Los datos nunca han sido m\u00e1s cruciales para las empresas. Es la moneda moderna. Un mundo respaldado por informaci\u00f3n inteligente de datos impulsa ciudades conectadas, influye en las decisiones comerciales en tiempo real y hace que cada interacci\u00f3n con el cliente sea personal y personalizada.<\/p>\n
Sin embargo, entre esta avalancha de datos, la mayor\u00eda de las organizaciones desconocen la gran cantidad de datos que tienen a su disposici\u00f3n, no est\u00e1n seguras de c\u00f3mo aprovecharlos todos o no tienen una estrategia para analizarlos de un extremo a otro para tomar las mejores decisiones.<\/p>\n
Es por eso por lo que una estrategia moderna de an\u00e1lisis de datos es fundamental para obtener el m\u00e1ximo valor de los datos, pero muchas organizaciones luchan por hacerlo bien. Por ejemplo, 60 por ciento de las organizaciones alrededor del mundo est\u00e1n tratando de integrar entre cuatro y nueve silos de datos desconectados. Sin la base adecuada en su lugar, eso puede ser realmente un desaf\u00edo.<\/p>\n
\u00bfPor qu\u00e9 invertir en an\u00e1lisis de datos?<\/strong> En comparaci\u00f3n con las organizaciones que no utilizan capacidades de an\u00e1lisis de datos, estas empresas ten\u00edan 3,2 veces m\u00e1s probabilidades de obtener un rendimiento superior en satisfacci\u00f3n del cliente, 2,4 veces m\u00e1s probabilidades de tener mayores ingresos por empleado en los \u00faltimos dos a\u00f1os y 2,7 veces m\u00e1s probabilidades de ver un tiempo de comercializaci\u00f3n m\u00e1s corto.<\/p>\n Obst\u00e1culos para la anal\u00edtica: cuatro desaf\u00edos clave<\/strong> En primer lugar, y el desaf\u00edo m\u00e1s com\u00fan que vemos, est\u00e1 relacionado con el rendimiento. A medida que las arquitecturas de an\u00e1lisis de registros escalan, su rendimiento comienza a ser m\u00e1s dif\u00edcil de predecir, lo que provoca ralentizaciones en las consultas de b\u00fasqueda y los procesos posteriores. Como sistema distribuido que gestiona una gran cantidad de datos ingeridos, una gran parte del rendimiento de la b\u00fasqueda depende de la capacidad del administrador para predecir qu\u00e9 datos se consultar\u00e1n. Pero a medida que las empresas evolucionan sus canales y utilizan cada vez m\u00e1s datos para obtener informaci\u00f3n, a los administradores les resulta cada vez m\u00e1s dif\u00edcil pronosticar con precisi\u00f3n qu\u00e9 datos deber\u00edan vivir, d\u00f3nde y durante cu\u00e1nto tiempo.<\/p>\n A medida que la plataforma anal\u00edtica madura y se procesan m\u00e1s datos, la infraestructura puede verse f\u00e1cilmente abrumada y las capacidades de b\u00fasqueda en general afectadas. Esto puede provocar un aprovisionamiento excesivo de la infraestructura y una reducci\u00f3n de la eficiencia.<\/p>\n En segundo lugar, adem\u00e1s del rendimiento impredecible, existen problemas relacionados con la naturaleza estrechamente acoplada de la computaci\u00f3n y el almacenamiento que utilizan las implementaciones anal\u00edticas de registros tradicionales, lo que genera interrupciones y complejidad a medida que estos entornos escalan.<\/p>\n A medida que aumentan las necesidades de capacidad, los clientes se ven obligados a implementar tambi\u00e9n recursos inform\u00e1ticos innecesarios y experimentan procesos de reequilibrio prolongados e impactantes. Del mismo modo, si un cliente necesita aumentar sus recursos inform\u00e1ticos, tambi\u00e9n se ver\u00e1 obligado a aumentar la capacidad, lo necesite o no.<\/p>\n En tercer lugar, pero no menos importante, es que a menudo los equipos que ejecutan y administran las aplicaciones de an\u00e1lisis de registros no son los mismos equipos que administran la infraestructura. Debido a esto, recurrentemente hay impactos dram\u00e1ticos en las canalizaciones de datos en forma de problemas de rendimiento, recursos limitados o interrupciones.