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BI y analítica

BI y analítica ayudan a obtener el máximo partido del Big Data

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En 2012, a  nivel mundial se habrán invertido 28,000 millones de dólares en Big Data, cifra que ascenderá a los 34,000 millones el próximo año, prevé Gartner. Ante este panorama, Information Builders destaca la importancia de contar con herramientas de business intelligence (BI), integridad e integración de la información, para sacar el máximo partido del Big Data.

“La conversación relativa al almacenamiento de datos, que en su momento giraba en torno al megabyte y al gygabite, ha virado rápidamente hacia términos como terabyte, petabyte y exabyte, e incluso zettabyte, en algunas industrias”, subrayó Manuel del Pino, responsable de preventa de Information Builders para México e Iberia.

“Esta es una buena noticia, ya que más datos implica más información y más valor para el negocio. Pero, si se desea obtener unos resultados satisfactorios, se ha de apostar por una estrategia adecuada de recopilación, limpieza, correlación y análisis de toda la información”, agregó.

I.- Recolección de Big Data

En primer lugar, cualquier compañía que desee emprender una correcta estrategia en el campo del Big Data ha de evaluar si puede recuperar la inversión relativa a capturar y almacenar toda la información de la que dispone. A veces es más recomendable evitar aquel tipo de información cuyo costo de evaluación es demasiado alto. Pero cuando da con los datos que busca, ha de empezar a recolectarlos. Si bien, hay que ir más allá de los datos en sí y adentrarse también en los metadatos, ya sea el sistema y el tiempo de creación, el canal por el que se han distribuido, los sentimientos que se reflejan en el texto, etc.

Las soluciones de integración iWay de Information Builders ayudan a recolectar cada modelo de información, ya lo necesite la empresa en tiempo real o para propósitos históricos. Hablamos tanto de datos no estructurados, como posts procedentes de blogs o comentarios en redes sociales; datos cuyo origen está en la nube, ya sea de servicios web o de queries; datos estructurados provenientes de ERP, CRM, plataformas legacy y otros sistemas; o datos sensoriales relativos a procesos RFID o escaneos UPC.

II.- Limpieza y correlación de Big Data

Antes de emplear los grandes volúmenes de datos, se hace necesario limpiarlos. Y resulta ineficaz hacerlo si están siendo empleados en ese momento o si ya han sido almacenados en vastos almacenes de datos. Lo más apropiado es limpiarlos allá donde se encuentran: ya sea en el punto donde las transacciones fluyen a través de los sistemas; en el campo del sitio web donde el usuario hace clic; o allá donde el RSS feed dice que ya hay disponible una nueva entrada del blog que sigue.

También se hace necesario correlacionar la información desde múltiples sistemas. Por ejemplo, una compañía puede mejorar drásticamente su modelo de marketing directo si el sistema le consigue indicar que el “irodriguez1968” que aparece en su web es el mismo “Ignacio Rodríguez” que usó su cuenta de crédito a través del móvil el mes pasado, así como el “Nacho Rodríguez” que acaba de entrar en su tienda de Sevilla.

Las soluciones de integridad iWay de Information Builders incluyen una herramienta de cualificación de datos que ayuda a crear un “cortafuegos de calidad de la información”, y que garantiza la calidad del dato antes de que éste se propague a otras áreas de la empresa. Como resultado se obtiene unos mejores procesos operacionales, una inteligencia de negocio más óptima y –a la vez que el dato se traslada hacia el reino del Big Data- una analítica de los grandes volúmenes de datos mejor gestionada y correlacionada. Además, estas soluciones también proveen tecnología de gestión de datos maestros (MDM o master data management, en sus siglas en inglés), que permite correlacionar información dispar desde distintos tipos de sistemas –y que puede ser supervisada por administradores de datos que incluso pueden gestionar datos desde los dispositivos móviles-.

III.- Empleo de Big Data: business intelligence, analítica y rastreo

La mayoría de las compañías no tienen problemas a la hora de recolectar datos. De hecho, suelen tener más información de la que pueden utilizar. A pesar de que las tecnologías de inteligencia de negocio (BI), analítica y búsqueda de datos empresariales se hallan bastante maduras, la mayoría de la gente emplea muchas horas a la semana buscando la información que necesitan.

Para sacar partido de grandes volúmenes de información, las empresas han de darle poder a sus usuarios de una manera sencilla y accesible. Por ejemplo, deben proporcionar a sus profesionales de atención al cliente herramientas de valoración predictiva, que les permitan saber qué ofertas tienen más posibilidades de resultar airosas. Han de facilitarles aplicaciones sofisticadas de visualización que les ayuden a analizar patrones entre millones de puntos de datos. Y han de suministrar al director de marketing un cuadro de mando que le permita valorar los sentimientos que están despertando en las redes sociales los nuevos productos que acaban de lanzar.

Si los datos de una empresa adquieren un volumen de dimensiones considerables, esa organización necesitará ayuda para encontrar la información o la analítica que deriva de ella. Por ello habrá de contar con un motor de búsqueda, como es el caso de Magnify Search Engine, que se encuentre plenamente familiarizado con los datos estructurados y no estructurados, y con los links a los informes y análisis existentes.

CIO México

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