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[dropcap1]N[/dropcap1]o siendo un profesional de las tecnolog√≠as de informaci√≥n, me he tomado la libertad de unir dos conceptos que est√°n muy en boga entre los que s√≠ son profesionales: Big Data y Business Intelligence. Hoy ya no se puede pensar en una sin la otra, ahora es Big Data¬† Business Intelligence,¬† mi traducci√≥n: «Inteligencia de negocios para grandes empresas que manejan altos vol√∫menes de datos». Como ven, todo a lo grande.

En mi caso tengo casi 600GB de información almacenada en mi computadora, con 400 más llegaría a 1TB (1000 GB), algo impensable hace unos 10 años. Imaginen ahora la cantidad de datos que manejan las grandes empresas de telefonía o grandes bancos; millones y millones de datos a los que se debe de tener acceso inmediato para una mejor y más oportuna toma de decisiones de negocios.

Tomaré la definición de Inteligencia empresarial de Wikipedia que, por cierto, está muy mal redactada en algunas partes, tomé lo más rescatable:

«El t√©rmino inteligencia empresarial se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Abarca la comprensi√≥n del funcionamiento actual de la empresa, as√≠ como la anticipaci√≥n de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.

Este siguiente y último párrafo es muy importante porque representa un problema para la mayoría de las empresas.

«Mediante las herramientas y t√©cnicas ELT (extraer, cargar y transformar), o actualmente ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneizaci√≥n de los datos) para luego cargarlos en un almac√©n de datos.»

Extraer, transformar y cargar. Esto significa que cada empresa debe de extraer los datos, estudiarlos, cargarlos en una base de datos (BD) tradicional, con filas y columnas (como en una hoja de excel) y almacenarlos en su centro de datos o data warehouse, de esta manera son accesibles por las diferentes soluciones de software BI (Business Intelligence) que nos permiten, en base a las consultas a dicha base de datos, generar reportes, proyecciones, hacer an√°lisis predictivo del comportamiento de la empresa, etc. y con ello tomar mejores decisiones para el negocio.

Pareciera que, hasta ahí, todo marcha bien pero sabemos que hoy los datos y la información no se se generan únicamente de esta manera: tengo un dato al que le asigno una celda en mi tabla de la base de datos y ese es su lugar, como si se tratara de una hoja de cálculo.

Este tipo de datos se llaman datos estructurados precisamente porque est√°n muy bien organizados y en conjunto forman una estructura s√≥lida (BD relacional) en donde los datos de una fila de la tabla tienen relaci√≥n entre s√≠ y con los otros datos. Estos datos bien organizados alimentan a los diferentes softwares de Inteligencia de Negocios que existen en el mercado, pero…

El problema es que actualmente los datos se generan de muy diversas formas, por ejemplo: la actualización estado de una persona en FaceBook son datos e información, la publicación de un Tweet, los textos en un blog o en un sitio web, una disposición de efectivo en un cajero automático, tu patrón de navegación en los sitios, etc. Es decir hoy los datos son estructurados, semi-estructurados y no estructurados, ¿Cómo acceder a todos ellos para su análisis? ¿Cómo puedes conocer integralmente a tus clientes o prospectos si no puedes analizar sus datos o comportamientos en las redes sociales? (ver figura).

Tabla. Base de Datos Relacional

Aqu√≠ es donde entra en acci√≥n la soluci√≥n de HP «Vertica» que en conjunto con la mayor√≠a de las soluciones de Business Intelligence te permitir√°n analizar diversos tipos de datos (p√∫blicos y privados) y as√≠ tomar mejores decisiones empresariales, hacer marketing personalizado, obtener reportes del comportamiento de la empresa, mejorar la experiencia del usuario en un sitio, etc. Todo en segundos. No tendr√°s que esperar dos o tres d√≠as o una semana para el reporte del departamento de cobranza o de ventas. Vertica trabaja en tiempo real.

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Dejamos un video en donde se habla de marketing bancario uno a uno en casi tiempo real. Incre√≠ble pero cierto. Si trabajas en una compa√±√≠a financiera o banco, «HP Vertica» es la mejor soluci√≥n en an√°lisis de datos de negocio en tiempo real. Deja que Vertica trabaje para ti con el mejor costo-beneficio del mercado que representan ahorros de hasta del 30% comparada o con otras soluciones menos robustas porque Vertica corre sobre la infraestructura de c√≥mputo de la empresa, su poder de compresi√≥n de datos es alt√≠sima por lo que se necesitan menos medios de almacenamiento y es escalable seg√∫n las necesidades de cada organizaci√≥n.

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