Cada vez más empresas ponen en marcha procesos de modernización de su arquitectura de análisis de datos en la nube ya que, al gestionarlos eficazmente, pueden alcanzar decisiones más inteligentes para el negocio.
Desafíos de la arquitectura de análisis de datos
En la actualidad, existe una explosión de datos de una gran cantidad de fuentes, así como también una enorme demanda para consumirlos. Sin embargo, los métodos tradicionales no son capaces de responder de manera eficaz a esta demanda.
A esta conclusión llegó el informe “Modernización de su arquitectura de datos para desbloquear el valor comercial”, llevado adelante por TDWI Pulse, que reveló que el 57% de las empresas encuestadas necesita de varias semanas para agregar nuevos datos a las plataformas de BI y analytics.
Además, el 55% considera que la utilización de datos de aplicaciones mainframe o heredadas es lo más complejo y un porcentaje significativo, el 43%, tiene dificultades para utilizar datos de sistemas ERP locales, como SAP y Oracle.
Como si esto fuera poco, no solo se trata de analizar y gobernar datos internos, sino que hay muchos más datos disponibles para las organizaciones fuera de ella, que se vuelven imprescindibles de atender.
Los datos prosperan en una variedad de sistemas heterogéneos que contienen información valiosa para ser aprovechada: entrelazar estos sistemas podría resultar invaluable para el crecimiento de las organizaciones. Las limitaciones actuales vinculadas a la necesidad de obtención de datos de manera ágil tienen un impacto comercial significativo.
El informe de TDWI afirma que las empresas necesitan una arquitectura que no solo permita a los usuarios generar conocimientos por sí mismos, sino que además se adapte a un panorama de datos impredecibles o en constante cambio.
Frente a ello, el énfasis debe colocarse en la capacidad de mantener los datos en movimiento y analizar aquellos más recientes, para reaccionar en tiempo real sobre lo que acontece en el negocio.
Para lograrlo, las empresas deben construir una arquitectura de análisis de datos en la nube.
Qlik moderniza la arquitectura de análisis de datos para la nube
Qlik es una empresa cloud first, partner de AWS, con competencia técnica y éxito comprobado en automatizar y acelerar la migración a la nube.
Qlik logra desbloquear el valor comercial de los datos alineándose con AWS.¿Cómo lo hace?
- Automatizando la entrega de datos a múltiples servicios de AWS, desde el almacenamiento y el data warehouse hasta los sistemas de streaming.
- Mejorando el acceso a los datos empresariales a través de Qlik Data Integration, la herramienta de captura de datos modificados (Change data capture, CDC), que permite que los datos transaccionales se muevan a la nube de AWS de manera coherente.
- Integrando cloud data lakes y warehouses.
- Manejando casos de uso de datos en tiempo real.
- Automatizando flujos de datos de fuentes heterogéneas, incluidos mainframe y sistemas SAP.
- Estableciendo un repositorio de metadatos unificado con Qlik Catalog, lo que permite al ingeniero de datos verificar su calidad; al administrador de datos, etiquetar, proteger y enmascarar los datos confidenciales; y al usuario empresarial, hallarlos y publicarlos en la herramienta de BI de su elección.
- Ofreciendo análisis de datos independientemente de la integración de datos de Qlik, pero potenciando su uso, lo que hace que los datos sean más accesibles con capacidades de autoservicio.
- Impulsando mejores conocimientos y más veloces, sin obviar la seguridad y el control sobre los datos.
Lograr la modernización de la arquitectura de análisis de datos para la nube mejora el rendimiento, la agilidad y la seguridad de los datos. A través de Qlik es posible.
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