Casos de Éxito en la Implementación de MONGODB con BIG Data
Autora: Keila Chacón / Centro de Seguridad Informática y Certificación Electrónica (CSICE). FIIIDT.
INTRODUCCIÓN
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.
En este sentido, tanto las empresas más prestigiosas como las medianas, pequeñas, y entes gubernamentales, están adoptando las bondades de NoSQL y su base de datos dominante, MongoDB. La pregunta no es cuándo se utilizará la base de datos MongoDB dentro de la arquitectura de proyectos de Big Data, sino cómo y cuándo lo hacen otras organizaciones.
CASOS DE ÉXITO
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.
A continuación, se mencionan diferentes casos de éxito, 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.
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.
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 utilizó 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.
- 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-, utilizan MongoDB para fortalecer el Data Warehouse analítico del proyecto denominado WindyGrid. Esta es una plataforma geoespacial inteligente para las operaciones de la ciudad 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 su operación 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 911, las quejas que reportan al 311, 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.
- 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.
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.
- UNA PLATAFORMA IoT BASADA EN MONGODB PARA OPTIMIZAR TIEMPOS DE VUELO DE LOS AIRBUS A380 DE AIR FRANCE
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.
Cada avión tiene la connotación de un avión conectado que produce cantidades exorbitantes de información en cada vuelo. 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.
- WALMART
La cadena de supermercados estadounidense que cuenta con cerca de 20.000 tiendas en 28 países usa big data para mejorar sus servicios, valiéndose de la cantidad y velocidad de procesamiento de datos ha logrado impactar en la forma de pago de sus clientes, la atención más eficiente de sus farmacias, el manejo de su cadena de suministros, optimización del surtido de productos y una personalización de la experiencia de compra.
- UNDER ARMOUR
La marca de ropa deportiva apostó por la compra de varias apps que a corto plazo le significaron una baja en su valoración, sin embargo 2 años después cobra sentido esta acción pues se apropiaron de 3 aplicaciones que representaban toda una comunidad deportiva a su alrededor, con esto la compañía logró recolectar gran información de datos sobre los usuarios como: en donde, a qué hora y con quién entrenan, además llegaron a conocer datos como que comen y cuánto pesan sus usuarios. Por medio del análisis de este gran volumen de información logran impactar directamente en el diseño de sus productos y las ventas.
- AMAZON
Uno de los servicios de este grande del comercio electrónico es la venta de libros, sin embargo, lo que sorprende a cada uno de sus clientes es la habilidad de sugerencias sobre libros que Amazon les ofrece; le da al lector justo lo que desea leer. Esto lo logra nada más y nada menos que con el big data, pues recopila información sobre la hora que el usuario lee, lo que más le gusta leer, lo que busca en cada libro haciendo uso de su sistema Kindle, toda esta cantidad de datos son procesados brindándole al cliente una experiencia personalizada de lectura.
EN CONCLUSIÓN
Al considerar los conceptos de Base de datos NoSQL, MongoBD, Big Data indicados en los artículos anteriores, y en el presente algunos casos de éxito en su implementación, se puede concluir que el uso de ambas herramientas tecnológicas almacenan, administran y manejan la información de tal manera que permiten la optimización de procesos, conocimiento de clientes, predicciones, detección de errores, mejor toma de decisiones, entre otros beneficios.
En este sentido, MongoBD y Big Data son potentes herramientas que se pueden emplear en las diferentes áreas de los entes gubernamentales, donde sea requerido almacenar información estructurada y no estructurada, grandes volúmenes de datos considerando elementos como redes sociales, fuentes externas como sistemas de información internos y así obtener un mejor resultado en el manejo de dicha información.
- REFERENCIAS
- Conoce MongoDB: Madrid (2020).
https://www.mongodb.com/events/conoce-mongodb-madrid - HERNANDEZ, M. (2017). 4 ejemplos de proyectos Big Data que reposan sobre MongoDB
https://www.decideo.com/4-ejemplos-de-proyectos-Big-Data-que-reposan-sobre-MongoDB_a1859.html - MULCUE, J.(2018). Big data: 3 casos de éxito.
https://sunsetswh.com/big-data-casos-de-exito/
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