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Tu compañía ya utiliza soluciones de Big Data que te brindan conocimiento más detallado sobre tus clientes pero, ¿qué hacer cuando los datos son demasiado grandes?

El mundo está siendo inundado de información de manera permanente; con cada clic del mouse y cada tweet, los usuarios de Internet están divulgando más y más de su estilo de vida; los receptores GPS y otros sensores se están agregando a un número cada vez mayor de dispositivos y productos para recopilar datos automáticamente; las transacciones se registran de forma cada vez más detallada.

Este desarrollo ofrece a las organizaciones posibilidades sin precedentes para hacer uso de información valiosa sobre clientes, mercados y productos. Sin embargo, este valor  solo puede obtenerse de estos datos si las empresas son capaces, en términos tecnológicos y organizativos, de analizar zettabytes y petabytes de datos para obtener una ventaja estratégica.

Al hacer un uso más inteligente de la data disponibles, muchas organizaciones también esperan obtener una ventaja competitiva sobre sus rivales: esperan estar mejor y más rápidamente informadas sobre clientes, desarrollos del mercado y procesos internos, y por lo tanto poder tomar más rápido y de manera estratégica mejores decisiones.

Esta expectativa se ve reforzada por dos tendencias. En primer lugar, la cantidad y la diversidad de los datos "analizables" disponibles para las organizaciones aumenta exponencialmente. En segundo lugar, la información que se puede extraer de estos datos es tan importante que las organizaciones pueden incluso perder su razón de ser si el valor comercial potencial de estos datos no se reconoce y aprecia completamente. El término general para las técnicas utilizadas para hacer frente a esta gran cantidad y diversidad de datos es 'Big Data'.

¿Pero qué hacer cuando los datos que son analizables se vuelven demasiado grandes para ser procesados?

Ejemplos Big Data incluyen weblogs no estructurados, imágenes de cámaras de seguridad, videos en YouTube, metadatos con respecto al uso de Internet, compras y comportamiento de búsqueda de clientes en una tienda online y combinaciones de estas fuentes.

Es común compensar cualquier aumento en el volumen de datos o el número de solicitudes al expandir la capacidad, agregando nuevos discos duros o servidores adicionales, por ejemplo. Sin embargo, el beneficio del hardware adicional cuando los datos siempre van en aumento puede ser limitado. Esto es especialmente crítico cuando los datos cambian regularmente o si hay flujos casi continuos de información, como mediciones de sensores, mensajes de Twitter o imágenes de cámaras de seguridad, y con aplicaciones que tienen muchos usuarios simultáneos (los sitios web y las aplicaciones de la compañía pueden acomodar a miles de usuarios en al mismo tiempo). En tales situaciones, hay más que ganar con una dirección y coordinación más eficientes con la ayuda del software (base de datos) que simplemente invirtiendo en hardware.

Una de las soluciones más eficientes es la de utilizar servicios en la nube para mantener bases de datos, estructurarlos y analizarlos, ya que elimina la necesidad de compra de hardware adicional y permite a las empresas ejecutar los análisis en los servidores del proveedor, con la ventaja de poder expandir o reducir la capacidad de procesamiento de acuerdo a las necesidades particulares de cada periodo de análisis.

¿Tu empresa genera mucha data? Aprende a liberar su potencial con el uso de soluciones en la nube.