El aluvión de datos, heterogéneos y procedentes de distintas fuentes, necesitan soluciones flexibles, versátiles, completas y seguras para su almacenamiento y análisis. Es un escenario en el que se imponen las tecnologías y sistemas de almacenamiento eficientes, pero donde cada vez todo pasa más en la nube. ¿Cómo lograr datos seguros, disponibles y automatizados?
Las opciones de gestión de datos en la nube se enfrentan a un doble desafío, por un lado los grandes volúmenes de datos no estructurados y por otro la seguridad de los datos en un contexto donde las amenazas crecen en complejidad y número.
| Frontier Development Lab, en asociación con la NASA, analizó un cuello de botella de datos de 20 años en 20 minutos con Google Cloud AI. Fuente: Google |
Big Data Analytics es el uso de técnicas de análisis avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños.
Con este tipo de analytics se pueden lograr mejores y más rápidas decisiones data-driven, reducir costos y conseguir mayor eficiencia operacional, al mismo tiempo que, al entender mucho mejor al cliente y su comportamiento, se llega con un producto o servicio data-driven al mercado.
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Big Data Analytics, claves de una empresa inteligente
La seguridad de datos ha tomando un rol preponderante en las decisiones de negocio. Con un mundo casi 100% digital nada ni nadie esta exento de una filtración de datos.
| El 45% de las empresas han experimentado una violación de datos basada en la nube o una auditoría fallida en los últimos 12 meses. |
En este sentido la inteligencia artificial, IA, surge como un gran aliado de la seguridad de datos a gran escala y en la nube, permitiendo procesar enormes cantidades de datos, automatizar procesos y detectar amenazas a gran velocidad.
Las plataformas unificadas de datos en la nube como las que ofrece SnowFlake o Google aceleran el aprendizaje automático con modelos preentrenados y personalizados y con prácticas para escalar, administrar, monitorear y gobernar de manera eficiente sus cargas de trabajo de ML. Además, reducen el tiempo y los costos de capacitación con una infraestructura optimizada.
Por medio de la optimización de almacenamiento, un motor de rendimiento elástico y una infraestructura optimizada se capitalizan los casi infinitos recursos de la nube de forma segura y eficiente.
A medida que los datos crecen en complejidad y número, también lo hacen las amenazas. Afortunadamente para los negocios, las plataformas de gestión de datos evolucionan a la altura de las circunstancias.
Hoy en día, es posible encontrar soluciones a medida, en la nube, a un costo razonable que permitan sacar el máximo provecho a los datos, para empoderar a los equipos con decisiones inteligentes basadas en datos; y al mismo tiempo, por medio de politicas de seguridad y gobierno, protejan esa tan preciada información.
¿Está tu organización lista para evolucionar su gestión de datos?