Los gerentes ya saben que la recopilación y el análisis de información confiable puede ayudarlos en la toma de decisiones, lo que sin duda ayudará a su negocio a obtener ventajas competitivas en el mercado. Sin embargo, analizar la información en medio del escenario en el que vivimos actualmente es bastante desafiante, ya que el volumen de datos empresariales, de los más variados tipos, crece a una velocidad impresionante.

Y este es precisamente el reto que plantea el Big Data. Si las empresas no pueden eludirlo, terminarán viendo cómo aumentan sus costos y reducen su competitividad. Pero si sus gerentes construyen una estrategia sólida, podrán obtener eficiencias operativas y aprovechar todas las nuevas oportunidades generadas por Big Data. A continuación, te mostraremos lo que debes hacer para superar este desafío. Vea:

Las “3 V” del Big Data

A pesar de todas las repercusiones del aumento del volumen de datos en todo el mundo, muchas empresas aún no saben que se enfrentan a este problema, o simplemente lo ignoran. Pero solo comenzarán a 'sentir de primera mano' el desafío que plantea Big Data cuando su infraestructura de TI (aplicaciones, bases de datos) ya no pueda soportar el rápido aumento en el volumen de información.

1. Volumen

Se refiere a la cantidad de datos generados cada segundo. Según IDC, el universo digital comprenderá 44 zettabytes, o 44 billones de gigabytes , para 2020. Ya existen algunos dispositivos de almacenamiento de datos de zettabytes que pueden ejecutarse en la red local y respaldar la información en la nube;

2. Variedad

Datos de las más diversas fuentes y formatos. Como ejemplo, podemos citar interacciones en redes sociales (intercambio de mensajes, intercambio de archivos), datos de comercio electrónico, registros web, transacciones bancarias en línea, correos electrónicos, información generada por dispositivos inteligentes, etc.

3. Velocidad

Se refiere a la velocidad a la que se recopilan, almacenan, procesan y analizan los datos. En las empresas, todos estos procesos deben llevarse a cabo en un período de tiempo corto, que varía de 'diario' a 'tiempo real'. Cuanto más corto sea el tiempo, mejor será la toma de decisiones y la experiencia del cliente.

Las etapas del ciclo de gestión de datos

Antes de que los datos se entreguen a los gerentes, deben pasar por varios procesos, que van desde la recopilación hasta el análisis. Estos procesos generan una gran carga de trabajo, que no es compatible con las infraestructuras de TI tradicionales. Para soportar el volumen, la velocidad y la variedad de datos, esta infraestructura tendría que ampliarse constantemente, lo que sería inviable para cualquier empresa.

Los siguientes son los procesos por los que deben pasar los datos:

  • Recopilación: la recopilación de datos en bruto (correos electrónicos, interacciones, transacciones, etc.) es el primer desafío al que se enfrentan las empresas. Hoy en día, la recopilación manual de tales datos es prácticamente imposible. Por eso los gestores deben utilizar una plataforma de Big Data para poder recogerlos;
  • Almacenamiento: una vez recopilados, los datos deben almacenarse. Es importante que el repositorio de almacenamiento sea seguro, duradero y escalable, y que respalde automáticamente la información;
  • Procesamiento y análisis: los datos sin procesar se clasifican, agregan o unen y transforman en información consumible. La información resultante se pone a disposición para el consumo a través de herramientas de visualización;
  • Consumo y visualización: a partir de datos prácticos y consumibles, los gerentes pueden hacer importantes descubrimientos y tomar mejores decisiones. Es decir, pueden extraer valor de la información recopilada y procesada.

Cómo la plataforma de AWS aborda estos desafíos

Con más de 50 servicios, AWS ofrece todo lo que una empresa necesita para recopilar, almacenar, procesar, analizar y visualizar sus datos en la nube. A diferencia de las infraestructuras tradicionales, en las que los gestores necesitan invertir en nuevos activos para poder ampliarlos, en la plataforma AWS pueden escalar sus aplicaciones Big Data de forma sencilla y rápida, según la demanda .

Así, la empresa ya no necesita invertir en activos y dedicar una parte del presupuesto al mantenimiento de la infraestructura. Con la plataforma de AWS, los administradores pueden hacer que el análisis de Big Data sea mucho más asequible . Además, pueden mantenerse al día con el volumen, la velocidad y la variedad de datos y realizar descubrimientos valiosos que pueden ayudar a la empresa a obtener ventajas competitivas en el mercado.

Entonces, ¿preparado para superar el desafío que impone el Big Data? ¡Aprovecha para escribir tus dudas o experiencias relacionadas con este tema en los comentarios!

 

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Equipo Sky.One

Este contenido fue producido por el equipo de expertos en transformación digital y en la nube de SkyOne.