<\/p>\n Los propietarios de las aplicaciones luchan por satisfacer la demanda de sus sistemas debido a la infraestructura en dificultades, y los equipos de infraestructura no comprenden los requisitos y la din\u00e1mica de las aplicaciones para adaptarse r\u00e1pidamente a las demandas siempre cambiantes.<\/p>\n Los datos tienen que trabajar duro, solo preg\u00fantele a Dominos<\/strong> Un gran ejemplo de esto es Domino’s Pizza. Dan Djuric, Gestor de informaci\u00f3n empresarial e infraestructura global en Domino’s, dijo: \u201cNuestros datos funcionan tan duro como nuestros impulsores de entrega. Se trata de velocidad: la capacidad de recibir datos, analizarlos y retroalimentarlos en canales procesables\u00bb.<\/p>\n Esto es un testimonio de los beneficios del an\u00e1lisis de datos y de c\u00f3mo una estrategia de datos concreta est\u00e1 ayudando a la empresa a aprender y adaptarse constantemente a las preferencias del cliente.<\/p>\n Si bien muchas organizaciones han expandido sus capacidades anal\u00edticas al capturar \u201cbig data\u201d para explorar nuevas capacidades comerciales, las empresas con visi\u00f3n de futuro son aquellas que est\u00e1n acelerando esas capacidades al ir m\u00e1s all\u00e1 de la experimentaci\u00f3n con an\u00e1lisis hacia inversiones y capacidades m\u00e1s maduras.<\/p>\n La necesidad de velocidad<\/strong> Tambi\u00e9n se trata de escalar: tener la capacidad de escalar la capacidad, el rendimiento y la simultaneidad en una plataforma unificada de archivos y objetos r\u00e1pidos (UFFO), lo que permite a los arquitectos de datos utilizar el mismo sistema para una multitud de aplicaciones anal\u00edticas. Esto significa que los cient\u00edficos de datos pueden concentrarse en sus canales de datos en lugar de luchar contra la infraestructura necesaria para ejecutarlos.<\/p>\n Adem\u00e1s, una arquitectura de datos moderna adecuada para el an\u00e1lisis de datos debe proteger la inversi\u00f3n de un cliente, asegurando que pueda innovar ahora y en el futuro, sin gastos innecesarios, a menudo repetidos. Como cualquier otra aplicaci\u00f3n cr\u00edtica para el negocio, una canalizaci\u00f3n de an\u00e1lisis no puede permitirse el tiempo de inactividad.<\/p>\n Cualquier interrupci\u00f3n, planificada o no planificada, tendr\u00e1 un impacto negativo en las canalizaciones anal\u00edticas y los conocimientos empresariales. Por ello, las empresas buscan soluciones que ofrezcan m\u00e1s de seis nueves de disponibilidad.<\/p>\n
\nEn un proyecto de investigaci\u00f3n reciente que Pure Storage llev\u00f3 a cabo con Enterprise Strategy Group (ESG), se examinaron los beneficios para las empresas que invierten en an\u00e1lisis, en comparaci\u00f3n con las que no lo hacen. El estudio revel\u00f3 algunas ideas fascinantes y mostr\u00f3 que las organizaciones con las capacidades de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s maduras se adelantaron a la competencia.<\/p>\n
\nPero si bien los beneficios de invertir en una plataforma anal\u00edtica madura son claros, existen varios desaf\u00edos que impiden que las empresas puedan alcanzar sus metas y objetivos anal\u00edticos.<\/p>\n
\nDado que las empresas enfrentan desaf\u00edos y competitividad a\u00fan mayores que antes, no hay mucho en lo que la anal\u00edtica no pueda ayudar a hacer avanzar las empresas. En todo el mundo, las empresas est\u00e1n haciendo de las inversiones en an\u00e1lisis de datos una prioridad absoluta. Sus objetivos: aumentar la eficiencia, la entrega de productos y el tiempo de comercializaci\u00f3n; aumentar los ingresos comerciales y mejorar la satisfacci\u00f3n y retenci\u00f3n de los clientes.<\/p>\n
\nCuando se trata de an\u00e1lisis, la rapidez importa. Es por eso por lo que muchas organizaciones est\u00e1n recurriendo al poder de todo flash, que, junto con la capacidad de escalar en m\u00faltiples dimensiones, permite a las empresas con visi\u00f3n de futuro experimentar la velocidad de los sistemas distribuidos con la simplicidad de una plataforma consolidada.<\/p>\n