Tres cambios en el entorno de datos moderno


Resumen | Lo que aprenderá: 

El rápido ritmo de innovación en el mundo de las bases de datos hace que los líderes de TI reevalúen sus estrategias para entornos de datos. Hadoop, NoSQL, activos de datos en la nube... La expectativa de que los grupos de TI se mantengan actualizados en cuanto a tecnologías y enfoques nunca ha sido tan alta. La triste realidad es que, aunque muchos administradores de información y directores de TI trabajan para integrar las nuevas tecnologías en sus organizaciones, ignoran el mayor obstáculo: se olvidan del rol que cumplen los autoservicios analíticos al formar el entorno de datos moderno.

El presente trabajo se centra en los tres cambios dentro del entorno de datos moderno que los líderes de las tecnologías de la información en el mundo entero comienzan a reconocer como fundamentales para que una organización logre basarse en los datos.

Entre los conceptos tratados en este material se incluyen los siguientes:

  • El surgimiento de Hadoop y NoSQL, y qué significa para el almacén de datos corporativos tradicional.
  • Entender cómo evaluar los activos de datos en la nube.
  • Adoptar el análisis de autoservicio como parte de la estrategia de la plataforma de datos.

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El problema no es diferente. Solo es más difícil.

Brindar a las organizaciones datos confiables para una mejor toma de decisiones es un compromiso que no ha variado significativamente en décadas. A pesar de los masivos avances tecnológicos y la aparición de nuevas tácticas, la actual infraestructura de administración de datos de las organizaciones de TI mantiene el mismo objetivo general: mover los datos desde el momento de su creación y hacerlos accesibles y comprensibles para quienes toman las decisiones, cuando los necesitan.

Sin embargo, mientras que el objetivo se ha mantenido, los obstáculos para crear y mantener con éxito una fuente de verdad analítica dentro de una empresa se han vuelto exponencialmente más difíciles.

El mayor obstáculo de los últimos años dentro del entorno de datos moderno tal vez hayan sido las nuevas fuentes de datos que generan cantidades de datos sin precedentes, generalmente con muy poca estructura (si es que la tienen). De secuencias de clics, registros de servidor y redes sociales a lecturas de máquinas y sensores, el salto en la cantidad de datos de estas fuentes ha sido literalmente abrumador. Desde un punto de vista económico y de rendimiento, los almacenes de datos corporativos tradicionales (EDW, por su sigla en inglés) no pueden seguirle el paso a esta marea de información.

Esto ha provocado un replanteamiento completo de las estrategias de obtención y análisis de datos, y ha llevado a una nueva generación de soluciones de almacenamiento de datos, concentrada en la captura libre de esquemas, la escalabilidad del hardware y el movimiento de las capacidades de cálculo más cerca de los almacenes de datos (o incluso en estos mismos).

A pesar de ser todavía jóvenes en comparación con los estándares de base de datos relacionales, estas nuevas soluciones no relacionales han ganado gran fuerza en los últimos años y madurado rápidamente para respaldar algunas de las empresas más grandes y complejas del mundo. Y aunque esto se ha realizado principalmente para complementar las infraestructuras de datos empresariales existentes, crea al mismo tiempo un complejo ecosistema de datos que TI debe administrar.

Otro de los obstáculos que deben superar los grupos de TI en su misión constante de mantener un sano entorno de datos es la disponibilidad de los datos desde aplicaciones en la nube. Muchas organizaciones mantienen soluciones en la nube, como Google Analytics, Salesforce, Netsuite y Zendesk, entre otras, en el centro de su infraestructura. Los datos que estas generan son fundamentales para los informes de la organización. Integrar los datos desde estas soluciones en la nube y hacer que se encuentren disponibles para la empresa se han convertido en requisitos estándares para TI.

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