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Capacidad analítica: optimiza tu almacenamiento y data engineering

 
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Mejorar la capacidad analítica de datos es una prioridad para el 81% de los negocios que buscan tomar decisiones estratégicas más acertadas. Así lo indica la investigación 2019 Big Data and AI Executive Survey de NewVantage Partners.

Para adoptar este enfoque data driven, tu empresa debe transformar su cultura organizacional hacia una orientada a los datos. Por ello, debe optimizar todas sus capacidades analíticas, desde los recursos técnicos (como el almacenamiento) hasta los perfiles profesionales (como el data engineer).

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Importancia del almacenamiento para la capacidad analítica de tu empresa

Seguramente, tu empresa produce una cantidad enorme de datos informáticos que necesitan ser almacenados en algún sitio. Estos provienen de todas las actividades e interacciones que realiza diariamente: registros de clientes, campañas de marketing, documentos legales, contratos, facturas, tracking de productos, grabación de llamadas, supervisión de empleados, entre otros.

En este contexto, el almacenamiento de datos o data storage es el ‘dónde’ y ‘cómo’ se  resguarda la información que genera tu empresa. Sin embargo, un almacenamiento de última generación tiene como prioridad el rendimiento y la velocidad con la que se puede acceder y manipular a los datos.

Por tanto, diseñar un buen sistema de almacenamiento de datos te permite: 

  • Consultarlos de manera rápida
  • Procesarlos con un rendimiento escalable
  • Consolidarlos en espacios más pequeños y eficientes
  • Resguardarlos durante largo tiempo
  • Protegerlos ante accesos no deseados
  • Compartirlos con personal específico
  • Organizarlos según su naturaleza e importancia
  • Visualizarlos de forma cómoda e intuitiva

Estos beneficios, en conjunto, son de vital importancia para implementar de manera óptima cualquier proceso de análisis de datos, ya sea estadístico o cualitativo relacionado con las actividades de business intelligence, big data, minería de datos, entre otros.

Optimizar el almacenamiento y, por tanto, potenciar la capacidad analítica le otorga a tu empresa una serie de ventajas competitivas, tales como:

  • Toma de decisiones más rápidas y acertadas
  • Monitoreo de las estrategias de la competencia

Para lograr estos objetivos y realizar una inversión inteligente, tu organización debe saber elegir los sistemas de almacenamiento que mejor se adapten a sus necesidades.

¿Cómo escoger el tipo de almacenamiento adecuado para tu capacidad analítica?

Según los objetivos y necesidades en cuanto a tu capacidad analítica empresarial, no todos los datos que genere tu negocio poseen la misma importancia. Tampoco requieren la misma frecuencia de consulta ni los mismos niveles de seguridad.

Por este motivo, debes conocer las características de los distintos sistemas de almacenamiento que existen con enfoque a la analítica. Ya sea que decidas implementar soluciones on premise o en la nube.

De hecho, más del 69% de los negocios acceden a soluciones cloud para el almacenamiento de sus datos, y más del 56% lo hace para el análisis de los mismos, según un estudio realizado por Statista.

Entonces, los sistemas de almacenamiento de datos son:

Data lake

El data lake es un sistema que permite almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Es decir, es capaz de gestionar cantidades masivas de datos sin necesidad de que estos sean procesados previamente.

Por este motivo, los data lake no están recomendados para los analistas promedio de negocio. La complejidad de sus datos almacenados requiere de profesionales técnicos como los ingenieros de datos, los cuales están capacitados para gestionar grandes cantidades de datos brutos.

Este sistema puede ser alimentado por múltiples fuentes de información: software empresariales, redes sociales, sitios web, aplicaciones móviles, servicios IoT, entre otros. En este sentido, un data lake o ‘lago de datos’ es precisamente como un lago que se alimenta de ríos, arroyos, lluvia, entre otros.

Proveedores como Amazon Web Services dispone de soluciones cloud especializadas en analítica mediante arquitecturas de data lakes.

Data warehouse

El data warehouse es un sistema diseñado para almacenar datos estructurados y relacionales únicamente, aunque estos pueden provenir desde múltiples fuentes. Es decir, en vez de gestionar datos brutos como los data lakes, este modelo se encarga solo de datos ya curados, limpios y categorizados.

