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Arquitecturas Digitales para el Análisis de Datos, al estilo de Google

Por Francisco García
en TECNOLOGÍA
Arquitecturas digitales para el análisis de datos, al estilo de Google

Francisco Garcia / Arquitecturas digitales para el análisis de datos, al estilo de Google

Francisco García

Francisco García

CEO & Founder - Direcly

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Tradicionalmente, el análisis de Big Data ha sido una ventaja reservada para las grandes empresas. Estas, cuentan con la posibilidad de adquirir los sistemas más sofisticados para crear un clara y contundente ventaja competitiva. Esto se hace evidente en el uso y el análisis de insights / recomendaciones en estas empresas, donde la aplicación de datos les permite derivar conclusiones, predicciones, y acciones basadas en hechos y no suposiciones.  Sin embargo, hoy es verdaderamente una nueva era la cual nos permite democratizar el acceso que antes eran solo posibles para un grupo selecto de empresas. Esto es posible gracias a la nube.

La nube nos permite liberarnos de las limitaciones que trae el tener que administrar servidores y servicios de computación de forma física. La ventaja contundente de la nube es que podemos utilizar la misma infraestructura que empresas líderes en área de tecnología aplican para sus propios fines. Por ejemplo, hoy en día, cualquier empresa puede utilizar las mismas soluciones que Google utiliza para la recolección, transformación, almacenamiento y análisis de Big Data, a costos accesibles. 

Los retos con Big Data

Big Data, más allá del buzzword o la palabra de moda que se ha convertido, es un fundamento esencial para que las empresas se diferencien de sus competidores. Las organizaciones se han encontrado con tres factores limitantes cuando quieren sacarle el máximo provecho a su data:

  1. El almacenamiento.
  2. La extracción.
  3. La visualización de esos datos en una forma relevante y aplicable para las distintas áreas de una empresa

Estos retos se pueden solucionar de una forma accesible y eficiente utilizando soluciones en la nube.

¿Cómo Iniciar?

En principio, es fundamental tener un plan y estrategias claras de lo que se está tratando de solucionar. Uno de los errores más comunes, es que las empresas se enfocan más en la tecnología en sí en lugar de lo que están buscando solucionar. Cualquier empresa puede en minutos registrarse en la plataforma de autoservicio de Google Cloud o contactando a un partner certificado. Sin embargo, aplicar el uso de soluciones para Big Data en la nube es más que una decisión de tecnología, es una decisión de negocio.

Una vez definido su plan, es aquí donde el rol de un ingeniero/arquitecto de datos se convierte en una parte crucial del proceso de implementación. El mismo podrá diseñar, construir, poner en funcionamiento, y asegurar que su arquitectura y uso de las varias soluciones dentro de la plataforma están construidas con su negocio y prioridades en mente. Él mismo lo podrá guiar y determinar si su empresa debe usar soluciones como dataproc o dataflow para la extracción de datos, bigquery, cloud storage, o big table para el almacenamiento de datos, data studio o Looker para la visualización y análisis.

Es importante entender que no hay una solución estándar o única que se aplique para resolver todas las situaciones, y que un ingeniero/arquitecto de datos con conocimiento, y preferentemente certificado por Google, será fundamental en apoyarlo en el proceso de aplicar el análisis de Big Data al estilo de Google para su empresa. 

¿Está su empresa lista para usar los beneficios que brinda la nube para Big Data?


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