09 Oct Por qué implantar una estrategia Big Data y Analytics
El tsunami de datos al que se enfrentan las empresas hoy en día no debe verse como un problema, sino como una oportunidad para impulsar el crecimiento del negocio. Implantar una estrategia Big Data y Analytics en la arquitectura TI empresarial es fundamental para detectar nuevos comportamientos de los clientes, acelerar el lanzamiento de productos y/o servicios que los satisfagan, u optimizar la gestión corporativa reduciendo gastos hasta ahora invisibles, reorganizando operativas, ajustando mejor los precios para obtener más beneficio, etc.
En definitiva, de lo que se trata es de tomar mejores decisiones basadas en datos reales, no en suposiciones. Pero para poder rentabilizar la inversión en un software analítico capaz de explorar todos esos datos, es necesario contar con las soluciones de almacenamiento TI adecuadas. La actualización de los recursos de almacenamiento es prioritaria. Y es que la eficacia de la solución analítica que se implemente dependerá del rendimiento óptimo del almacenamiento.
Cómo elegir el mejor almacenamiento para Big Data y Analytics
Una empresa competitiva necesita implantar soluciones de almacenamiento que permitan dar valor a los datos convirtiéndolos en información crítica para el negocio. Hablamos de recursos que no solo sirvan para almacenarlos, sino también para aplicar sobre ellos una administración inteligente priorizando su canalización fluida hacia las soluciones analíticas. Son datos vivos que deben estar siempre listos para ser servidos en tiempo real.
En el mercado hay distintas propuestas de cabinas de almacenamiento dirigidas a estrategias de Inteligencia de Negocio. A continuación, indicamos algunos consejos para elegir el mejor almacenamiento para Big Data y Analytics.
- Almacenamiento centralizado. El primer aspecto que hay que tener claro es que tenemos que centralizar el almacenamiento en una única plataforma. Para asegurar su alto rendimiento debe basarse en una tecnología robusta y moderna. Esta unificación facilita la gestión de los datos per se, pero es imprescindible que el sistema de almacenamiento cuente con un software de administración que simplifique al máximo las operativas y que permita la automatización de provisiones.
- Flexibilidad y escalabilidad. Además, hay que tener en cuenta que sea flexible. Es decir, que sea un recurso de almacenamiento escalable según las necesidades del negocio. Así se evita comprar recursos de más. Es un punto de partida que cumplen las cabinas que ofrecen almacenamiento conectado en red (NAS) de escalamiento horizontal, lo que las hace muy atractivas. Además, su arquitectura facilita la conexión con múltiples dispositivos para el uso compartido de archivos y acceso a dato.
- Múltiples tecnologías y nodos. Siempre es interesante valorar ofertas que permitan trabajar con almacenamiento flash, híbrido o de archivos, y que sean compatibles con diversos protocolos para facilitar la transferencia de datos. A nivel de rentabilidad, son destacables las propuestas que desde un solo sistema ofrezcan servicio a almacenamiento, archivos no solo online, sino también nearline (de recuperación automática), objetos y aplicaciones; y que, además, proporcionen gran cantidad de I/O, para poder acceder a la tecnología que se ajuste mejor en cada momento a las necesidades de la empresa.
- Seguridad sólida. Trabajar con los datos críticos de la compañía exige aplicar la máxima protección. Por ello es clave que el recurso de almacenamiento proporcione garantías en seguridad corporativa TI mediante auditorías de sistemas de archivos, cifrado de datos en reposo, protecciones como WORM (Write One, Read Many), controles de accesos basados en funciones, autenticación de usuarios, etc., que impidan modificaciones o eliminaciones maliciosas o accidentales.
Beneficios de implantar una estrategia Big Data y Analytics
Para evitar los cuellos de botella tan temidos al usar las aplicaciones analíticas, es fundamental desplegar infraestructuras TI que permitan gestionar óptimamente los datos. Una planificación de la arquitectura IT centrada en la incorporación de soluciones de Big Data&Analytics proporciona una nueva dimensión a la información en poder de la empresa. No solo será posible tener un diagnóstico descriptivo (qué ocurre), sino también predictivo (qué ocurrirá en el futuro) y prescriptivo (qué debería hacerse para que ocurra).
Es decir, pasar, por ejemplo, de saber cuánto hemos vendido de un producto y dónde el mes pasado a conocer cuánto venderemos el próximo mes y dónde crecerán las ventas basándonos en históricos y patrones; y, además, qué medidas tomar para que se cumpla la predicción (comprar x ítems más a los proveedores de material para incrementar la fabricación de ese artículo, contratar más repartidores en determinadas áreas geográficas…).