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Data Trends 2019: Complejidad, Volumen y Uso de los Datos

El mundo empresarial está experimentando un tsunami de datos procedentes de numerosas y variadas fuentes de datos. El gran volumen y complejidad de los datos puede colapsar cualquier Data Warehouse On-premise causando problemas de procesamiento e incluso, rompiendo el sistema.

Cuando hablamos de datos no estamos hablando de gigas, ni si quiera de teras si no de petabytes de información. Esto podría compararse con 500 billones de folios estándar rellenos con esos datos. Esta ingente cantidad de datos junto con el uso que se hace de estos está provocando una creciente demanda de migrar hacia los Cloud Data Warehouse.

La gran avalancha de Datos

Hace no mucho tiempo, los datos que manejaban las organizaciones eran los que habían metido de forma manual ellos mismos. Del mismo modo, obtenían datos de fuentes externas como consumidores, clientes y partners. La cantidad de datos era predecible y no excesivamente grande y podían estar almacenados y ser gestionados en Data Centers conocidos como “On- premises”.

El gran volumen y complejidad de los datos puede colapsar cualquier DWH On-Premise

A día de hoy la situación es bastante diferente. El mundo empresarial está experimentando un tsunami de datos procedentes de numerosas y variadas fuentes de datos. El gran volumen y complejidad de los datos puede colapsar cualquier Data Warehouse On-premise causando problemas de procesamiento e incluso, colapsando y rompiendo el sistema.

Datos nacidos en la nube

El mercado ha experimentado una rápida adopción de SaaS (Software As A Service), incluyendo software de gestión de clientes (CRM), de gestión del negocio (ERP), plataformas para la compra de espacios publicitarios, herramientas de marketing online, entre otras muchas. Estas plataformas pueden crear grandes cantidades de datos de valor almacenándolos en la nube.

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La demanda de aplicaciones Saas/cloud ha crecido de forma considerable. Hace unos años, las organizaciones solo tenían en torno a unas 5 o 10 aplicaciones que estuvieran generando datos. En la actualidad lo normal, incluso en compañías de tamaño medio, es contar con cientos o incluso miles de aplicaciones con capacidad de crear su propio silo de datos y ninguno de ellos integrado de forma completa u óptima para ser analizados.

Un Cloud DWH es clave para integrar datos en la nube sin verse forzado a integrarlos en el Data Center

Con la mayor parte de los datos en cloud, el lugar natural para integrar todos estos datos es también la nube, por lo que un Cloud Data Warehouse es la clave para integrar datos en la nube sin verse forzado a integrarlos en nuestro Data Center lo que supone un gasto de económico y de tiempo.

Datos generados por máquinas

¿Te suena El Internet de las Cosas? Se trata de infinitos dispositivos que comunican y transfieren datos a través de internet como los smartphones, termostatos, frigoríficos, plataformas petrolíferas, sistemas de seguridad de los hogares, contadores inteligentes y muchos más. Los datos recogidos del IoT sirven para mejorar productos y procesos, monitorizar los equipos, y prever el mantenimiento de estos para evitar fallos.

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El problema de este tipo de información es que contiene muchos datos inservibles y es necesario analizarlos todos para comprobar qué datos son realmente útiles. Por esta razón, tener estos datos en cloud contando con una escalabilidad total es el lugar adecuado para integrarlos de manera óptima.

Exploración de Datos

El cloud permite a los DWH escalar y el pago por uso

Data Analytics comienza con la exploración de datos (normalmente incluyendo grandes sets de datos), identificando información válida e interesante. La nube permite a los Data Warehouses escalar según se necesite y ofrece un pago por uso que permite evitar el desafío económico que suponen los Data Warehouse On-Premise.

Los “famosos” Data Lakes

La necesidad de contar con grandes cantidades de datos primarios en diferentes formatos, todos en la misma localización, generó los Data Lakes. Las compañías, sin embargo, se dieron cuenta rápidamente de que transformar esos datos y extraer insights de valor tenía un coste prohibitivo y grandes esfuerzos.

El interés original en los Data Lakes revela que las compañías querían almacenar todos sus datos en una localización a un coste razonable. Con un Data Warehouse Moderno y en la nube existen métodos para almacenar y transformar datos mediante recursos bajo demanda.

La gran cantidad de datos, su complejidad y el uso que se hace de estos está provocando una creciente demanda en migrar hacia los Cloud Data Warehouse.

¿Tienes estos problemas en tu organización? ¿Estás pensando en migar a la nube?

Referencias:

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