A almacén de datos ofrece grandes ventajas al momento de almacenar y administrar datos. Al mismo tiempo de guardarlos, está diseñado para mostrar indicadores comerciales que son útiles para tomar decisiones estratégicas. Pero a pesar de esto, su tecnología de procesamiento y almacenamiento de datos no puede satisfacer las necesidades actuales de BI en línea. Desde entonces, cuando se trata de inteligencia empresarial, el big data se volvió muy importante.
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Diseñado para satisfacer requerimientos específicos contra los cuales, por otra parte, sigue siendo efectivo, no puede hacerse cargo el aumento exponencial de información que manejan las instituciones, así como el espectro más amplio que en este momento cubren las decisiones críticas de negocio. El resultado es un sobrecarga de trabajo en captura, almacenamiento y análisis, al mismo tiempo de la imposibilidad para aprovechar los datos no estructurados que alimentan BI en línea.
Si el objetivo es realizar El análisis de Big Data, por tanto, los almacenes de datos deberán complementarse con tecnologías que lo hagan factible y faciliten de la mejor manera, o inclusive sean reemplazados por ellos, dependiendo del objetivo del proyecto en cuestión.
La computación en la nube y la plataforma Hadoop son dos ítems clave para que las compañías se adapten a esta revolución digital, gracias a la cual es factible usar los datos de forma estratégica para impulsar las decisiones de negocio y, a su vez, estar preparadas para afrontar los cambios fundamentales que se avecinan, muchos de los cuales ya se están produciendo.
Inteligencia empresarial en la nube
La relevancia de la información en este nuevo entorno en constante cambio no solo implica transformaciones a nivel tecnológico. Sin tener en cuenta la técnica, el verdadero desafío para las instituciones es adaptarse al nuevo entorno para usar estos datos que conforman BI en línea estratégicamente con el fin de lograr la supervivencia en un entorno cada vez más competitivo y, de todos modos, más allá de sobrevivir, se abre ante ellos todo un mundo de posibilidades para crecer de una forma sin precedentes.
Dentro de este procedimiento de transformación, los cambios tecnológicos no disponen por qué ser radicales. En realidad, si fuera conveniente:
- Los almacenes de datos podrían integrarse en un sistema de administración de datos.
- Este además introduciría un Hadoop versátil, capaz de adaptarse a entornos tradicionales.
- Esta adaptación se lograría, entre otras opciones, gracias a soluciones SQL diseñadas a partir de herramientas que brinda su cada vez más rico ecosistema.
A) Si, Aún cuando las soluciones convencionales no están preparadas para nuevos retos, pueden realizar procesos de BI online o trabajar juntos (almacenes mixtos), tanto en servidores físicos como ejecutando los datos en la nube.
Los desafíos del análisis de BI en línea
Son los profesionales de la base de datos quienes deberán determinar cuándo y cómo se debe integrar Hadoop con los servidores SQL en función de las posibilidades que ofrece la tecnología para satisfacer las necesidades específicas de BI, así como las conveniencia de la explotación en línea con el fin de lograr una mayor eficiencia.
Es factible usar los recursos que nos proporciona la nube para análisis de BI en líneapara datos estructurados y no estructurados, administrados por medio de almacenes de datos relacionales, servidores Hadoop o mixtos.
En este aspecto, tanto en lo que respecta a un data warehouse como a plataformas NoSQL o estructuras híbridas, es factible trabajar en linea de forma integral o hacerlo físicamente en servidores o plataformas propias y después usar herramientas para dar sentido a los datos en la nube.
La nube, una tecnología de la información líder, proporciona herramientas de inteligencia empresarial que se adaptan a entornos de todo tipo y ofrecen una gran variedad de ventajaindudablemente, como la accesibilidad, la disminución de tiempo y costos, la tolerancia automática a fallas y la facilidad de uso (menos administradores y desarrolladores), pero además involucra a algunos dificultades, como la necesidad de soluciones de seguridad, problemas de ancho de banda o la necesaria integración en sistemas de BI híbridos, para después poder aprovechar estas herramientas en línea.
Fuente de la imagen: tigger11th / FreeDigitalPhotos.net
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