La explosión de datos, el amplio abanico de nuevas capacidades de análisis y el aumento de la demanda de usuarios de datos han cambiado la forma en que los datos deben moverse, almacenarse, procesarse y analizarse.
Este nuevo entorno ha aumentado la complejidad y ha creado nuevos cuellos de botella en los departamentos de TI, en el que muchos procesos y tecnologías son insuficientes.
Actualmente, las organizaciones necesitan de una arquitectura que asegure reunir grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes y reproducirlos en plataformas de analítica sin perturbar las aplicaciones de producción. Además de hacer seguimiento de los datos, conservarlos y protegerlos durante todo el ciclo de vida, y automatizar el diseño y la depuración de data warehouses y data lakes al mismo tiempo que se aprovechan las mejores prácticas.
Les presentamos cuatro estrategias que les permitirán afrontar estos desafíos automatizando y acelerando los flujos de datos, satisfaciendo así los requisitos actuales de agilidad y entrega de datos en tiempo real.
1. Use la captura de datos modificados para identificar y propagar los cambios en datos a medida que ocurren.
- Replique datos continuamente identificando y copiando actualizaciones de datos a medida que se producen
- Mantenga a los usuarios informados sobre el origen de los datos, dónde han estado y cómo han cambiado
2. Automatice la creación de data warehouses para añadir rápidamente nuevas fuentes y subconjuntos de datos con fines específicos.
- Capacite a los equipos de entrega de datos para convertir fácilmente los datos sin procesar en un recurso gobernado y consciente de la analítica
- Dé a las unidades comerciales un acceso más rápido a los datos relevantes dentro del data warehouse, acelerando la obtención de conocimiento de forma rentable
3. Automatice la creación de data lakes para proporcionar conjuntos de datos continuamente actualizados, precisos y fiables.
- Cree de forma rápida y sencilla canales de datos a gran escala
- Elimine tantas secuencias de comandos como sea posible, adaptando el procesamiento de datos en varias etapas sin programación
- Cierre el último tramo proporcionando datos listos para la analítica en tiempo real
4. Construya y emplee un catálogo de datos empresarial para que cada nuevo conjunto de datos esté disponible y sea accesible.
- Proporcione visibilidad a nivel de toda la empresa de las fuentes de datos aisladas para que estén disponibles bajo demanda
- Permita a los usuarios encontrar, reutilizar, comentar y compartir conjuntos de datos en todo un catálogo de Smart Data
- Haga un seguimiento del uso de datos y supervise las políticas de acceso a los datos a lo largo de su ciclo de vida
- Entregue los datos a cualquier plataforma de análisis
Con la moderna plataforma de integración de datos de Qlik (QDI) podrá brindar a los usuarios de negocio la seguridad de que los datos que analizan son precisos, seguros y verificables. QDI cuenta con un sólido conjunto de capacidades de calidad, gobernanza y colaboración a escala empresarial para acelerar enormemente el descubrimiento y la disponibilidad de datos listos para la analítica en tiempo real.
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