¿Es hora de replantearse el análisis de datos y la inteligencia operativa?

La explosión de datos generados por las máquinas está llevando a las empresas a adoptar estrategias y herramientas para aprovechar los datos y la inteligencia operativa a gran escala.

La cantidad de datos generados por un mundo cada vez más digital y digitalizado sigue creciendo a un ritmo sin precedentes. Según Matt Aslett, vicepresidente y director de investigación de Ventana Research, «hasta 2024, seis de cada diez organizaciones reexaminarán sus actuales proveedores de bases de datos operativas con vistas a dar soporte a aplicaciones operativas más ágiles e inteligentes y a mejorar la tolerancia a fallos».

Con un número cada vez mayor de sensores y dispositivos inteligentes que generan datos en movimiento, muchas organizaciones no solo deben ampliar la cantidad de datos que ingieren y analizan, sino también adaptarse para aprovechar conjuntos de datos más dinámicos y complejos procedentes de un número cada vez mayor de fuentes.

Esta explosión de datos generados por las máquinas está creando oportunidades para descubrir más información que nunca. Al mismo tiempo, crea desafíos estructurales, operativos y organizativos, ya que las empresas deben adaptarse e innovar rápidamente para tomar decisiones empresariales más inteligentes y mantenerse a la vanguardia.

Por este motivo, ha llegado el momento de que las empresas se planteen ir más allá del big data y adoptar estrategias y herramientas para aprovechar los datos y la inteligencia operativa a gran escala. ¿Cómo pueden las organizaciones subirse al carro rápidamente mientras gestionan (o incluso recortan) los costes? Para profundizar un poco más, examinaré las enormes oportunidades que se vislumbran en el horizonte y compartiré tres formas distintas en las que la analítica de datos a hiperescala está dando forma al futuro.

Cómo el análisis de datos a hiperescala está cambiando la realidad

Hoy en día, los terabytes y petabytes de datos son comunes en un centro de datos a hiperescala, pero esos datos suelen ser difíciles de analizar de manera significativa. Este año, Google informó de que sus centros de datos manejaban alrededor de 1 millón de solicitudes por segundo (RPS) y procesaban más de 20 petabytes de datos al día, y eso sólo de las consultas de búsqueda. En momentos como éste, puede ser difícil saber por dónde empezar a analizar toda esa valiosa información, y mucho menos cómo hacerlo rápidamente. Incluso si encuentra lo que busca en la abrumadora cantidad de datos, puede ser difícil darle sentido.

Cuando se trata de análisis de datos a hiperescala, no todas las organizaciones tienen los recursos de un gigante tecnológico como Google para escalar y gestionar potentes soluciones informáticas para trabajar continuamente con sus datos. Por lo tanto, diseñar soluciones de alto rendimiento de forma rentable es todo un reto, sobre todo cuando los conjuntos de datos empiezan a alcanzar la escala de petabytes, pero la mayoría de las organizaciones reconocen que un análisis de datos eficaz es fundamental para su negocio.

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