{"id":10216,"date":"2017-08-18T11:54:04","date_gmt":"2017-08-18T14:54:04","guid":{"rendered":"http:\/\/www.amchamchile.cl\/?p=151556"},"modified":"2017-08-18T11:54:04","modified_gmt":"2017-08-18T14:54:04","slug":"creando-una-arquitectura-analitica-para-el-futuro","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/amchamchile.cl\/en\/noticia\/creando-una-arquitectura-analitica-para-el-futuro\/","title":{"rendered":"[:es]Creando una arquitectura anal\u00edtica para el futuro[:]"},"content":{"rendered":"<p>[:es]<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-151557 \" src=\"https:\/\/www.amchamchile.cl\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/RS3858_shutterstock_558424228.jpg\" alt=\"\" width=\"470\" height=\"251\" \/><br \/>\nDebido al r\u00e1pido crecimiento de la digitalizaci\u00f3n en pr\u00e1cticamente todos los sectores, hoy en d\u00eda la demanda de an\u00e1lisis de datos est\u00e1 en su nivel m\u00e1s alto. Las compa\u00f1\u00edas deben revisar las opciones tecnol\u00f3gicas existentes ya que son m\u00faltiples y complejas \u2013entre ellas el software libre y la nube. Sabemos de la presi\u00f3n que existe para acortar los plazos de amortizaci\u00f3n y lograr un costo total \u00f3ptimo. Tambi\u00e9n de la necesidad de habilitar eficazmente anal\u00edticas para el usuario final, para lograr resultados \u00e1giles que satisfagan las demandas de los usuarios, quienes esperan obtener resultados a una velocidad inusitada.<\/p>\n<p>Para lograrlo es necesario entender que las empresas deben contar con una arquitectura que ayude a proporcionar una anal\u00edtica de alta velocidad y un apropiado ecosistema. El costo de no tener esta arquitectura anal\u00edtica adecuada es elevado, ya que puede manifestarse de manera negativa en temas de incompatibilidad, gobierno, seguridad, falta de acuerdos a nivel de servicios, problemas de escalabilidad y extensibilidad.<\/p>\n<p>El reto es saber c\u00f3mo se puede planificar una arquitectura del ecosistema de datos eficaz para el futuro. La clave es que \u00e9sta no debe estar basada principalmente en opciones tecnol\u00f3gicas aisladas, sino en las funcionalidades que se necesitan, los requisitos del negocio -tanto t\u00e9cnicos como no t\u00e9cnicos- y ser capaces de evaluar cada tecnolog\u00eda seg\u00fan su adaptaci\u00f3n a las funcionalidades y a los requisitos. \u00a0A menudo, la elecci\u00f3n de las tecnolog\u00edas se orienta para casos de uso espec\u00edficos, por lo que tienden a tornarse in\u00fatiles al poco tiempo, cuando ya no pueden satisfacer necesidades mayores.<\/p>\n<p>Para alcanzar el \u00e9xito hay que tomar ciertas cuestiones en cuenta. Ac\u00e1 recomendamos realizar los siguientes ejercicios:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Definir qu\u00e9 significa \u00e9xito y cuantificar el valor.<\/strong> S\u00f3lo el 15% de las estrategias de an\u00e1lisis de datos examinadas por Gartner definen par\u00e1metros concretos de \u00e9xito, a pesar de que la tendencia en los negocios es la de exigir que las iniciativas de an\u00e1lisis de datos incluyan medidas tangibles. Hoy en d\u00eda la gesti\u00f3n empresarial se enfoca en los datos, pues son considerados un verdadero activo de negocio, por lo que los expertos en an\u00e1lisis de datos deben demostrar y cuantificar abiertamente el valor que generan.<\/li>\n<li><strong>Explorar las soluciones posibles.<\/strong> No existe una sola tecnolog\u00eda o configuraci\u00f3n que sea para todos los negocios, por lo que hay que adaptar, ajustar y muchas veces combinar soluciones que ayuden a cumplir con los requisitos espec\u00edficos del negocio.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Desarrollar a partir de lo ya existente.<\/strong> Muchas organizaciones no obtienen el valor total de sus inversiones anal\u00edticas y piensan que tienen que seguir adquiriendo, cuando en realidad lo que debe hacerse es evaluar las funciones anal\u00edticas existentes y crear arquitecturas que auxilien a mejorar y aprovechar todo su valor.<\/li>\n<li><strong>Unir silos de an\u00e1lisis.<\/strong> Es importante que las empresas establezcan un plan estrat\u00e9gico centrado en el an\u00e1lisis de datos. Ya no es aceptable encontrar y extraer datos para cada proyecto individual. Tampoco es aceptable apoyarse en una \u00fanica tecnolog\u00eda o metodolog\u00eda de integraci\u00f3n de datos.<\/li>\n<li><strong>Obtener valor de negocio.<\/strong> Las organizaciones deben enfocarse en resolver los retos de negocios, en lugar de tratar de lograr que las tecnolog\u00edas funcionen bien juntas. Por ello deben contar con servicios administrados que se hagan cargo de las operaciones cotidianas para que el personal pueda concentrarse en ayudar a los usuarios de negocio a obtener el mayor valor de su ecosistema anal\u00edtico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La elecci\u00f3n de tecnolog\u00eda a partir de las necesidades futuras y de una arquitectura bien pensada, puede asegurar que \u00e9sta tendr\u00e1 una vida m\u00e1s \u00fatil y larga. Por lo que es indispensable desarrollar una arquitectura pensada en el futuro, procurando garantizar que las funcionalidades podr\u00e1n satisfacer los retos del ma\u00f1ana.<\/p>\n<p><strong>Por Rigo Steve<\/strong><br \/>\n<strong>Principal Ecosystem Architect en Think Big Analytics, una Compa\u00f1\u00eda de Teradata.<\/strong>[:]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[:es] Debido al r\u00e1pido crecimiento de la digitalizaci\u00f3n en pr\u00e1cticamente todos los sectores, hoy en d\u00eda la demanda de an\u00e1lisis de datos est\u00e1 en su nivel m\u00e1s alto. Las compa\u00f1\u00edas deben revisar las opciones tecnol\u00f3gicas existentes ya que son m\u00faltiples y complejas \u2013entre ellas el software libre y la nube. 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