tecnológico, y ya ha hecho inversiones en compañías de diversas áreas. Entre ellas están la robótica, el comercio electrónico o los semiconductores. También ha invertido varios miles de millones en Didi Chuxing, el competidor chino de Uber, y se ha hecho con una parte de las acciones de la aseguradora online ZhongAn Online P&C Insurance Co.

Esta inversión cuadra con la visión de futuro que tiene el fundador de SoftBank, Masayoshi Son, que apuesta por un futuro dominado por los datos y la Inteligencia Artificial. Y lo ha demostrado a través de movimientos como la compra, por 32.000 millones de dólares, de la compañía desarrolladora de chips ARM Holdings, a la que ve como un eje para el desarrollo futuro de la Inteligencia Artificial.

Foto: puamelia

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El sector sanitario, entre los más desprotegidos contra los ciberataques avanzados

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Cuesta entender que después de ataques tan grandes como Wannacry todavía haya sectores desprotegidos ante ciberataques avanzados. Pero según el Security Report 2018 de Check Point. Los hospitales y centros de salud flaquean en este aspectos.

Hay que tener en cuenta que los datos que manejan estas instituciones son mucho más sensibles que otros. Los hospitales y centros de salud gestionan grandes cantidades de información sensible de sus pacientes, por lo que un robo de datos es aún más peligroso que en otros sectores.

El principal problema radica en que esta industria a menudo no puede actualizar su hardware debido a las políticas de los fabricantes. Además, en muchos casos no se tiene tiempo de aplicar los parches porque es necesario tener al máximo rendimiento los dispositivos médicos. Por esta razón, el sector fue uno de los más afectados por WannaCry, que tumbó gran parte del Sistema Nacional de Salud del Reino Unido en mayo del año pasado. Distintas máquinas, como los escáneres de resonancia magnética, las instalaciones de pruebas de laboratorio y los ordenadores de farmacia tuvieron que ser desconectados, cancelando miles de citas y operaciones.

Los servicios sanitarios también son el blanco de ciberdelincuentes que buscan sustraer grandes cantidades de información sensible, ya sea para robar identidades, cometer fraude con ellos o venderlos en la Dark Net. Esto ya le ha ocurrido a la organización de salud estadounidense Henry Ford Health Care, que fue víctima del robo de los datos de más de 18.000 pacientes.

Otro vector de amenaza en crecimiento en este año 2018 son las vulnerabilidades de los dispositivos médicos, lo que es muy preocupante. Permitir que personas malintencionadas pongan en peligro la salud de los pacientes explotando puntos débiles de las máquinas es, sin duda, un problema que debe ser abordado antes de que se produzcan los ataques.

Cómo proteger los sistemas sanitarios

Para asegurar que un ciberataque no afecte a la atención que necesitan los pacientes, el sector de la salud necesita una herramienta que no sólo identifique las amenazas avanzadas, sino que les impida entrar. Esto solo se puede conseguir con una solución que incluya funciones de Firewall IPS, control de aplicaciones, antibot y antispam, así como tecnologías de emulación y extracción de amenazas.

Los proveedores sanitarios también deberían asegurarse de que disponen de tecnologías de detección de vulnerabilidades a nivel de CPU. Es la única forma de bloquear el malware diseñado para eludir las tecnologías de sandboxing habituales y mantener su seguridad frente a amenazas avanzadas como WannaCry.

Además, esta industria tiene que tratar de minimizar la complejidad de sus redes, y reducir las distintas versiones de software utilizadas y monitorizadas desde una única interfaz de usuario. Esto facilitaría la actualización de sus sistemas y la supervisión del panorama de amenazas, así como la aplicación oportuna de parches de seguridad.

Por último, para proteger los dispositivos de IoT, Check Point recomienda segmentarlos de manera adecuada. Esto permitirá la prevención de posibles ataques mediante la inspección en profundidad de paquetes y el filtrado de URL, por ejemplo, para mantener la integridad de los datos que contienen estos dispositivos y las operaciones que realizan.

Imagen: Photo by rawpixel on Unsplash

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