En este sentido, los analistas de negocio pueden desenvolverse de manera óptima con este sistema, ya que su finalidad es bridar información ordenada, lista y confiable para ser analizada. Un data warehouse o ‘almacén de datos’ es precisamente como un gran almacén físico, cuyos elementos en su interior están categorizados, ordenados y estructurados.

Proveedores como IBM y Microsoft ofrecen soluciones tanto on premise como cloud para la implementación de data warehouse con enfoque en analítica.

Data mart

Un data mart es una dependencia del data warehouse. Su función es almacenar datos muy concretos según áreas específicas de consultas.

Mientras el data warehouse es global dentro de una empresa, el data mart está diseñado de manera departamental. Es decir, por departamentos de ventas, marketing, administración, entre otros. Los cuales solo requieren información puntual afines a sus labores en vez de global afines a toda la organización.

Sus datos almacenados pueden provenir del mismo data warehouse o de otras fuentes. Por tanto, mientras el data warehouse alberga cientos o miles de gigabytes de información, el data mart apenas guarda decenas de estos.

En este sentido, un data mart es como una tienda especializada surtida con los productos del gran almacén (data warehouse).

Operational data store (ODS)

Un operational data store (ODS) o almacén de datos operacionales es un sistema cuya función en mantener de manera provisional todos aquellos datos que serán almacenados en el data warehouse.

Siendo así, los datos ubicados en el ODS son sometidos a procesos de revisión y limpieza, con el fin de garantizar su orden y calidad antes de ser enviados a su destino final de almacenamiento.

Mientras dichos datos se encuentran en el ODS, estos pueden ser consultados por los usuarios. Sin embargo, es necesario entender que la información obtenida siempre es provisional.

En este sentido, el operational data store es como el muelle de carga del gran almacén (data warehouse). En este se reciben y examinan los elementos a almacenar.

Los ODS suelen ejecutarse en los RDBMS o en la plataforma Hadoop.

Relational databases

Un sistema de relational database o base de datos relacional es el que almacena datos estructurados y relacionales provenientes de una única fuente de origen.

Aunque estos sistemas son fáciles de crear e implementar, poseen la desventaja de no admitir datos no estructurados. Tampoco son capaces de soportar la ingesta masiva de datos relacionales, esta debe ser reducida y controlada para su correcto funcionamiento.

Sin embargo, las relational databases tienen un desempeño óptimo y potente en actividades específicas como el análisis de datos operativos o de tendencias.

Entre los múltiples proveedores de bases de datos relacionales con enfoque en analítica están Google Cloud y Oracle.

¿Cuál es el rol del data engineer en tu capacidad analítica?

Un ingeniero de datos o data engineer es el profesional de TI encargado de potenciar la capacidad analítica de tu empresa. Esto mediante sus habilidades tanto técnicas como de análisis sobre los datos.

El rol del ingeniero de datos suele confundirse con el del científico de datos y el del analista de datos. Sin embargo, conocer sus funciones específicas te permiten diferenciarlo de los otros dos roles.

En este sentido, algunas de las funciones del data engineer son:

  • Diseñar la arquitectura de gestión de datos con base en los objetivos de la empresa.
  • Crear, implementar y controlar dicha arquitectura.
  • Construir plataformas de procesamiento de datos a gran escala adaptadas al negocio.
  • Evaluar las necesidades tecnológicas de la organización para la gestión de datos.
  • Desarrollar todos los procesos técnicos relacionados con la adquisición y ordenamiento de datos.
  • Buscar mejoras continuamente aplicables a la arquitectura, adquisición y gestión de los datos.
  • Preparar grandes cantidades de datos para el diseño de modelos predictivos y prescriptivos.
  • Proponer esquemas de automatización de procesos basados en datos.

En síntesis, el ingeniero de datos es quien diseña y despliega los métodos necesarios para convertir a los datos en información accesible, legible, visualizable y entendible para el resto del personal de la empresa. 

Si deseas aumentar la capacidad analítica en tu organización, debes optimizar tus modelos de almacenamiento de datos y contar con el apoyo de un data engineer para estos procesos. Ya sea que cuentes con él dentro de tu plantilla interna o de manera tercerizada.

En este panorama, un estudio de Forrester reveló que más del 80% de las empresas planean contratar servicios tercerizados para la gestión y el análisis de sus datos. 

Entonces, ¿cuáles son tus planes para impulsar tu capacidad analítica?

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