3 MANERAS EN QUE LOS LAGOS DE DATOS ESTÁN TRANSFORMANDO LA ANALÍTICA
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| Suresh Sathyamurthy |
Entonces, ¿quién tiene razón?
En cierto modo, ambos la tienen. Los lagos de datos, como cualquier
otro desarrollo tecnológico crítico, necesitan de infraestructura y recursos
para ofrecer valor. Esto no es una novedad. Es por eso que, si una empresa que
desarrolla un lago de datos no cuenta con el equipo necesario, es probable que
no pueda alcanzar el valor prometido.
No obstante, los lagos de datos están cambiando el aspecto de la
analítica de manera rápida e irrevocable, lo que permite a las organizaciones
que luchan contra los “cambios irreversibles de datos” ver y analizar todos sus
datos en tiempo real. Esto da como resultado una mayor agilidad y decisiones
más informadas respecto de la adquisición y la experiencia del cliente y, en
última instancia, mayores ingresos.
Hablemos sobre estos cambios y qué significan para el mundo actual,
desde TI hasta el consumidor.
Cómo eliminar los silos de datos
·
Durante mucho
tiempo, los silos de datos han sido el estándar de almacenamiento; sin embargo,
estos son ineficientes desde el punto de vista operativo y limitan la capacidad
de realizar una correlación cruzada de datos para impulsar mejores
perspectivas.
·
La reducción de
costos también es un gran impulsor en este caso. Además de la complejidad de
administración, los silos requieren múltiples licencias, servidores y otras
tarifas, mientras que el lago de datos puede impulsarse con una sola
infraestructura de manera rentable.
·
A medida que la
analítica se vuelve cada vez más rápida y sofisticada, las organizaciones
necesitan evolucionar de la misma manera para explorar todas las posibilidades.
Los datos ya no significan una sola cosa; con el panorama completo de todos los
datos de la organización, la interpretación de la analítica puede abrir nuevas
puertas que anteriormente no eran posibles.
En conclusión, al eliminar los silos de datos y adoptar el lago de
datos, las empresas pueden volverse más eficientes, rentables, transparentes y,
en última instancia, más inteligentes y productivas, mediante el ofrecimiento
de contrataciones de clientes más personalizadas.
Cómo aprovechar la analítica en tiempo real (cambios
irreversibles de grandes volúmenes de datos)
Un hecho
acerca de la analítica y la recopilación de datos: son cada vez más rápidas.
Requisitos como la analítica del alerta de fraude con tarjetas de crédito y la
analítica de la existencia de entradas deben suceder segundos después de
realizada la acción. Pero la analítica en tiempo real no es necesaria el 100%
del tiempo; algunos datos (como los datos de ventas mensuales, los datos
financieros trimestrales o los datos sobre el desempeño anual de los empleados)
pueden almacenarse y analizarse únicamente en intervalos específicos. Las
organizaciones deben poder crear el lago de datos que les ofrezca la mayor
flexibilidad para la analítica.
Esto es lo que sucede en la actualidad:
·
Las empresas están
generando más datos que nunca. Esto presenta el problema único de tener que
equiparse para analizar estos datos en vez de simplemente almacenarlos; el lago
de datos combinado con la plataforma Hadoop proporciona la automatización y la
transparencia necesarias para agregar valor a los datos.
·
La Internet de las
cosas es tanto una gran generadora de datos como una oportunidad continua para
incrementar las ventas, siempre que las organizaciones puedan proporcionar
ofertas atractivas en tiempo real. En cambio, las empresas de publicidad están
a la vanguardia del aprovechamiento de los lagos de datos en cuanto a las
perspectivas de consumidores y la conversión de dichas perspectivas en ventas.
·
Para poner el “tiempo
real” en contexto: los lagos de datos pueden disminuir el tiempo de respuesta
que genera valor para la analítica de meses o semanas a minutos.
En conclusión, la analítica debe moverse a la velocidad de la
generación de datos para ser relevante para el cliente y generar resultados.
El surgimiento de nuevos modelos de negocios
Los lagos de datos no son solo una herramienta interna; realmente
están ayudando en la generación de nuevos modelos de negocios en la forma de
analítica como servicio, que ofrece el autoservicio de analítica mediante el
acceso al lago de datos.
La analítica como servicio no es para todo el mundo, pero, ¿cuáles son
los beneficios?
·
El costo de la
analítica se desploma debido a la tercerización de la infraestructura y la
automatización. Esto significa que las empresas pueden realizar pruebas y
ajustes sobre la marcha respecto de la adquisición y la experiencia del
cliente, sin necesidad de realizar grandes gastos.
·
Los proveedores de
servicios que almacenan, administran y protegen datos como parte de la
analítica como servicio resultan útiles para las empresas que buscan
tercerizar.
·
Los expertos en el
tema proporcionan un valor diferente; con la eliminación del manual o su
disminución significativa, pueden actuar más estratégicamente en nombre del
negocio sobre la base de los resultados analíticos.
·
La analítica como
servicio es un camino efectivo para la adopción temprana y para anticiparse a
la competencia en industrias como las ventas minoristas, los servicios públicos
y los clubes de deportes.
En conclusión, las empresas no deben ocuparse del lago
de datos para comenzar a ofrecer valor.
En
líneas generales, aún es temprano para los lagos de datos, pero la adopción
mundial está creciendo cada minuto. Para las empresas que aún operan con silos
de datos, puede que sea tiempo de tantear el terreno de la analítica en tiempo
real.
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