¿Por qué los gestores de datos tradicionales no son una solución para Big Data?

Una de las grandes fuentes de riqueza de las empresas es la información. Los datos son un activo estratégico que puede marcar la diferencia entr


 gestores de bases de datos

Una de las grandes fuentes de riqueza de las empresas es la información. Los datos son un activo estratégico que puede llegar a marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en los negocios pero, entre otros factores, extraer valor de ellos exige contar con tecnologías eficientes. 

Como es sabido, hay un sinnúmero de fuentes de las que poder recabar datos que servirán para tomar mejores decisiones y entender mejor el comportamiento de la clientela y, en general, a la hora de extraer información relevante de cualquier otra índole. 

Además de las fuentes externas, las empresas están generando y recolectando cada vez más datos durante sus operaciones cotidianas, incluyendo la generación de datos dentro del contexto del Internet de las cosas, con lo que se gestionar los datos es un auténtico desafío. De hecho, almacenar y procesar ingentes cantidades de datos desestructurados, descubrir su valor, se ha convertido en una necesidad que satisfacer con soluciones tecnológicas y también con profesionales que sepan hacer las preguntas oportunas y encontrar las respuestas a las mismas, conocidos como data scientist. 

Las mejores soluciones de Big Data

En este aspecto, se ha creado una necesidad ante la que los gestores de datos tradicionales no pueden responder de un modo tan eficaz como lo hacen nuevas tecnologías diseñadas para ello, que responden a estos requerimientos de forma eficiente, con bajos costes y dentro de los tiempos requeridos. 

Los gestores de datos tradicionales, en efecto, no son las soluciones de Big Data más apropiadas. Simplemente, su naturaleza no permite abordar los desafíos que representan el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos masivos como lo hacen otras tecnologías.

Dentro de éstas, actualmente, Hadoop es el paradigma dominante del procesamiento de los grandes datos. Si bien siempre fueron un activo clave para algunas empresas, en los últimos años su análisis se ha convertido en una ventaja competitiva decisiva. De hecho, a medida que los competidores vayan utilizándolos, -una tendencia que ya se ha iniciado, ha marcado un antes y un despúes y, a buen seguro, no va a detenerse-, más necesario es que enfocarse en ellos. 

Si antes el almacenamiento de tan gran cantidad de datos era inviable, gracias a soluciones de Big Data como NoSQL, Hadop y herramientas de reporting, ahora ha dejado de serlo, pues tenemos mecanismos para poder hacerlo a un coste razonable. 

Cuando el objetivo es utilizar los datos masivos de tipo diverso con eficiencia, es decir, eficazmente y sin demoras, los gestores de datos tradicionales no son una solución. Simplemente, no fueron concebidos para ello. Por contra, las soluciones de Bigg Data nacieron para dar respuesta a este tipo de análisis y volumen de datos, permitiendo una escalabilidad y procesamiento adaptado al nuevo entorno a un bajo coste.

Sin embargo, pese a ser tecnologías revolucionarias, las soluciones de Big Data no tienen por qué tener un efecto disruptivo. Muy al contrario, lejos de desplazar a aquellas otras, en la mayor parte de los casos se obtiene el máximo partido de ellas cuando se integran en arquitecturas híbridas que logran una provechosa interacción.

Fuente imagen: Renjith Krishnan /  FreeDigitalPhotos.net

 

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