¿Qué es una plataforma de datos moderna?
What is a modern data platform? When we ask this question, we get two different groups of answers. The first group is around the technology needed for data processing in today’s business environment. In this group, the answers mention things like cloud services, containers, and on-prem. The second set of answers involves sources of data, types of data, and the management of that data. This group is more focused on using the data that is collected, but the fact is that both groups need to work together to provide a modern data platform.
Tecnología de plataformas de datos modernas
La plataforma de datos moderna tiene que tratar tres aspectos diferentes de los datos empresariales.
1. Volumen - Este es quizás el aspecto más fácil de tratar en los sistemas de almacenamiento que utilizan tecnologías en la nube. Productos como Actian pueden suministrarse en sistemas híbridos que incluyen proveedores de servicios de nube privados y públicos, como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud. Todas estas plataformas ofrecen la capacidad de crecer para soportar volúmenes de datos cada vez mayores y, en muchos casos, ofrecen la capacidad de mantener esos datos durante largos periodos.
2. The Variety of Data Types and Input Sources – Most people have multiple digital devices and interact with multiple executable sources. A single individual may use a mobile phone, a tablet, and a computer to interact with a given business. More than direct interaction, inputs may come from social media applications and mobile phone apps in the form of structured or semi-structured data. One of the keys to a successful modern data platform is the utilization and dependency on standard protocols rather than some proprietary connection.
3. La velocidad de acumulación de datos - Dado que los datos llegan de diversas fuentes, tienden a llegar también con rapidez. La consolidación de fuentes de datos dispares es otra de las claves de la plataforma de datos moderna. En el mejor de los casos, es difícil reunir todos los datos en un único repositorio o formato, por lo que es necesaria la unidad virtual mediante la gestion des données y operaciones. Une manière de réaliser la consolidation virtuale est à travers l'indexation adaptable et l'utilisation métadonnées . Sustituir o aumentar las taxonomías tradicionales por clasificaciones facetadas permite buscar y organizar los datos de múltiples maneras. Cela permet l'utilisation de différentes analytiques et permet aux organisations de comprendre les données.
Más allá de la tecnología está la necesidad de que una empresa comprenda los datos de que dispone, qué datos adicionales puede necesitar y cómo pueden utilizarse todos esos datos.
Uso de datos
El objetivo de cualquier organización es obtener información basada en datos sobre las operaciones y necesidades de la empresa. Esta información sólo puede obtenerse a partir de canalizaciones de datos que limpien, formateen y organicen los datos. El pipeline de données se alimenta de las operaciones de datos empresariales. Las operaciones de datos se alimentan, a su vez, de la recopilación de datos brutos y de nuestros repositorios de datos. Se debe acceder a esos datos a través de protocolos estándar para cosas como los flujos de trabajo, las medidas de calidad de los datos y gouvernance los datos.
La información derivada del proceso debe, a su vez, distribuirse a los consumidores adecuados para aportar valor. Esa distribución puede adoptar la forma de una combinación de informes, API de capa de servicio para acciones automatizadas y alertas de dispositivos móviles. La entrega de valor basada en los procesos de una plataforma de datos moderna debe alinearse con las necesidades de los usuarios de los datos procesados. Los cuadros de mando y los informes sobre aspectos como el rendimiento financiero y operativo pueden ser productos de datos procesables. Esto significa que los informes y cuadros de mando son importantes, pero también lo es la información en una forma que va un paso más allá de la elaboración de informes. Por ejemplo, vincular datos reglamentarios o almacenados previamente con datos actuales sería útil al procesar datos de facturas en un sistema financiero.
From a business perspective, the types of data are an important aspect of the data platform. Customer data was ranked in a recent survey as the most important data in a data warehouse. Businesses want to turn prospects into customers, customers into loyal customers, and loyal customers into product advocates. In order to do that, good customer data collection and processing are necessary in order to build aggregated customer data to identify customer groups and segments.
Las mejores prácticas para gestionar los datos de los clientes incluyen:
- Cada cliente tiene un único registro de origen, independientemente del número de fuentes de datos que haya.
- El acceso a los datos de los clientes debe estar gouvernance por normas de almacenamiento, recuperación y uso.
- Los datos que no sean pertinentes para la relación comercial no deben almacenarse ni tratarse.
- Hay que proteger la intimidad de los clientes.
The modern data platform needs to manage multiple types of data. In the survey, transactional data is listed as the second most important type of data. Transactional data is often the result of customer interactions, such as product purchases, product returns, payments, subscriptions to newsletters and other recurring information, and where applicable, donations. These types of data often have legal significance in addition to business significance. Other common types of data include operational data, contact center data, marketing data, and reservations.
Una vez que una empresa ha decidido qué datos es importante recopilar, hay que desplegar y supervisar la plataforma de datos. Los datos deben procesarse a tiempo, gestionarse adecuadamente y protegerse. Hay que gestionar el almacenamiento de los datos, así como su acceso y uso.
Más información Acerca de Actian la plataforma híbrida de almacenamiento de datos, aquí.
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