Big Data: el reto de gestionar datos estructurados y no estructurados

Big Data es una realidad que las organizaciones no pueden obviar a la hora de sacar partido de los datos, uno de los principales activos del negocio. Pero la adopción de tecnologías que satisfagan esa necesidad no es una cuestión sencilla y, entre otros retos, implica el de gestionar datos estructurados y no estructurados. 

Dar el salto al nuevo contexto creado por la revolución digital significa abordar la cuestión de los sistemas híbridos. Si el Business Intelligence se centra el analizar la causa de un resultado basándose en fuentes estructuradas de información, pongamos por caso, las tecnologías que sacan partido de los grandes datos se basan en la analítica predictiva. 

Confirmación frente a hallazgo de lo oculto, y en ambos casos el análisis de datos de distinto tipo es la clave de la inteligencia empresarial con el fin de mejorar tanto la productividad como la toma de decisiones para ser más competitivos. 

Ambos sistemas conviven y deben integrarse siguiendo un diseño ad hoc, que facilite el cumplimiento de las expectativas empresariales. Idealmente, desde un enfoque data driven, apoyado en un cambio cultural y tecnológico de la organización, así como en un adecuado gobierno de los datos para su análisis y uso inteligente.  

Big Data: el análisis de tendencias

Dentro de este nuevo paradigma, la demanda de los científicos de datos no cesa de aumentar, así como las tecnologías para su almacenamiento y soluciones automatizadas que permiten su acceso, integración y análisis de los distintos tipos de datos, cuyo volumen crece de forma exponencial. 

Habida cuenta de que las bases de datos tradicionales se diseñaron para albergar y trabajar con datos estructurados, resultan inadecuados para asumir un crecimiento masivo de los mismos, muy a menudo adoptando la forma no estructurada. Son, en definitiva, una herramienta que no puede dar respuesta a los datos masivos heterogéneos que se engloban bajo el término de Big Data. 

A este respecto, NoSQL, Hadoop y su rico esosistema se han revelado como soluciones especialmente útiles por ser escalable, su bajo coste, eficiencia y fiabilidad, y lo mismo cabe decir de los recursos y servicios ofrecidos en el marco del cloud computing. 

La analítica de Big Data busca establecer patrones o perfiles, encontrar tendencias y, en fin, procesar los datos no estructurados de tipo masivo desde un punto de vista relacionado con la analítica predictiva. Pero ello no significa una sustitución del análisis de datos clásico. Muy al contrario, en muchos casos la mejor solución consiste en obtener lo mejor de ambos sistemas. 

Una ventajosa combinación híbrida

En efecto, los sistemas basados en soluciones híbridas son muy comunes actualmente, tanto por tratarse de un periodo de transición como resultar conveniente para satisfacer los requerimientos de la empresa.

Es decir, cuando los objetivos estratégicos de la organización requieran la consolidación e integración de fuentes de información estructuradas y no estructuradas, ya sea de origen interno o externo. Si, en definitiva, entre otras necesidades, pongamos por caso, se busca optimizar los procesos dentro de la organización, conocer mejor al cliente y tomar mejores decisiones, en batch o real time. 

A la hora de implementar tecnologías de Big Data junto con herramientas de Business Intelligence y almacenes de datos convencionales, en definitiva, el acceso a los datos se convierte en un importante reto. Y, con él, también su tratamiento para transformarlos en un activo que aporte valor a la empresa. 

Un desafío para cuyo cumplimiento, el acceso oportuno a una información confiable, será clave el diseño de una arquitectura en la que tengan cabida distintas tecnologías, además de definir un nuevo enfoque que vaya más allá del cambio tecnológico, fundamentalmente orientado a aportar valor para la organización.

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