Comprender la integración de macrodatos

El tema de la integración de datos ha existido siempre. Antes de utilizar la tecnología para gestionar los datos, los integrábamos de forma manual. En aquella época, necesitábamos integrar estructuras de datos sencillas, como datos de clientes con datos de compras. A medida que avanzaba el sector, hemos pasado de gestionar archivos de datos planos e integraciones a utilizar aplicaciones para crear bases de datos y almacenes de datos que automatizan la integración de datos. Las primeras fuentes de datos eran pocas en comparación con las actuales, en las que la tecnología de la información respalda casi todo lo que hacemos. Los datos están en todas partes y se capturan en muchos formatos. Gestionar datos hoy en día no es una tarea pequeña, sino un trabajo mucho mayor y que crece exponencialmente cada año.

¿Qué es la integración de Big Data?

La integración de datos es ya una práctica habitual en todas las organizaciones. Los datos deben protegerse, gobernarse, transformarse, utilizarse y ser ágiles. Los datos sustentan todo lo que hacemos personalmente y apoyan la capacidad de las organizaciones para ofrecernos productos y servicios.

La integración de big data es la práctica de utilizar personas, procesos, proveedores y tecnologías en colaboración para recuperar, conciliar y hacer un mejor uso de los datos procedentes de fuentes dispares para apoyar la toma de decisiones. Los big data tienen las siguientes características: volumen, velocidad, veracidad, variabilidad, valor y visualización.

• Volumen Diferencia los big data de los datos estructurados tradicionales gestionados por sistemas de bases de datos relacionales. El número de fuentes de datos es muy superior al enfoque convencional de gestión de entradas de datos.
• Velocidad - La fuente de datos aumenta el ritmo de generación de datos. La generación de datos procede de muchísimas fuentes en diversos formatos y estructuras sin formato.
• Veracidad - Fiabilidad de los datos, no todos los datos tienen valor, retos para la calidad de los datos.
• Variabilidad - Los datos son incoherentes y deben gestionarse a partir de diversas fuentes.
• Valor - Los datos tienen que tener valor para ser procesados; no todos los datos tienen valor.
• Visualización: los datos tienen que ser significativos y comprensibles para el consumidor.

La integración de big data debe respaldar cualquier servicio de su organización. Su organización debe funcionar como un equipo de alto rendimiento que comparte datos, información y conocimientos para apoyar las decisiones de servicio y producto de sus clientes.

Proceso de integración de Big Data

La integración y el procesamiento de big data son cruciales para todos los datos que se recopilan. Los datos tienen que tener valor para respaldar el resultado final de su uso. Con tantos datos recogidos de tantas fuentes, muchas empresas confían en los científicos, analistas e ingenieros de big data para utilizar algoritmos y otros métodos que ayuden a obtener valor de los datos recibidos y procesados.

El tratamiento de los macrodatos debe cumplir las normas de gouvernance la organización. Garantizar la reducción del riesgo relacionado con las decisiones con los datos. Permitir el crecimiento y la capacitación de la organización. Reducir o contener los costes. Mejorar la eficiencia operativa y el apoyo a la toma de decisiones.

El proceso básico es;

• Extraer datos de diversas fuentes.
• Almacenar los datos de forma adecuada.
• Transforme e integre datos con análisis.
• Orquestar y utilizar/cargar datos.

Orquestar y cargar los datos en las aplicaciones de forma automatizada es fundamental para el éxito. Una tecnología que no facilite su uso será engorrosa y obstaculizará la capacidad de la organización para ser eficaz en el uso de big data.

Retos de la integración de macrodatos

Los datos cambian constantemente. Hay que gestionar las tendencias y evaluar su integridad para asegurarse de que los datos que se reciben son oportunos y valiosos para la toma de decisiones dentro de la organización. Esto no es fácil. De hecho, la integración de big data puede ser a menudo el mayor reto. Otros retos de la integración de big data son:

• Utilización de fuentes de datos adecuadas para crear una fuente única.
• Uso y mejora constantes de los análisis para obtener datos valiosos. Las fuentes de datos aumentan, cambian.
• Creación y mantenimiento de valiosos almacenes y lagos de datos a partir de los datos recopilados. Mejora de informatique décisionnelle.

Uno de los mayores retos, además de los mencionados, es capacitar a las personas para utilizar la tecnología. Las organizaciones deben buscar tecnología que ofrezca facilidad de uso a los usuarios de toda la organización, pero también deben asegurarse de elegir plataformas gestion des données que sean lo suficientemente sólidas como para satisfacer casos de uso complejos. Los productos y tecnologías que no son fáciles de usar no se utilizarán de forma eficaz y eficiente para respaldar los resultados empresariales.

Estrategias de integración de Big Data

La estrategia de integración de big data debe incluir lo siguiente;

• gouvernance datos: los datos deben controlarse y seguir las normas de la empresa.
• Gestión de datos y reducción de riesgos al almacenarlos.
• Garantizar los controles adecuados para la conformidad de los datos.
• Gestión de la calidad de los datos.
• Gestión de la seguridad de los datos.
• Comprensión de las necesidades de integración entre herramientas, consumidores y fuentes de datos.
• Comprensión de cómo, por qué, dónde, cuándo y qué decisiones hay que tomar y cómo se toman con los datos.

La arquitectura de big data y las capacidades de la plataforma deben respaldar la estrategia de datos más amplia. Con una buena estrategia de datos, puede considerar las tácticas y tecnologías que se utilizarán y determinar las capacidades necesarias para apoyar y mejorar la toma de decisiones basada en datos.

Integración de Actian y Big Data

Actian Dataconnect permite a las organizaciones integrar sin límites. Las organizaciones pueden integrar cualquier cosa, en cualquier lugar y en cualquier momento, y crear una nube de datos dinámica de fácil acceso. Los flujos de trabajo automatizados pueden crearse rápidamente para satisfacer las cambiantes necesidades empresariales y reducir el tiempo y el riesgo asociados a los procesos manuales. La integración es perfecta y permite un uso dinámico de los datos para satisfacer todas las necesidades de la organización. Los usuarios empresariales, los especialistas en integración, los administradores de SaaS y otras personas pueden aprovechar al máximo las grandes capacidades de gestion des données e integración de Actian.

Acerca de Traci Curran

Traci Curran es Directora de Marketing de Producto en Actian, centrándose en la Plataforma de Datos Actian. Con más de 20 años en marketing tecnológico, Traci ha liderado lanzamientos en startups y empresas establecidas como CloudBolt Software. Está especializada en comunicar cómo la transformación digital y las tecnologías en la nube impulsan la ventaja competitiva. Los artículos de Traci en el blog de Actian muestran cómo aprovechar la Plataforma de Datos para una innovación ágil. Explore sus publicaciones para acelerar sus iniciativas de datos.