Casi ninguna
organización puede decir que tenga menos datos que analizar de los que tenía hace
un año. Las opciones de bases de datos proliferan y Business Intelligence se
enfrenta a una nueva era de análisis de datos. Las organizaciones que se
adaptan con éxito a Big Data están mejorando en su eficiencia operacional, sus
ganancias crecen y están evolucionando con nuevos modelos de negocios.
Qué puede hacer su organización para
triunfar en Big Data durante el 2013?
1. Simplificar: ¿Fue complicado estar al tanto de todas las
opciones de manejo de Bases de Datos del mercado y proyectos open source en el 2012?
Pues bien, en 2013 la situación será aún más complicada. Haga una extensión de sus sistemas online de
procesamiento de transacciones (OLTP) a una o más de las nuevas bases de datos
"on-premise", alojadas o basadas en servicios, que atiendan de la
mejor manera las necesidades de su industria y organización y escoja una
plataforma de Business Intelligence que verdaderamente le de análisis de sus
datos en tiempo real y soporte a más de 30 bases de datos y formatos de
archivos de tal forma que le permita escoger la herramienta correcta para cada
trabajo.
La arquitectura de datos de eBay ha sido construida combinando Teradata,
Hadoop y Tableau. Los empleados de eBay
pueden visualizar información proveniente de más de 52 petabytes de datos. La revista Information Week escribe al
respecto, en "Big
Data, un punto clave para eBay": "eBay usa Tableau para
visualizar las búsquedas de información por relevancia y calidad desde el sitio
www.ebay.com; Monitorean el feedback reciente
recibido de sus clientes y miden también el sentimiento de sus comentarios, logran extraer reportes operacionales para los
sistemas de data warehouse. Esto ha
ayudado a que florezca una cultura de análisis de datos dentro de eBay".
2. Coexistir: Use las fortalezas de cada plataforma y
permita que coexistan en la arquitectura de datos de su organización. Cloudera y Teradata han publicado juntos una
útil guía que esboza los requerimientos que están mejor adaptados sea a data
warehouse o Hadoop.
1. Visualizar: De acuerdo a Forrester Research: "las
empresas encuentran en las plataformas de visualización avanzada de datos
herramientas esenciales que les permiten monitorear sus negocios, encontrar
patrones y tomar acción para evitar amenazas y aprovechar oportunidades".
El análisis visual
significa explorar visualmente los datos.
Una historia se despliega a medida que navegas de un sumario visual a
otro. De acuerdo a Dana Zuber,
Vicepresidenta de Planificación
Estratégica en Wells Fargo: "Una visualización de datos bien diseñada y
llena de información relevante, hace que se encienda el bombillo. Eso es algo que no se consigue con una simple
hoja de cálculo de Excel.”
La experiencia de
análisis visual le permite hacer dos cosas en cualquier momento:
- Cambiar instantáneamente los datos que está viendo. Esto es importante porque para responder a cada pregunta, necesita diferentes datos.
- Cambiar instantáneamente la manera cómo visualiza cada conjunto de datos. Esto es importante porque cada forma de visualizar puede responder a diferentes preguntas.
Esta combinación crea la experiencia exploratoria necesaria para que cualquiera pueda responder sus preguntas rápidamente.
El ciclo del análisis visual de datos es un
proceso de obtener datos, estructurarlos en una manera determinada, examinar
los resultados, preguntar y seguir haciendo preguntas. Estas preguntas
derivadas pueden conducir a la necesidad de filtrar, añadir nuevos datos o
crear otra forma de visualizar los datos originales. Usted querrá compartir y
actuar sobre esos datos.
Sin interactividad, Usted y sus colegas se
quedarán con preguntas sin responder.
Con interactividad, la visualización de datos se vuelve una extensión
natural de su proceso. Además, la
interactividad permite a sus colegas preguntar y responder sus propias
preguntas, reduciendo el tiempo que toma convencerlos y acelerando el proceso
de análisis a los resultados de negocio.
Quedan
pendientes las restantes 4 tareas de Big Data para 2013 … las publicaremos en
el siguiente Blog. Gracias por leernos!
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