El valor de la gestión de datos

Heramientas de Big Data para convertir datos en ingresos

Publicado el 20/07/14 4:00

Herramientas Big Data

El boom de los grandes datos obliga a afrontar cambios a nivel tecnológico y de recursos humanos para poder extraer valor de la información interna y también externa, fundamentalmente con el fin de lograr una ventaja competitiva que impulse el crecimiento empresarial.

A nivel tecnológico es imprescindible que la elección de las herramientas responda a las distintas necesidades de la empresa, teniendo en cuenta que en fases transitorias a menudo conviven los tradicionales DW con soluciones de grandes datos.

Las herramientas Big Data idóneas para convertir datos en ingresos, por lo tanto, responderán a un diseño de TI que pueda aportarnos las soluciones que esperamos a un bajo coste, valorando las características o coyuntura de la corporación, su estrategia, la formación de los analistas de datos, así como algunos aspectos no menos importantes y a menudo olvidados, entre otros la filosofía y cultura de la empresa.

Igualmente, los recursos humanos necesarios para garantizar la calidad de los datos y su adecuada gestión son esenciales para que los grandes datos se conviertan en valiosa información a partir de la que poder tomar decisiones.

Abarcan desde el personal de la corporación, que ha de colaborar adoptando buenas prácticas o los directivos, -cuya actitud sobre el nuevo enfoque del Bussiness Inteligence-, hasta los mismos científicos de datos, claves para la ansiada obtención de valor.

Herramientas de Hadoop y servicios cloud computing

En un reciente informe de Research and Markets titulado "Informe sobre el Mercado Internacional de Hadoop 2014 - Pronósticos para 2020" se constata el liderazgo de esta popular tecnología open source, a la que se considera una solución rentable.

El trabajo concluye, en concreto, que esta herramienta de procesamiento distribuido utilizado para el análisis de Big Data "se está expandiendo a un ritmo significativo, ya que la tecnología Hadoop proporciona soluciones rentables y rápidas", sobre todo en comparación con los sistemas de análisis de datos tradicionales como RDBMS.

El mercado de Hadoop tiene grandes perspectivas de futuro, en especial en sectores como el comercio y el transporte, banca, finanzas y sector minorista. Su crecimiento será exponencial, con una estimación de su valor de 1,5 mil millones de dólares en 2012 que se espera que crezca a una tasa compuesta anual del 58,2 por ciento durante el periodo 2013 -2020. Si no fallan las previsiones, alcanzará los 50,2 mil millones en 2020.

Las previsiones de Gartner para la computación en la nube también hacen prever un uso masivo de estos servicios. Según un reciente informe de la consultora, en el año 2016, el 25 por ciento de las herramientas implementadas para el análisis empresarial seran en forma de suscripción en la nube, en especial contratando el servicio de la plataforma de análisis de negocio. 

Los desafíos de la analítica de grandes datos

"El cloud se convertirá en un medio natural para análisis de negocios," dicen los expertos de la consultora. Sin embargo, no dejan de advertir que las empresas necesitan comprender que "no todos somos muy buenos en calcular el valor de los datos", apunta Frank Buytendij, vicepresidente de investigación de Gartner. 

"Que las herramientas sean fáciles de usar no quiere decir qu también sea fácil obtener buenas decisiones. Si usted no sabe lo que está haciendo, le pueden conducir a un fracaso espectacular", concluye.

Como desafíos implícitos en la analítica de grandes datos, Gartner señala tres requisitos imprescincibles que deben alcanzarse para convertir los datos en un valor estratégico para la empresa:

  1. saber cómo obtener valor a partir de los datos.

  2. la necesidad de definir la estrategia.

  3. obtención de las habilidades necesarias.

Gartner dice los datos de consumo procedentes de dispositivos móviles aumentarán las ventas un 5 por ciento para el año 2020, al tiempo que recuerda que aprovechar ésta y otras grandes oportunidades exige alinear la gestión de datos con un planteamiento de objetivos.

 

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Fuente imagen: renjith krishnan/ FreeDigitalPhotos.net

Temas: Big Data