Arquitectura de datos

¿Le da miedo "levantar la tapa" de la tecnología en la nube?

Corporación Actian

23 de abril de 2020

actian levanta la tapa de la tecnología en nube

La apertura de la caja

Como en el caso de la caja de Pandora, una vez que se abre la tapa de la tecnología en la nube y uno se da cuenta de que tal vez el nuevo y brillante objeto interior no proporcionaba lo que esperaba de su inversión en la tecnología, puede que sea demasiado tarde para cambiar de dirección. Lo mismo ocurre con muchas tecnologías de almacenamiento de datos en la nube nuevas y en evolución que dan soporte a análisis empresariales críticos y a migraciones a la nube.

Lecciones aprendidas en las cajas de nuevas tecnologías

Basándome en mis más de 25 años de experiencia ayudando a muchísimas empresas a explorar, evaluar, adoptar e integrar nuevas tecnologías, los últimos entornos de almacenamiento de datos en la nube que se han convertido en un estándar de facto hoy en día, no son lo que tienen que ser. Antes de levantar la tapa, explórela con mucho más detalle antes de comprar. Con demasiada frecuencia, como líderes tecnológicos o empresariales, nos apresuramos a seguir los consejos de los comerciales para adoptar el nuevo objeto más brillante que simplemente es diferente de lo que tenemos hoy. Como no sabemos cómo funcionará la tecnología ni cuánto costará a largo plazo, nos precipitamos en la compra. Entonces, a menos que la tecnología pueda cambiarse con un coste y un esfuerzo mínimos, nos quedamos atascados con ella.

Probar y extrapolar

La mayoría de nosotros no compramos un coche sin hacer una prueba de conducción y sin que un mecánico certificado "levante la tapa" y se asegure de que nuestra compra satisfará nuestras necesidades de transporte a corto y largo plazo. Con la tecnología de almacén de datos en la nube, más allá de la habitual prueba de concepto (POC) que suele tener un alcance y una escala limitados, eso no siempre es posible. Entonces, ¿qué hacer? Desafíe a la tecnología del proveedor de data warehouse as a service y "levante la tapa" para comprender mejor el rendimiento y los costes reales, a escala. No la escala que el posible proveedor puede ofrecer para un POC, sino la que sería más representativa de las necesidades de crecimiento de su empresa. Además, haga sus propios modelos extrapolados utilizando los modelos de precios y rendimiento del proveedor para ver si son comparables.

Haga los deberes

Cada vez son más las empresas que se dan cuenta de que la tecnología entrepôt de données cloud que han adoptado funciona muy bien a escala inicial, pero una vez que sus necesidades analíticas aumentan drásticamente con más datos, más usuarios simultáneos (científicos de datos, analistas de negocio, toma de decisiones en tiempo real y fuentes de données connectées ), el rendimiento disminuye significativamente y el coste aumenta exponencialmente. Antes de comprar, haga sus deberes y "levante la tapa" de cualquier tecnología de almacén de datos basada en la nube. Haga preguntas difíciles y modele sus necesidades a escala. No querrá encontrarse con una caja de Pandora de altos costes y bajo rendimiento. Estamos encantados de responder a cualquiera de sus preguntas difíciles, ¿por qué no "levanta la tapa" sobre la entrepôt de données cloud híbrida entrepôt de données cloud y ve cómo se compara con nuestros competidores?

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Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, cubrimos temas que van desde la ingestión de datos en tiempo real hasta el análisis impulsado por IA.