Ambientes de analítica modernos

La fuerza constructora más determinante que existe en el mundo es el cambio, a partir de él florecen necesidades y soluciones. En el entorno competitivo actual, se hace más importante que nunca que las organizaciones puedan adaptarse a las condiciones cambiantes. Ser flexibles y ágiles en el enfoque de negocio pasó de ser un reto a una absoluta necesidad. La solución adecuada a un problema de ayer pasará mañana a ser totalmente ineficaz. Para enfrentar el cambio las organizaciones cuentan con las habilidades de sus colaboradores y con diferentes recursos tecnológicos que les permiten reaccionar en un ecosistema de alta competencia; desde hace décadas el análisis de datos ha permitido una nueva visión frente al cambio, ya no es suficiente con esperar que llegue para actuar, se debe prevenir su aparición y sobre todo medir su posible impacto.

Altos volúmenes de datos son generados a diario por las organizaciones, Terabytes de datos de múltiples fuentes requieren ser analizados para generar información y guiar la acción, para competir, para reducir el impacto de la llegada del cambio.

Soluciones de consumo de datos autoservicio, modelos matemáticos y estadísticos, informes, tableros de control, gráficas y análisis se integran con la elegante pretensión de mantenernos informados. Para lograr acercarse a estos estándares las organizaciones invierten grandes cantidades de dinero en adquirir soluciones informáticas y tecnologías que en su momento son de “punta” pero que a los pocos meses pasaran a mostrar su cresta roma.

La obsolescencia parece estar inherente en cualquier iniciativa de procesamiento de datos; por fortuna para las organizaciones no todo está condenado por la sombra del cambio, no todas las herramientas o tecnologías deber ser reemplazadas radicalmente, muchas veces, la clave para ajustarse al cambio con existo radica en modernizar las herramientas tecnológicas y sus arquitecturas, lo anterior sin pensar en reemplazarlas totalmente.

Las siguientes son algunas de las estrategias y tecnologías que pueden ser modernizadas en una organización para preparase frente al cambio:

1. Almacenes de datos en la nube. flexibilidad y escalabilidad son las principales características que ofrecen los servicios tecnológicos en la nube; las bodegas de datos son los almacenes centrales de datos de la organización, contienen la historia del negocio y siguen siendo la principal fuente de información para los procesos de analítica. Actualizar la bodega de datos de la organización es una tarea titánica, pero no siempre es necesario pensar en un despliegue totalmente en nube, los modelos mixtos donde parte del almacén de datos se mantienen en las instalaciones (on-premise) y otras partes se mueven a un servicio en la nube. Una bodega de datos desplegada en un servicio en nube presenta múltiples ventajas, pero las más importantes son la flexibilidad y la escalabilidad. La flexibilidad permite tener actualizaciones automáticas de las herramientas por un costo razonable y reducir los tiempos de nuevas implementaciones.  La escalabilidad es el mayor atractivo de los servicios en la nube, e poco tiempo se pueden incrementar la infraestructura en función de la demanda y las necesidades del negocio.

La principal recomendación es mover a la nube los datos de las áreas de negocio que participaran en analítica avanzada, descubrimiento de mercados y predicción de patrones. Aprovechar la escalabilidad por demanda, separar los datos de la computación y manejar nuevos modelos de almacenamiento columnar para obtener alto desempeño son otros de los atractivos de los ecosistemas en la nube.

2. Usar datos de tipos diversos. Enriquecer los datos es una necesidad competitiva de las organizaciones. Tradicionalmente el análisis de los datos en busca de información se ha concentrado en los procesos de producción o facturación, descuidando datos generados en otras áreas de la organización. La clave para mejorar la analítica se encuentra en nutrirla con múltiples fuentes y tipos de datos. Hacer participar fuentes de datos estructurados y no estructurados, así como permitir la recolección de datos de todas las áreas de la organización amplían el espectro de análisis y crea una cultura de analítica organizacional, al involucrar a todas sus áreas.
3. Integración empotrada en el destino. Antes de que los datos se almacenen en las bodegas de datos tradicionales, generalmente se agregan, limpian y documentan para luego la presentación de informes o el despliegue de análisis. Lo anterior se logra con la implementación de proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Mantener una infraestructura para la integración de datos es costoso y muchas veces se hace compleja su administración. Muy alineado con los despliegues de almacenes de datos en la nube se recomienda trasladar gran parte de la integración de los datos a servicios en nube. Estos servicios permiten utilizar múltiples herramientas de ETL con la ventaja de un uso por demanda y escalabilidad flexible, la recomendación es llevar datos a la nube sin transformaciones y ejecutar dicho proceso es los sistemas de destino.
4. Integrar herramientas para análisis autoservio de datos. Los informes y paneles tradicionales siguen siendo una forma popular para que las organizaciones obtengan información y conocimiento. Sin embargo, el movimiento en analítica es hacia el descubrimiento de autoservicio y una analítica más avanzada, como la analítica predictiva y el aprendizaje automático. Permitir el uso de herramientas que liberen la analítica a todos los miembros de la organización es una estrategia sana y generalmente lleva a la grata sorpresa del descubrimiento no planeado. El objetivo de esta estrategia es descentralizar los análisis y liberar la creatividad de colaboradores frente a los datos.
5. Gobierno de Datos. El origen del caos es el desorden. Las organizaciones que no controlan sus datos y la infraestructura en que los gestionan, sin duda, están destinadas a relegarse y a ser definitivamente superadas por la competencia. No es una tendencia o un lujo, el gobierno de datos es una obligación para una organización que quiere perdurar. El objetivo de la política de gobiernos de datos definir los procesos, los roles, los estándares y las medidas con que se gestionará el ciclo de vida de los datos que requiere la organización. El gobierno de datos involucra personas, procesos y tecnología engranados. Una política de gobierno de datos es un compromiso organizacional y no se puede prescindir de ella. Las metodologías de implementación son variadas, pero siempre se encontrará una que se ajuste al alcance y posibilidades de la organización.

6. Área de analítica. Los datos como activo demandan un gestor responsable de los mismos. La implementación de un área de analítica dentro de la organización permite realizar seguimiento y medir las diferentes iniciativas de análisis de datos, además, facilita la posibilidad de investigación y capacitación interna. En este aspecto lo importante siempre es iniciar, destinar los recursos y crecer el área. Una cultura de datos y de analítica hace parte de la modernización de las organizaciones.

No todas las iniciativas de mejora deben corresponderse con altas inversiones o con cambios radicales. El análisis de datos es una realidad, la predicción es necesaria para prepararse ante el cambio. La actualidad obliga a las organizaciones a crear ambientes de analítica modernos, a crear una cultura de la información y a respirar datos. Recorrer el camino siempre es más fácil contando con un aliado tecnológico, la consultoría de expertos es la mejor manera de facilitar la implementación de ambientes de analítica modernos.