‘Data lakes’ en la nube, la clave en los proyectos de analítica y business intelligence

En torno a cuatro de cada diez líderes de TI tuvieron que sacar de su lista de prioridades sus iniciativas de business intelligence (BI) para hacer frente al complicado escenario de la pandemia. Ahora, con el paso de los meses, estos proyectos vuelven a su agenda, ya que son fundamentales para avanzar en una economía de los datos. Es el momento de pensar en los ‘data lakes’ en la nube.

El 55% de las empresas tienen planes para invertir en soluciones de analítica e inteligencia de negocio, según las conclusiones del estudio “IT Trends Benchmark Report 2021”, realizado por Syntax, compañía a la que ahora pertenece Linke. Que el momento más álgido de la pandemia haya pasado y que ya hayan adoptado gran parte de las medidas necesarias para adaptarse a la nueva realidad propicia que las organizaciones traten de recuperar iniciativas estratégicas con un objetivo: desenvolverse en una economía impulsada por los datos, en la que es fundamental saber cómo se almacena y analiza la información corporativa para poder extraer todo su valor para el negocio.

Un entorno complejo

Los responsables de tecnología saben que los datos crecen exponencialmente y no dejarán de hacerlo. Sin ir más lejos, cada compañía gestiona hoy una media de 33 fuentes de datos únicas, dato que evidencia que depender de los análisis en hojas de cálculo no es una opción, y todo sugiere que la situación será más complicada en el futuro, ya que, en 2025, se estima que las organizaciones crearán y gestionarán cerca del 60% de los datos, el doble de los que se producían en 2015.

Con más datos que nunca de múltiples procedencias, las organizaciones tienen que adoptar una forma más inteligente y eficiente de gestionar la información que recopilan y, para Linke, los data lakes son claves para acompañar a las empresas en su avance hacia una estrategia basada en los datos. Un data lake, o lago de datos en español, es un repositorio centralizado que permite almacenar, compartir, gobernar y descubrir los datos estructurados y no estructurados de una organización. Al final, es un almacén de datos en la nube que puede albergar grandes cantidades de datos en su formato nativo y de múltiples fuentes.

Esta tecnología permite a las empresas tomar el control y sacar valor de sus activos de información, a través de cuatro ventajas muy claras. Por un lado, al ser un repositorio centralizado, facilita la consolidación de las diversas fuentes de datos, como el ERP, el CRM, los sistemas de HR o los dispositivos IoT, sin importar si están almacenados en un entorno on-premise o cloud. Así, aumenta la precisión de la información, reduce los silos de datos y elimina su entrada manual, liberando tiempo a los equipos para el análisis.

Otro beneficio es su capacidad para ayudar a los usuarios a analizar rápida y convenientemente una gran cantidad de datos y, además, al ser más sencillo de implementar y escalar, se acelera la velocidad de los proyectos y bajan los costes.

Finalmente, los data lakes permiten a las empresas utilizar técnicas analíticas más avanzadas y sofisticadas, aplicando técnicas de machine learning e inteligencia artificial para realizar mejores análisis.

En definitiva, los data lakes permiten a las organizaciones recopilar más datos, de más fuentes, en menos tiempo, a menor coste. Con una implementación adecuada y con el gobierno y los procesos apropiados, pueden generar un análisis comercial más sólido y una toma de decisiones más rápida, que es el objetivo que persiguen las empresas impulsadas por los datos.