Data Discovery, Big Data y BI: de la lucha al hallazgo

Descubre cómo reconocer a las verdaderas herramientas big data business intelligence y conoce sus metas.


Los proveedores de soluciones de inteligencia de negocios tradicionales luchan por mantenerse al día. Big data es una necesidad para la mayoría de negocios y, sin embargo, las herramientas con las que cuentan no son exactamente big data business intelligence. El problema es que la mayoría no están diseñadas para procesar tales volúmenes de datos. En otras palabras, no tienen capacidad para identificar lo que es significativo y lo que debería ser ignorado.

En estas condiciones, el reporting se aleja de su objetivo principal y, en vez de aportar claridad, precisión y visión se pierde en gráficas e informaciones carentes de relevancia estratégica. Esta perspectiva poco inteligente deja a la toma de decisiones en una posición muy vulnerable.

Pero ¿es todavía posible emplear con acierto el BI? ¿existe un verdadero big data business intelligence?

 

big data business intelligence

Créditos fotográficos: "Book With Mobile Phones And Tablet Computer Pc" by KROMKRATHOG

 

Cómo reconocer a las verdaderas herramientas big data business intelligence

Afortunadamente, existen nuevas herramientas que llenan este vacío que las antiguas soluciones BI dejaban. Se trata de soluciones con un gran potencial en el descubrimiento de datos. Su misión es simplificar la búsqueda e identificación de datos relevantes. A diferencia de las antiguas soluciones, su cometido actual se podría equiparar a buscar una aguja en un pajar. Por eso, una buena herramienta de data discovery debe:

  •  Analizar datos estructurados y no estructurados en base a unos criterios de búsqueda determinados.

  •  Contar con una estructura de datos propia que permita almacenar y modelar los datos recopilados de diferentes fuentes, minimizando la dependencia de metadatos de BI predefinida.

  •  Disponer de un sistema incorporado en la capa de rendimiento que, utilizando la memoria RAM o la indexación, disminuya la necesidad de agregados, resúmenes y cálculos previos.

  •  Presentar una interfaz intuitiva, que permita explorar datos a usuarios de todo tipo de cualificaciones.

El resultado es una visión más precisa y un alcance más amplio. No puede ser de otra forma cuando se trabaja en un entorno de grandes datos. 

De la lucha al hallazgo ¿por qué big data business intelligence?

Tras los primeros signos de lucha de las soluciones BI al tener que enfrentarse a big data como realidad, la supervivencia se ha transformado en proactividad y ha surgido las herramientas data discovery de última generación, que van más allá de la inteligencia de negocio tradicional aunque no cubren exactamente el mismo sector. Así, si una solución BI:

  •  Se centraba en la presentación de informes.

  •  Facilitaba la supervisión.

  •  Se orientaba de arriba hacia abajo.

La nueva generación de big data business intelligence basada en el descubrimiento de datos:

  •  Se centran en la analítica avanzada.

  •  Facilitan la visualización.

  •  Se orientan de abajo hacia arriba.

Además, frente a un modelo diseñado para profesionales cualificados y especialistas, como personal de IT y consultores; como se proponía en las soluciones tradicionales de BI; hoy se busca la expansión y el destinatario son los usuarios en general. Personas de la organización, que desempeñan diferentes roles y cuyo área de trabajo puede ser muy diferente, más operacional y menos estratégica.

El mercado de análisis está bifurcando y se divide en dos segmentos: el viejo mercado "inteligencia de negocios" y el nuevo mercado de "descubrimiento de datos". Tal y como Gartner predice, la tendencia big data business intelligence estructurada en torno al data discovery se acelerará en el mediano y largo plazo, reconociendo a las capacidades de descubrimiento de datos como un elemento cada vez más importante y que mayor valor aporta a la organización, en la misma medida en que la cantidad de datos sigue aumentando y la inteligencia de negocio tradicional no logra mantener el ritmo en cuanto a:

  •  Velocidad.

  •  Actualización.

  •  Apertura.

  •  Potencial gráfico.

Elementos que, quizás a primera vista, marcan las diferencias entre ambas corrientes de BI, sin embargo, es en la capa más profunda donde realmente se puede apreciar el cambio. Y es que, sólo introduciendo técnicas de descubrimiento de datos es posible extraer todo el potencial que encierra big data.

 

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