3 modos como los lagos de datos transforman la analítica

Los lagos de datos están cambiando el aspecto de la analítica de manera rápida e irrevocable, lo que permite a las organizaciones que luchan contra los «cambios irreversibles de datos» ver y analizar todos sus datos en tiempo real.

Los lagos de datos están aquí, y el mundo tecnológico les da la bienvenida con una mezcla de escepticismo y entusiasmo. Por el lado del escepticismo, se los cuestiona por ser un «vertedero de datos», con todos los datos consolidados en un solo lugar. Por el lado del entusiasmo, se les anuncia como la próxima novedad importante para impulsar una eficiencia del almacenamiento sin precedentes, además de lograr que la analítica sea tanto alcanzable como utilizable para todas las organizaciones.

Entonces, ¿quién tiene razón?

En cierto modo, ambos la tienen. Los lagos de datos, como cualquier otro desarrollo tecnológico crítico, necesitan de infraestructura y recursos para ofrecer valor. Esto no es una novedad. Es por eso que, si una empresa que desarrolla un lago de datos no cuenta con el equipo necesario, es probable que no pueda alcanzar el valor prometido.

No obstante, los lagos de datos están cambiando el aspecto de la analítica de manera rápida e irrevocable, lo que permite a las organizaciones que luchan contra los «cambios irreversibles de datos» ver y analizar todos sus datos en tiempo real. Esto da como resultado una mayor agilidad y decisiones más informadas respecto de la adquisición y la experiencia del cliente y, en última instancia, mayores ingresos.

Hablemos sobre estos cambios y qué significan para el mundo actual, desde TI hasta el consumidor.

Cómo eliminar los silos de datos
• Durante mucho tiempo, los silos de datos han sido el estándar de almacenamiento; sin embargo, estos son ineficientes desde el punto de vista operativo y limitan la capacidad de realizar una correlación cruzada de datos para impulsar mejores perspectivas.
• La reducción de costos también es un gran impulsor en este caso. Además de la complejidad de administración, los silos requieren múltiples licencias, servidores y otras tarifas, mientras que el lago de datos puede impulsarse con una sola infraestructura de manera rentable.
• A medida que la analítica se vuelve cada vez más rápida y sofisticada, las organizaciones necesitan evolucionar de la misma manera para explorar todas las posibilidades. Los datos ya no significan una sola cosa; con el panorama completo de todos los datos de la organización, la interpretación de la analítica puede abrir nuevas puertas que anteriormente no eran posibles.

En conclusión, al eliminar los silos de datos y adoptar el lago de datos, las empresas pueden volverse más eficientes, rentables, transparentes y, en última instancia, más inteligentes y productivas, mediante el ofrecimiento de contrataciones de clientes más personalizadas.

Cómo aprovechar la analítica en tiempo real (cambios irreversibles de grandes volúmenes de datos)

Un hecho acerca de la analítica y la recopilación de datos: son cada vez más rápidas. Requisitos como la analítica del alerta de fraude con tarjetas de crédito y la analítica de la existencia de entradas deben suceder segundos después de realizada la acción. Pero la analítica en tiempo real no es necesaria el 100% del tiempo; algunos datos (como los datos de ventas mensuales, los datos financieros trimestrales o los datos sobre el desempeño anual de los empleados) pueden almacenarse y analizarse únicamente en intervalos específicos. Las organizaciones deben poder crear el lago de datos que les ofrezca la mayor flexibilidad para la analítica.

Esto es lo que sucede en la actualidad:
• Las empresas están generando más datos que nunca. Esto presenta el problema único de tener que equiparse para analizar estos datos en vez de simplemente almacenarlos; el lago de datos combinado con la plataforma Hadoop proporciona la automatización y la transparencia necesarias para agregar valor a los datos.
• La Internet de las cosas es tanto una gran generadora de datos como una oportunidad continua para incrementar las ventas, siempre que las organizaciones puedan proporcionar ofertas atractivas en tiempo real. En cambio, las empresas de publicidad están a la vanguardia del aprovechamiento de los lagos de datos en cuanto a las perspectivas de consumidores y la conversión de dichas perspectivas en ventas.
• Para poner el «tiempo real» en contexto: los lagos de datos pueden disminuir el tiempo de respuesta que genera valor para la analítica de meses o semanas a minutos.

En conclusión, la analítica debe moverse a la velocidad de la generación de datos para ser relevante para el cliente y generar resultados.

El surgimiento de nuevos modelos de negocios
Los lagos de datos no son solo una herramienta interna; realmente están ayudando en la generación de nuevos modelos de negocios en la forma de analítica como servicio, que ofrece el autoservicio de analítica mediante el acceso al lago de datos.

La analítica como servicio no es para todo el mundo, pero, ¿cuáles son los beneficios?

• El costo de la analítica se desploma debido a la tercerización de la infraestructura y la automatización. Esto significa que las empresas pueden realizar pruebas y ajustes sobre la marcha respecto de la adquisición y la experiencia del cliente, sin necesidad de realizar grandes gastos.
• Los proveedores de servicios que almacenan, administran y protegen datos como parte de la analítica como servicio resultan útiles para las empresas que buscan tercerizar.
• Los expertos en el tema proporcionan un valor diferente; con la eliminación del manual o su disminución significativa, pueden actuar más estratégicamente en nombre del negocio sobre la base de los resultados analíticos.
• La analítica como servicio es un camino efectivo para la adopción temprana y para anticiparse a la competencia en industrias como las ventas minoristas, los servicios públicos y los clubes de deportes.

En conclusión, las empresas no deben ocuparse del lago de datos para comenzar a ofrecer valor.

En líneas generales, aún es temprano para los lagos de datos, pero la adopción mundial está creciendo cada minuto. Para las empresas que aún operan con silos de datos, puede que sea tiempo de tantear el terreno de la analítica en tiempo real.

(*) Suresh Sathyamurthy es Director Sénior, Tecnologías Emergentes, EMC

Fuente: Suresh Sathyamurthy (*) – emc.com