La gestión de datos sustenta las decisiones que mejoran el rumbo de los negocios, pero ¿cómo saber si estamos implementando una herramienta correcta? y ¿cómo elegir una plataforma que responda a las necesidades concretas de nuestro modelo de negocio? Veamos…
La eficacia en el data management tiene que ver con el trabajo multidimensional, es decir que para lograr resultados eficientes es necesario involucrar las distintas dimensiones relacionadas con el diseño y la funcionalidad de una determinada plataforma de gestión de datos.
Antes de adquirir nueva tecnología y de sumergirnos en el proceso de configuración necesario para maximizar su rendimiento es importante prestar atención y listar una serie de aspectos para que podamos finalmente llegar a encontrar una solución óptima que responda a lo esperado y que no sea un mecanismo estandarizado (del cual luego no podamos extraer lo que es realmente necesario).
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Como en tantas otras herramientas de trabajo que utilizamos a diario, la plataforma de gestión de datos debe adaptarse a las necesidades del negocio y del equipo, y no al revés. La implementación debe ser ágil y el tipo de información que nos brinda, específica para nuestro sector. Por eso, la transparencia e idoneidad es un requisito fundamental que debe cumplir toda plataforma de gestión de datos que busque ser eficaz.
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.
La herramienta 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 ellos:
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.
El 65% de las pequeñas empresas están de acuerdo en invertir en hardware, software y servicios; y un 16% se muestran optimistas sobre el crecimiento de los presupuestos de TI. La conciencia corporativa aumenta y los especialistas se amoldan a un contexto que requiere cada vez más de un trabajo coordinado. Fuente: Dell Technologies |
En ocasiones las soluciones más confiables 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, lo mismo 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, sino simplemente ejecutando herramientas virtuales en el clúster. Pero para llegar a lo “ideal” es preciso conocer las alternativas.