El impacto del análisis de Big Data y sus efectos en las empresas modernas

El almacenamiento de datos empresarial tradicional, que almacena datos en silos aislados, tiene una serie de limitaciones. Acceder y combinar datos desde varios puntos finales impide el análisis de datos holístico; sin embargo, tener una única plataforma con un único punto de acceso desde el cual se recopilan los datos puede ayudar a las organizaciones a gestionar una amplia gama de datos.

Peopleics.com, por ejemplo, ayuda a las instituciones financieras a desarrollar relaciones más estrechas con clientes de pequeñas empresas aprovechando el poder del big data, la inteligencia artificial y el análisis predictivo para ayudar a las empresas a gestionar sus finanzas y simplificar la gestión de algo de dinero.

Big Data está cambiando la forma en que operan las empresas

Las soluciones de datos transaccionales tradicionales se basaban en datos estructurados que normalmente se gestionaban en segundo plano. Estos métodos abordaron los requisitos de las bases de datos, incluida la seguridad y accesibilidad de los datos, así como los controles de calidad de los datos, como el mapeo de campo y la eliminación de duplicaciones. Las empresas dependen cada vez más de datos no estructurados, lo que genera lagos de datos en constante expansión. A medida que la escala ha aumentado, ha habido desafíos importantes en la gestión de datos de manera eficiente.

Nada ha cambiado en términos de los requisitos fundamentales que deben satisfacer los datos. La precisión y la usabilidad de los datos son dos ejemplos de requisitos. Debido al volumen general de big data, el nivel mínimo de estos criterios básicos ha aumentado hasta el punto de que ha disminuido la capacidad de las organizaciones para gestionar adecuadamente almacenes de datos tan masivos. Debido a que los big data generalmente incluyen múltiples tipos de datos, las empresas pueden intentar diseñar herramientas basadas únicamente en datos específicos de silos. Otra técnica consiste en agrupar varios silos basándose en una estrategia preliminar impulsada por los requisitos de la aplicación. La virtualización de bases de datos es otro enfoque existente.

La adaptabilidad es vital

Las soluciones de Big Data suelen estar alojadas por proveedores que pueden manejar análisis de estructuras de Big Data y volúmenes de datos en constante aumento. Estos proveedores normalmente pueden proporcionar acceso empresarial a numerosos tipos de datos que se han integrado en un único sistema unificado.

Estos proveedores también pueden proporcionarle a su organización una plataforma de datos única combinando datos virtualizados y comunicaciones entre aplicaciones. La virtualización de datos permite a las organizaciones integrar datos que son difíciles de transportar o que requieren procesamiento antes de la transferencia. En segundo lugar, la virtualización de los sistemas de datos puede aumentar el rendimiento del procesamiento de datos en tiempo real.

La estructura de Big Data suele ser lo suficientemente adaptable como para cumplir con una variedad de requisitos de implementación a través de una combinación de interfaces de programación de aplicaciones. Para empezar, necesita gestionar la gobernanza de datos y gestionar una amplia gama de datos como una necesidad básica. El tejido de big data también debe poder digerir datos mediante procedimientos automatizados. También debe ser totalmente verificable. Todos estos elementos trabajan juntos para garantizar que el tejido de big data respalde la integración y la conservación de datos eficientes.

Los macrodatos han desencadenado una reacción en cadena en todas las industrias basadas en datos. Los entornos tradicionales de almacenamiento de datos basados ​​en SQL no pueden ofrecer mucho a las organizaciones en términos de integración de datos con tipos de datos mixtos. Big data ha traído consigo una infinidad de tipos de datos, la mayoría de los cuales no están estructurados. La enorme velocidad con la que se ha expandido el big data ha llevado a una mayor necesidad de un acceso rápido y fiable a numerosos tipos de datos. Estos requisitos de acceso se están convirtiendo rápidamente en requisitos empresariales críticos.

Las empresas siempre querrán una versión consistente de la verdad, que un sistema centralizado de acceso a datos puede proporcionar. Los big data a menudo provienen de múltiples fuentes y un mecanismo de acceso centralizado resolverá cualquier problema de seguridad y descubrimiento de datos.

Para que las organizaciones utilicen big data con éxito, deben poder acceder a diversas colecciones de datos en tiempo real en un formato que puedan utilizar aplicaciones de análisis y generación de informes.

El tejido de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Dado que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son cada vez más frecuentes en las operaciones comerciales, se requiere un almacenamiento masivo de datos comerciales. Estas tareas requieren estructuras de datos complejas, lo cual es perfecto ya que los datos de gran tamaño suelen tener un único punto de entrada.

Tener un único punto de acceso a los datos reduce la complejidad de los datos desde la perspectiva del usuario. Esto permite a los analistas de datos centrarse únicamente en la información en lugar de intentar atravesar datos complejos con acceso irregular.

En breve

No se deje intimidar por la perspectiva de utilizar análisis de datos en su negocio. Ya está creando una gran cantidad de datos dentro de sus sistemas actuales y las tecnologías de análisis son cada vez más accesibles y fáciles de integrar.