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El Big Data revoluciona la analítica y la realidad empresarial

23/12/2014

En la actualidad, aunque el almacenamiento de datos sigue siendo algo necesario, ya no es suficiente por sí solo. Cuando los datos son utilizados varias veces, es necesario minimizar el coste total de propiedad amortizando el coste por adquisición e integración a través de múltiples procesos de negocio. Esto se consigue proporcionando varias aplicaciones de análisis para una de las copias de datos, en lugar de al revés. Cuando los datos respaldan procesos de negocio cruciales, es necesario que sean precisos, fiables y certificados, y una copia siempre será mejor que dos: un hombre con un reloj sabe qué hora es, pero uno con dos relojes jamás está seguro.
Por otro lado, para optimizar completamente los procesos de negocio, es necesario integrar los datos para apoyar los análisis multifuncionales. Esto es indispensable si se quiere poner en marcha un análisis de información procesable de la compañía al completo a través de fronteras funcionales, organizativas y geográficas.

“Dado que implementar un Data Warehouse Integrado sigue siendo la forma más racional de analizar una compañía, cabe afirmar que los rumores de su desaparición son exagerados”, afirma Martin Willcox, director de Product and Solutions Marketing, International, de Teradata Corporation. “Además, dado que las plataformas de RDBMS paralelas siguen siendo las únicas tecnologías con probada escalabilidad para soportar una compleja mezcla de cargas de trabajo, siguen siendo la única opción en lo que se refiere a ofrecer múltiples aplicaciones analíticas para hacer una copia de los activos de datos estructurados de la empresa”, concluye.
La compañía analítica Gartner ha acuñado el término “Logical Data Warehouse” para describir la evolución desde lo que se podría denominar como arquitectura monolítica a un Data Warehouse más distribuido.
Martin Willcox comenta: “Independientemente de cómo llamemos a esta evolución -en Teradata la denominamos Unified Data Architecture- está claro que el futuro de las empresas de Analytical Architecture es diverso. Con el tiempo se incrementará la necesidad de usar e integrar múltiples plataformas de análisis, cada una de ellas optimizada para conseguir diferentes combinaciones de los cinco retos de Big Data”.

Cinco retos
Estos cinco retos están trayendo consigo consecuencias para la Arquitectura Analítica Empresarial:

  1. El reto de los datos multiestructurados: como consecuencia de esta realidad, hoy en día hay que ser capaz de gestionar de forma relacional los datos multiestructurados y combinar enfoques “schema on-load” y “schema on-read”, lo que hace que esas estrategias de gestión de información que “sirven para todo” sean cada vez menos rentables.
  2. El desafío de las analíticas interactivas: el aumento de nuevos modelos generalistas de programación paralela como MapReduce y Bulk Synchronous Parallel (BSP) para usos intensivos de CPU significa que no hay soluciones milagrosas para Big Data Analytics.
  3. El reto del almacenaje de datos con ruido: gran parte de los esfuerzos de la industria están orientados a minimizar los costes de almacenaje, sabiendo que el coste unitario de almacenaje es igual al coste unitario de procesamiento, que a su vez es igual al coste total de propiedad.
  4. El reto de “puede haber una aguja en un pajar, pero si se necesitan doce meses y 500.000 euros para averiguarlo no hay tiempo ni dinero para investigarlo”: si se lleva a cabo una búsqueda de “Exploración & Descubrimiento” de la misma forma que se hace con el BI tradicional, se está haciendo mal. Es fundamental cerciorarse de que la adquisición será ágil, para ir alineado con el desarrollo rápido y el despliegue de aplicaciones.
  5. El reto de ir más allá para ofrecer verdadero valor de negocio: el objetivo de un proyecto Big Data no es aumentar los conocimientos empresariales, sino cambiar la forma en la que se hacen los negocios, compartiendo esos conocimientos con todos los estamentos de la empresa y cambiando los procesos de negocio.

Nuevas tecnologías
Estos desafíos del Big Data hacen cada vez más necesario que se aumente el almacenamiento de datos con nuevas arquitecturas que, en muchos casos, están mejor implementadas en nuevas tecnologías. Una plataforma de datos o data-lake, por ejemplo, permite a las compañías abordar el reto económico de capturar grandes conjuntos de datos con ruido, al estar desarrollada sobre una tecnología con un coste unitario de almacenamiento más bajo que la plataforma de almacenamiento de datos, que está diseñada y optimizada para compartir datos de forma más eficiente.

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