En los últimos años, los avances en la tecnología han tenido consecuencias en la arquitectura del centro de datos. Uno de los cambios más pronunciados ha sido el aumento de software de código abierto. La irrupción de este modelo ha provocado que las empresas hayan empezado a modernizar todo su ecosistema tecnológico de gestión de big data para adaptarse al presente y a las nuevas necesidades.
Transformar los centros de datos se ha convertido en una necesidad y un reto al que hay hacer frente. Las arquitecturas de bases de datos tradicionales, basadas en un tipo de escalabilidad horizontal y en el uso de hardware básico, no son válidas en el panorama actual. Estamos inmersos en un proceso de revisión de los sistemas que se ejecutan hoy día.
En el estudio Transforming the data center hemos analizado el estado de la adopción del big data en las empresas, dejando constancia de las principales preocupaciones en torno a su uso, qué buscan y cuáles son sus retos para el futuro.
Debido al aumento de las capacidades de Hadoop en los últimos años, las empresas han construido arquitecturas a gran escala para almacenar todos sus datos. El problema ha llegado al mezclar datos seguros con datos no seguros. Por eso no es de extrañar que para el 60% de los encuestados, la seguridad y la gobernanza de los datos sean los dos principales desafíos ante el creciente volumen de estos.
Está claro que la seguridad es primordial a la hora de tratar con grandes volúmenes de información; sin embargo, debe encontrarse una solución que no limite o ralentice el trabajo de los profesionales que deben analizarlos. Encapsular los datos y limitar el acceso a ellos es un modo seguro de mantenerlos a salvo sin crear una separación física real.
Pero esto tiene sus inconvenientes. Limitar el acceso a los datos significa limitar el conocimiento. Trabajar con silos de datos sería, quizá, la respuesta lógica al problema de seguridad, pero esto restringe la capacidad de los analistas de construir los mejores modelos de datos limitados. Además, esta solución presenta también una complejidad operacional y un bajo ROI, al tener que gestionar múltiples sistemas. Por eso, el 38% de los gestores de datos mencionan los atascos en los silos como un problema generalizado.
Los mayores desafíos ante el creciente volumen de datos son la seguridad y la gobernanza
Predecir, no describir
El potencial del big data puede percibirse en muchas áreas, pero las razones principales para iniciarse en este universo son el deseo de realizar análisis avanzados y la necesidad de mejorar la agilidad comercial. La idea principal es que los proyectos de big data ayuden a la compañía a optimizar sus operaciones y a crear nuevos enfoques de negocio.
Para ello, es necesario dejar atrás la idea de que el objetivo principal de emplear big data es una mera cuestión de almacenamiento de datos para que puedan ser analizados posteriormente. Debemos mirar hacia delante, y concebirlo como una oportunidad; como el 36% de los encuestados que ya han incorporado análisis predictivos avanzados.
Las nuevas tecnologías de big data permiten abrirse a las soluciones predictivas, que facilitan análisis mejor informados y proporcionan pronósticos mucho más precisos. El análisis de clientes es el área específica en el que la mayoría de las empresas consideran que el big data podría tener un impacto significativo.
A pesar de que los beneficios de los análisis predictivos avanzados parecen indiscutibles, todavía un 60% de las empresas consultadas siguen operando con análisis descriptivos. Según los datos que hemos recogido, una de las principales razones es la complejidad técnica de la gestión de datos; sin embargo, muchas organizaciones no creen que tengan las habilidades internas necesarias para llevar a cabo esta tarea.
Alinearse con los objetivos de negocio
Hay que entender la tecnología como un aspecto fundamental para el cambio integral en la arquitectura de la información, pero no es el único. Puedes asociarte con un proveedor, desarrollar un sistema integral o contratar las personas adecuadas para asegurar el éxito con la tecnología. Sin embargo, un reto mucho más complejo está cambiando la cultura de la organización.
Gartner predijo que en 2017 solo el 50% de las organizaciones habrán hecho los ajustes culturales necesarios para obtener grandes volúmenes de datos. Esta es la razón por la que el mismo porcentaje de encuestados en nuestro estudio indica la alineación con la estrategia de negocio específico como un factor determinante para considerar la modernización.
Conclusión
El auge del big data, que representa no solo mayores volúmenes de datos sino también un aumento en los tipos, fuentes y velocidad de los mismos, ha sido uno de los desarrollos más importantes de los últimos diez años.
Las empresas consideran que el big data puede proporcionarles muchos beneficios, incluyendo un mejor entendimiento de sus clientes, productos y operaciones comerciales. Una de las más prometedoras razones de modernizarse es la oportunidad de pasar de los análisis descriptivos a los predictivos.
Pero para alcanzar este nuevo objetivo es necesario transformar los centros de datos, adaptarse a las nuevas necesidades de seguridad y almacenamiento de datos seguros y no seguros, y al análisis predictivo que esta nueva etapa requiere.
Los proyectos de transformaciones de datos presentan tanto riesgos como recompensas, pero una planificación y ejecución cuidadosa puede minimizar el riesgo y maximizar los beneficios.
