En la actualidad, parece que todo el mundo se está subiendo al carro del Big Data. No es sorprendente que las empresas quieran aprovecharse del Big Data y de todas las ideas que podría proporcionar si se analiza correctamente. Pero, ¿y si muchas empresas están pasando por alto el panorama general al enfocarse tanto y exclusivamente en el análisis de Big Data? Al centrarse únicamente en el análisis de Big Data, seguramente se están omitiendo, perdiendo o simplemente no integrando datos operativos clave. Cuando se trata del análisis de datos y de aprovechar al máximo la inteligencia empresarial, ¿no deberían las empresas centrarse realmente en Todos los Datos?
¿Qué es el Big Data? Hay muchas definiciones diferentes de Big Data, como destaca Forbes en su artículo “12 definiciones de Big Data”, ¿cuál es la tuya? Sin embargo, se acepta en gran medida que el Big Data abarca la amplia gama de nuevos y masivos tipos de datos que han aparecido en la última década. Arguably the largest source being information received from sensor data – data from recording devices such as satellites, road cameras. Además, Internet, y en particular el crecimiento de las redes sociales, ha proporcionado a las empresas una gran cantidad de datos no estructurados que esperan les brinden información sobre el comportamiento del cliente. Las empresas recurren al análisis de Big Data para ayudarles a optimizar la experiencia del cliente adaptando sus ofertas para que las personas adecuadas sean comercializadas con el producto adecuado en el momento adecuado. El análisis de Big Data se considera la clave de la inteligencia empresarial.
Pero, ¿qué pasa con los datos que existían antes de los datos de los sensores y de Internet? Datos que podrían estar en un almacén de datos existente. En su afán por crear una estrategia de Big Data, muchas empresas pasan por alto sus datos existentes y no establecen las bases que permitirán la integración de todos sus datos. Sin embargo, estos datos existentes son datos críticos para el negocio. El mejor análisis proviene de los mejores datos. Poder cruzar datos críticos para el negocio (estructurados o no estructurados) con Big Data proporcionará resultados mucho más completos que solo el análisis de Big Data. Lo que las empresas deben considerar es cómo integrar el Big Data con los datos críticos para el negocio y cómo integrar Todos los Datos lo antes posible. La integración de datos de todas las fuentes y conjuntos es lo que las empresas deben hacer para revelar el panorama completo. Todos los Datos es esta combinación e integración.
Además, el Big Data puede ser demasiado grande para su propio bien. El Big Data es un recurso inmenso si se utiliza correctamente, pero puede convertirse fácilmente en una carga para el departamento de TI. A medida que las organizaciones de TI luchan por mantener los avances obtenidos en la inteligencia empresarial con menos personal y presupuestos más reducidos, la aparición de la revolución del Big Data amenaza con crear una nueva clase de demanda de datos y aplicaciones. Los proveedores están comercializando “Big Data en una plataforma”; productos que se implantan en el proceso, introduciendo latencia y aumentando la complejidad y fragilidad. Entonces, ¿cómo pueden las empresas integrar todos sus datos sin que el análisis esté aislado y no se pueda aprovechar en múltiples procesos empresariales?
Se necesita una estrategia que tenga un enfoque de integración de datos y un enfoque potente como un almacén de datos empresariales automatizado. Un enfoque holístico ayuda a gestionar datos de cualquier fuente y, por lo tanto, a obtener valor de Todos los Datos. La integración automatizada de datos acelera los resultados al minimizar costos y riesgos. Elija un proveedor que pueda automatizar todo el ciclo de vida de su almacén de datos y no habrá aislamiento, ni malabarismos con múltiples productos, procesos e idiomas; cada parte se comunicará con la siguiente. Elija un software de automatización que sea agnóstico con respecto a la tecnología de Big Data y también reducirá el riesgo de quedar bloqueado en una tecnología que más tarde pueda obstaculizar la integración de datos.
Para que el Big Data sea viable, se necesitan requisitos de infraestructura específicos (por ejemplo, Hadoop). Pero, una estrategia holística requiere la combinación de Big Data con las particularidades de los sistemas OLTP, las plataformas de almacén de datos, las bases de datos analíticas, NoSQL o los repositorios de big data, las herramientas de inteligencia empresarial y todas las demás “cajas” que juntas conforman un ecosistema de información. Las empresas toman decisiones más inteligentes con el análisis de datos siempre y cuando los datos sean precisos, accesibles y, lo más importante, completos. Al automatizar el diseño y la construcción del almacén de datos, las empresas pueden asegurarse de tener un almacén de datos ágil que pueda recopilar datos de todas las fuentes: datos existentes, big data y el aumento de datos esperado de sensores y dispositivos inteligentes (IoT). La forma de asegurarse de que se está aprovechando al máximo el Big Data es analizarlo en contexto con Todos los Datos.
Fuente: itproportal.com
