Sabemos que la Analítica de datos en la Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos más eficientemente y así poderlos utilizar e identificar nuevas oportunidades.
Todo esto lleva a tomar acciones en el negocio más inteligentes, que logran así operaciones más eficientes para lograr mayores utilidades y tener clientes mucho más contentos. Ahora bien, en la actualidad se generan infinidad de datos y las empresas están exigiendo no solo saber lo que sucede actualmente, sino también lo que va a pasar en un futuro, todo esto hace que el servicio que requieren sea mucho más exigente.
La Big Data impacta tanto en la industria, como en el negocio y en la sociedad, por ese motivo con su correcta utilización se crea una ventaja competitiva, es precisamente en este campo donde las empresas encuentran un gran valor. Actualmente, los datos que se generan son abismales convirtiéndose en un gran desafío para los sistemas de almacenamiento y sin la adecuada interpretación, su análisis puede ser extremadamente complejo. Por esta razón se debe elegir una infraestructura adecuada para poder agilizar y consolidar las aplicaciones que se usan para la Big Data.
Para las empresas la Big Data se ha convertido en un activo crucial, dado que le otorgan gran valor a los datos que analizan constantemente para así generar una mayor eficiencia, desarrollar nuevos productos, mantener una excelente experiencia personalizada con el cliente, pero también es una herramienta indispensable para la ciberseguridad y detectar posibles intrusos o fraudes. Por todo lo anterior es que su constante uso requiere de más almacenamiento y más potencia en la computación.
Ahora bien, es cierto que lo que conocemos como Big Data promete mucho, sin embargo también se enfrenta a grandes desafíos. Si algo caracteriza la Big Data es su gran tamaño y aunque se desarrollan nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, según estudios el volumen de datos duplica su tamaño cada dos años. Por ese motivo las organizaciones se esfuerzan por mantener el ritmo de crecimiento de sus datos y por encontrar formas más eficientes de poder almacenarlos, aunque no basta con solo poder almacenarlos, los datos deben poder utilizarse para que estos tengan algún valor. Para eso deben ser relevantes para el usuario y poder organizarse de tal manera que permitan un análisis significativo. Todo esto requiere una gran cantidad de trabajo por parte de los Científicos de Datos que se encargan de seleccionar y preparar los datos que puedan utilizarse.
Podemos entender que se está produciendo una avalancha de datos, por lo que se debe emprender acciones para afrontar ese crecimiento exponencial de la información. Los expertos deben precisar qué tipo de infraestructura, que sea escalable de forma masiva, es capaz de responder con flexibilidad a este crecimiento. La experiencia en entornos con gran cantidad de datos demuestra que siempre que se necesitan grandes volúmenes de datos en el entorno de Petabytes, con un rendimiento escalable de forma lineal, las infraestructuras convencionales de almacenamiento llegan rápidamente a sus límites.
Para poder desarrollar aplicativos de Big Data y analítica, es necesario que los entornos se configuran a escala Petabay. Pero no solamente eso, ya que los sistemas de Big Data no son un proceso lineal se debe poder incrementar o disminuir la densidad. Igualmente ante los grandes conjuntos de datos, las pesadas aplicaciones de analítica y la constante demanda de resultados en tiempo real, el rendimiento del almacenamiento es algo clave en lo que se trabaja, ya que los grandes conjuntos de datos que se generan son abrumadores y a veces sobrepasan la capacidad de almacenamiento.
El almacenamiento debe ser escalable y tener un rendimiento elevado y fiable para poder facilitar el análisis de datos. Todos los datos que almacena una empresa los utiliza para mejorar el servicio para con sus clientes y aumentar su productividad. En la actualidad existen diferentes soluciones de almacenamiento de datos que no logran encontrar el equilibrio. Es decir, por ejemplo existen soluciones que incorporan una gran oferta de seguridad en detrimento de la flexibilidad o que no priman tanto la protección de los datos, pero sí la sencillez. El reto es encontrar una solución que garantice la seguridad, la flexibilidad, la disponibilidad o el fácil acceso a los datos.
Para concluir, Los sistemas informáticos modernos deben proporcionar la velocidad, la potencia y la flexibilidad necesarias para acceder rápidamente a cantidades masivas y tipos de Big Data. Además de un acceso confiable, las empresas también necesitan métodos para integrar los datos, asegurar la calidad de los mismos, proporcionar un control, almacenamiento de datos y preparar los datos para el análisis y su correcta utilización.
