Construyendo soluciones de big data extremo a extremo

Existe un gran potencial encerrado en su big data. Si consigue sacarle partido de manera estratégica, su organización podrá disfrutar de numerosos beneficios, desde una productividad mejorada hasta una mayor rentabilidad. Además, alcanzará un conocimiento más profundo de sus clientes, una mejor visibilidad sobre sus operaciones, acceso a la información necesaria para planificar mejor y tomar decisiones más optimizadas, así como agilidad revitalizada para responder a las demandas del mercado y a las exigencias impuestas por la competencia.

Si bien, numerosas organizaciones están atravesando por graves dificultades para extraer auténtico valor del big data, puesto que tratan de aglutinar todas las soluciones (caras, complejas y dispares) con las que cuentan en la materia para explotar, analizar y compartir esa información. Para conseguir optimizar sus activos de big data, usted necesita una estrategia correctamente planificada que se asiente sobre un entorno integral de big data extremo a extremo. Éstos han de ser sus principios básicos:

• Reflejar con fidelidad toda la información empresarial, incluyendo datos tanto estructurados como desestructurados procedentes de la más amplia variedad de fuentes, con objeto de proporcionar la visión más completa del negocio.
• Asegurarse que los datos se encuentran en un formato adecuado –preciso, completo y consistente- en todo momento, de manera que puedan ser explotados para ayudar a cosechar ventajas competitivas.
• Proveer una fotografía unificada del big data a todas las partes involucradas de la organización, independientemente de su rol o cualificación técnica.
• Industrializar las conclusiones procedentes del big data, con objeto de que el usuario de negocio pueda identificar patrones relevantes y discernir tendencias críticas con más facilidad.

Escoger las herramientas apropiadas resulta clave para poder ejecutar con éxito una estrategia de big data. El objetivo ulterior radica en crear una completa infraestructura unificada que de manera nativa posibilite la ingesta, limpieza e integración de todo su big data (independientemente de dónde se origine o en qué formato se encuentre), facilite con naturalidad su operativa con las aplicaciones y procesos existentes, y transforme todo ese capital en información valiosa a la que puedan acceder todos los usuarios. De manera ideal debería aunar estos elementos para reducir el grado de codificación y mantenimiento, minimizar costes y complejidad, y promocionar las mejores prácticas en materia de gestión y análisis del big data.

Para hacer realidad estos propósitos, cualquier organización debería apostar por las siguientes tecnologías:

• Integración: Para prevenir que el repositorio de big data se convierta en otro silo más de datos, necesitará una completa y robusta solución de integración de datos que disponga de funcionalidades para la transformación y gestión de los metadatos, así como para compartir información de manera bidireccional con aplicaciones basadas en la nube, bases de datos relacionales, aplicaciones paquetizadas, y archivos y sistemas legados, entre otras fuentes.
• Gobierno: El usuario deberá refinar sus datos en bruto, en numerosas ocasiones procedentes de procesos de streaming o de batch ETL, y gestionarlos de manera continua para garantizar su integridad óptima en todo momento.
• Visualización: Cada tipo de usuario necesita diferentes fórmulas para analizar y visualizar el big data –cuadros de mando para directivos, herramientas ad hoc de descubrimiento de datos para analistas e InfoApps para usuarios de negocio-.
• Analítica predictiva: Además de emplear el big data para obtener una fotografía histórica de lo que ha sucedido, podrá multiplicar su valor si la emplea para predecir de manera rápida y precisa eventos, comportamientos y condiciones futuras.