Principales requisitos técnicos para el análisis integrado

¿Qué es el análisis integrado?

Que un mayor número de empleados tome decisiones basadas en la información extraída de los datos conduce a mejores resultados empresariales. Cada vez es más necesario que el análisis de datos se ponga a disposición de los usuarios a través del medio adecuado para que puedan tomar decisiones mejores y más rápidas. Por eso, el análisis integrado se ha convertido en una herramienta importante para ayudar a las organizaciones a aprovechar todo el potencial de sus datos. Gartner define el análisis integrado como una funcionalidad del entorno de trabajo digital en la que el análisis de datos se lleva a cabo dentro del flujo de trabajo natural del usuario, sin necesidad de cambiar a otra aplicación.

¿Cómo se integra el análisis de datos para que los usuarios puedan comprender y utilizar mejor los datos? Todo comienza por crear una base de datos adecuada mediante una plataforma de datos en la nube moderna. Aunque los requisitos técnicos para dar soporte al análisis integrado dependen de los casos de uso específicos y de las necesidades de los usuarios, existen requisitos generales que una plataforma de datos en la nube siempre debe cumplir. A continuación se ofrece un resumen de cada uno de ellos.

Requisitos técnicos

Integración de API: La plataforma de datos en la nube debe ofrecer opciones flexibles de API que permitan a las aplicaciones acceder a los datos sin dificultad.

Integración de extracción, transformación y carga (ETL): La solución también debe incluir capacidades ETL para integrar datos procedentes de diversas fuentes, entre ellas bases de datos, aplicaciones internas y de terceros, y almacenamiento en la nube.

Variedad de datos: Es fundamental que se admitan diferentes tipos de datos —tanto estructurados como semiestructurados y no estructurados—, ya que los datos pueden presentarse en múltiples formatos, como texto, vídeo, audio y muchos otros.

Modelización de datos: La solución debe poder modelizar los datos de forma que permita llevar a cabo casos de uso analíticos, como la agregación, el filtrado y la visualización de datos.

Calidad de los datos: El análisis de perfiles de datos y la calidad de los datos deben estar integrados en la plataforma para que los usuarios dispongan de datos en los que puedan confiar.

Rendimiento: El rendimiento en tiempo real VERDADERO es una necesidad fundamental para garantizar que los usuarios puedan acceder a los datos y analizarlos en el momento.

Escalabilidad:La solución debe ser capaz de gestionar grandes volúmenes de datos, dar cabida a un número creciente de usuarios y casos de uso, y reutilizar los flujos de datos.

Seguridad: La solución debe ofrecer medidas de seguridad sólidas para proteger los datos frente al acceso no autorizado, incluyendo el control de acceso basado en roles, el cifrado y las conexiones seguras.

Gobernanza: El análisis integrado exige nuevos enfoques en materia de privacidad de los datos. La plataforma de datos en la nube debe ayudar a las organizaciones a cumplir con la normativa pertinente en materia de datos y privacidad vigente en su zona geográfica y su sector, al tiempo que garantiza que los datos resulten útiles para los analistas y los responsables de la toma de decisiones.

Compatibilidad con proveedores de análisis integrado: además de enviar datos directamente a las aplicaciones, la plataforma de datos en la nube debería permitir a los desarrolladores utilizar la aplicación integrada que prefieran.

Cómo ayuda la plataforma de IA de Actian Analytics

La plataforma Actian Analytics AI, con integración incorporada —incluidas las API— y control de calidad de los datos, constituye una base ideal para el análisis integrado. Estas características, combinadas con el escalado dinámico, el rendimiento en tiempo real patentado REAL, el cumplimiento normativo y el enmascaramiento de datos, ayudan a satisfacer las necesidades incluso de los casos de uso de análisis integrado más exigentes. Además, puedes alimentar tus aplicaciones con datos directamente desde la plataforma Actian Analytics AI o utilizar tu aplicación preferida para el análisis integrado.

Acerca del autor

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es directora de marketing de producto en Actian, donde se encarga de dar a conocer las capacidades de integración, gestión y análisis de la plataforma de datos de Actian. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones de análisis, seguridad y nube en empresas líderes del sector, como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos gracias a los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en el análisis en múltiples sectores verticales. Echa un vistazo a sus entradas para conocer casos reales de transformación.