El valor de la gestión de datos

BI en línea: el reto actual de los data warehouses

Posted on Fri, Mar 20, 2015

Un data warehouse aporta grandes ventajas a la hora de almacenar y gestionar los datos. Además de guardarlos, está diseñado para mostrar indicadores de negocio que resulten útiles en la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, su tecnología de almacenamiento y procesamiento de datos no puede dar respuesta a las necesidades actuales de BI en línea. Ya que, en lo que respecta a la inteligencia de negocio, los grandes datos han cobrado una gran relevancia.

BI en linea

Créditos fotográficos: chombosan

Diseñados para satisfacer requerimientos concretos frente a los que, por otra parte, sigue siendo eficaz, es incapaz de asumir el exponencial aumento de información que están manejando las organizaciones, así como el mayor espectro que abarcan actualmente las decisiones críticas del negocio. El resultado es una sobrecarga de trabajo en captura, almacenamiento y análisis, además de la imposibilidad de sacar partido de los datos desestructurados que nutren el BI en línea.

Si el objetivo es realizar análisis de Big Data, por lo tanto, los data warehouses habrán de complementarse con tecnologías que lo hagan posible y faciliten de la mejor manera, o incluso sustituirse por ellas, en función del objetivo del proyecto de que se trate.

El cloud computing y la plataforma Hadoop son dos elementos clave para que las empresas logren adaptarse a esta revolución digital, gracias a la que es factible utilizar los datos de forma estratégica para mejorar las decisiones de negocio y, a su vez, estar preparados para afrontar los cambios fundamentales que se avecinan, muchos de los cuales ya están sucediendo. 

 

hadoop y el bigdata

 

Cloud Business Intelligence

La importancia de la información en este nuevo entorno en constante cambio no sólo implica transformaciones a nivel tecnológico. Al margen de la técnica, el verdadero reto de las organizaciones es adaptarse al nuevo medio para utilizar estos datos que conforman el BI en línea de forma estratégica con el objetivo de lograr la supervivencia en un entorno cada vez más competitivo y, cómo no, más allá de sobrevivir, ante ellas se abre todo un mundo de posibilidades para crecer de un modo inédito.

Dentro de este proceso de transformación, los cambios tecnológicos no tienen por qué ser radicales. De hecho, si fuese conveniente:

  • Los data warehouses podrían integrarse en un sistema de gestión de datos.
  • En éste también se introduciría un Hadoop versátil, capaz de adaptarse a entornos tradicionales.
  • Esa adaptación se cosneguiría, entre otras opciones, gracias a soluciones SQL diseñadas a partir de herramientas que proporciona su cada vez más rico ecosistema.

Así, aunque las soluciones convencionales no están preparadas para los nuevos retos, pueden llevar a cabo procesos de BI en línea o trabajar de forma conjunta (warehouses mixtos), tanto en servidores físicos como ejecutando los datos en la nube.

 

BI en linea

 

Los retos del análisis de BI en línea

Son los profesionales de bases de datos los que habrán de determinar cuándo y cómo debe ser integrado Hadoop con los servidores SQL en función de las posibilidades que brinde la tecnología para satisfacer necesidades concretas de BI, así como la conveniencia de su explotación en línea con el objetivo de conseguir una mayor eficiencia.

Es posible utilizar los recursos que nos brinda la nube para análisis de BI en línea, tanto para datos estructurados como no estructurados, gestionados a través de almacenes de datos relacionales, servidores Hadoop o mixtos.

En este sentido, tanto en lo que respecta a un data warehouse como a plataformas NoSQL o a estructuras híbridas, se puede trabajar online de forma integral o hacerlo físicamente en servidores o plataformas propias y luego utilizar herramientas para dar sentido a los datos en la nube.

La nube, tecnología de la información líder, brinda herramientas de inteligencia empresarial que se adaptan a entornos de todo tipo y ofrecen un sinnúmero de ventajas, sin duda, -como la accesibilidad, reducción de tiempo y costes, tolerancia a fallos automática y facilidad de uso (menos administradores y programadores)-, pero también implica algunas dificultades, como la necesidad de soluciones de seguridad, problemas de ancho de banda o la necesaria integración en sistemas de BI híbridos, para luego poder sacar partido de esas herramientas online. 

Fuente imagen: tigger11th / FreeDigitalPhotos.net

 

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Topics: Data Warehouse