En la actualidad, encontrar el beneficio real de los datos es una necesidad fundamental de todas las empresas. Sin embargo, antes de extraer ideas empresariales, es necesario que podamos acceder a los datos desde todas nuestras fuentes relevantes de forma precisa, segura y rápida.
¿Cómo? Con una base que integre varias fuentes de datos y transfiera cargas de trabajo más allá de los límites del almacenamiento local o en la nube.
¿Qué es el big data?
El big data consta de datos que son tan grandes o complejos que no pueden manejarse con los métodos tradicionales de procesamiento. En general, también se lo conoce por sus "tres V": volumen, variedad y velocidad. El volumen se refiere a su gran tamaño; la variedad, a la amplia cantidad de formatos no estándar; y la velocidad, a la necesidad de procesarlos con rapidez y eficiencia.
¿Por qué es importante el big data?
Los datos son valiosos, pero solo si se pueden proteger, procesar, comprender y utilizar. El objetivo de aprovechar el big data es poder ofrecer información inmediata que le permita mejorar su negocio. Las empresas que buscan generar valor para sus clientes de manera uniforme y sin inconvenientes necesitan poder procesar la información con inmediatez, lo cual es una de las características fundamentales del edge computing. La información del big data le permite reducir costos, ser más eficiente y descubrir nuevas formas de impulsar los beneficios y obtener nuevos clientes.
Análisis del big data y optimización de la TI
El análisis del big data se refiere al proceso mediante el cual se toman los datos opacos y sin procesar, y se los convierte en un recurso fácil de comprender y utilizar. Los datos opacos son los datos que las empresas recopilan durante las actividades comerciales habituales, y que deben almacenar y proteger por razones de cumplimiento. A menudo damos poca importancia a los datos, pero al igual que los demás, brindan información útil que puede utilizar para mejorar su empresa.
La información que aporta el big data permite evitar problemas costosos en lugar de tener que responder ante ellos. Analizar los patrones de datos ayuda a predecir los comportamientos y las necesidades de los clientes en lugar de adivinarlos, lo cual puede traducirse en un aumento de los ingresos.
Para que sea efectivo, el software de análisis debe ejecutarse en una base confiable, integral y flexible. Por eso la optimización de la TI es fundamental. Debe asegurarse de que puede seguir recopilando, analizando y utilizando sus datos a medida que cambia su pila tecnológica.
Lagos de datos, pantanos de datos y almacenamiento del big data
Los lagos de datos son repositorios que almacenan copias exactas o casi exactas de sus datos en una sola ubicación. Son cada vez más frecuentes en las empresas que prefieren un repositorio extenso e integral para sus datos. Además, son menos costosos que las bases de datos.
Los lagos de datos mantienen una perspectiva general de sus datos, para que sus mejores analistas examinen sus técnicas de perfeccionamiento y de análisis fuera del almacenamiento tradicional (como un almacén de datos) y de forma independiente a cualquier sistema de registro (el nombre de una fuente de datos autorizada de un elemento de datos determinado). Si desea que sus analistas más calificados sigan puliendo sus habilidades y estudiando nuevas maneras de analizar los datos, necesita un lago de datos.
Los lagos de datos requieren un mantenimiento permanente y un plan que permita definir el acceso a los datos y su uso. Sin este mantenimiento, usted corre el riesgo de que se vuelvan inaccesibles, difíciles de manejar, costosos e inútiles. Los lagos de datos a los que los usuarios no pueden acceder se denominan "pantanos de datos".
Las grandes empresas tienen diversas unidades comerciales, cada una con sus propias necesidades en materia de datos. Cada una de esas unidades debe competir de alguna manera para acceder a la infraestructura y a los datos con el fin de analizarlos, lo cual representa un problema de recursos. Los lagos de datos no solucionan el problema. Lo que necesita es un aislamiento de carga de trabajo multiempresa con un contexto de datos compartidos. ¿Qué significa todo esto?
Básicamente, en lugar de realizar una copia completa de sus datos cada vez que una unidad comercial nueva necesita acceso (lo cual implica que el administrador escriba scripts para copiar los datos y hacer que funcionen), esta solución le permite a su empresa reducir la cantidad de copias necesarias y compartirlas en todas las unidades mediante la organización en contenedores y la virtualización de las herramientas de análisis de datos.
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