El valor de la gestión de datos

Requisitos esenciales para una eficaz plataforma de gestión de datos

Posted on Sun, Oct 19, 2014

La eficacia en el data management es un concepto multidimensional, que hace referencia a distintas dimensiones relacionadas con el mismo diseño y funcionalidad de una determinada plataforma de gestión de datos. Con anterioridad a la adquisición de la tecnología, de la configuración necesaria para maximizar su rendimiento, ya sea a partir de soluciones nuevas o ya existentes, se han de valorar una serie de aspectos para que finalmente pueda encontrarse una solución óptima, que responda a lo esperado.

 

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Cómo impulsar el rendimiento de una plataforma de gestión de datos

La idoneidad, sin ir más lejos, es un requisito fundamental que ha de cumplir toda plataforma de gestión de datos que busque ser eficaz. En efecto, encontrar una buena solución en el tratamiento de datos exige una adaptación a las necesidades percibidas por expertos mediante la realización de un estudio previo que en muchos casos revela requerimientos de los que no siempre se es consciente.

En ese primer acercamiento, se realiza un análisis pormenorizado que observa al detalle los procedimientos utilizados habitualmente y, buscando siempre la eficiencia, estudia la manera de responder a las necesidades planteadas para así poder proponer la mejor solución.

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La que se proponga finalmente, cuyo diseño en última instancia dependerá siempre de la política establecida por la dirección, no sólo debe adaptarse a las necesidades del negocio. Además, deberá cumplir otros requisitos esenciales para lograr la eficacia buscada. Entre otros, son los siguientes:

  • Elección adecuada: a la hora de adquirirlo es fundamental elegir bien el desarrollo en versión libre o comercial, en función del presupuesto disponible y de las prestaciones necesarias para valorar la conveniencia de unas u otras opciones. Se busca eficiencia en costes, entendidos como la suma de los factores tiempo, recursos y coste económico.
  • Escalabilidad: una característica que se traducirá en adaptabilidad y crecimiento continuo gracias a una arquitectura modular, facilitadora de una implementación progresiva.
  • Facilidad de uso: una usabilidad que también requiere de una formación específica por parte del personal para garantizar un buen uso, rendimiento y la optimización de los procesos.
  • Datos coherentes: conseguir datos de calidad, oportunos y confiables, accesibles en el momento y lugar que se precisen. La homogeneidad de los datos posibilitará que los informes sean precisos y eficaces. 

La arquitectura de los data warehouses actualmente integra datos estructurados y no estructurados mediante procesos que logran bases de datos unificadas a nivel corporativo. Su almacenamiento y tratamiento están indicados para usos muy distintos, que pueden ser operativos, consultas o análisis de datos, precisando de distintas herramientas para poder dar respuesta a esos diferentes requerimientos.

 

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¿Resulta eficaz subir el data warehouse a la nube?

En ocasiones, las soluciones idóneas pueden incluir proyectos de análisis en real time, de procesamiento de datos masivos o de virtualización, si bien el cloud computing no exige su uso en exclusiva. Igual que sucede con otras tecnologías, permite adaptaciones o puede quedarse en un segundo plano y actuar como complemento.

Del mismo modo que una base de datos relacional puede funcionar con sistemas de procesamiento distribuido como solución de Big Data, los data warehouses pueden estar en la nube o servirse de ella ocupando al mismo tiempo un espacio físico.

Una vez identificado el problema a resolver y las necesidades que se tienen, trasladar la plataforma de gestión de datos a la nube puede resultar eficaz, si bien habría que valorar una serie de riesgos, como los derivados de la pérdida de control de la información o los que tienen que ver con el cumplimiento regulatorio en materia de protección de la información.

En clave de eficacia, sería inteligente aprovechar las herramientas que nos brinda la nube para conseguir análisis más efectivos sin necesidad de mover los datos, simplemente ejecutando herramientas virtuales en el clúster.

 

Fuente imagen: ddpavumba/ FreeDigitalPhotos.net

 

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Topics: Data Management