10 Beneficios y casos de uso de una Plataforma de Datos

Un informe de pronóstico reciente de IDC DataSphere  predice que la tasa de crecimiento anual compuesta de  creación y replicación de datos globales  alcanzará el 23 % entre 2020 y 2025.

Otro estudio sugiere que la creación de datos globales crecerá a más de 180 zettabytes durante ese mismo período.

El almacenamiento de datos más económico y las tecnologías de análisis avanzado están contribuyendo a la actual explosión de datos. Pero agregar esos datos en un solo lugar donde pueda analizarlos fácilmente sigue siendo una tarea compleja.

Con datos atrapados en sistemas aislados en toda una organización, los equipos luchan por acceder a datos precisos y consistentes de las múltiples herramientas de análisis y ETL (extraer, transformar, cargar) que se utilizan.

Afortunadamente, las organizaciones pueden usar un Data Warehouse para recopilar, organizar y analizar datos bajo demanda.

El papel del almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos consolida grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y los optimiza para permitir el análisis para mejorar la eficiencia empresarial, tomar mejores decisiones y descubrir ventajas competitivas.

Tenga en cuenta que un Data Warehouse no es lo mismo que una base de datos.

Si bien ambos son sistemas de datos relacionales, una base de datos utiliza procesamiento de transacciones en línea (OLTP) para almacenar transacciones actuales y permite un acceso rápido a transacciones específicas para procesos comerciales en curso.

Por otro lado, los almacenes de datos almacenan grandes cantidades de datos históricos y admiten consultas rápidas y complejas en todos los datos mediante el procesamiento analítico en línea (OLAP).

Este artículo examinará los beneficios de un Data Warehouse y ofrecerá casos de uso en los que dicho sistema podría agregar valor a su negocio.

Beneficios del Data Warehouse

Un Data Warehouse implementado con éxito puede ayudar a su organización de varias maneras. Ofrece:

Consistencia

El almacenamiento de datos generalmente implica convertir datos de múltiples fuentes y formatos en un formato estándar, lo que facilita a los usuarios analizar y compartir información sobre toda la colección de datos.

¿Qué significa?

Datos más consistentes significan que los departamentos comerciales individuales, como marketing, ventas y finanzas, pueden usar el mismo recurso de datos para consultas e informes para producir resultados consistentes con los otros departamentos.

Centralidad

La mayoría de las organizaciones necesitan fusionar datos de múltiples subsistemas creados en diferentes plataformas para realizar una valiosa inteligencia comercial. El almacenamiento de datos resuelve este problema al consolidar los datos en un solo depósito, lo que hace que todos los datos de la organización estén disponibles desde una ubicación centralizada.

Acceso

El almacenamiento de datos mejora el acceso del usuario final a una amplia gama de datos empresariales.

¿Por qué es importante?

En muchos casos, los usuarios comerciales y los responsables de la toma de decisiones deben iniciar sesión en cada sistema de departamento individual y consolidar manualmente los datos o solicitar informes a través del personal de TI para obtener los datos que necesitan. Con un Data Warehouse, los usuarios comerciales pueden generar informes y consultas por su cuenta.

Los usuarios pueden acceder a todos los datos de la organización desde una interfaz en lugar de tener que iniciar sesión en varios sistemas. Un acceso más fácil a los datos significa menos tiempo dedicado a la recuperación de datos y más tiempo al análisis de datos.

Auditabilidad

El objetivo de un Data Warehouse es garantizar que los datos sean precisos, actuales y accesibles, que también es el objetivo del proceso de auditoría.

Un Data Warehouse puede garantizar la integridad de los datos a través de controles implementados para funciones y responsabilidades relacionadas con la extracción de datos de los sistemas de origen y la migración al Data Warehouse.

Los controles de seguridad implementados dentro del Data Warehouse garantizan que los usuarios solo tengan acceso de lectura a los datos.

Sanitización de datos

Cuando los datos se integran desde múltiples sistemas, pueden volverse inconsistentes debido a información incompleta, duplicada o redundante. Si los datos no se limpian o corrigen, estos errores podrían reflejarse en consultas e informes, lo que generaría información inexacta.

Los almacenes de datos utilizan un proceso de saneamiento para eliminar la información de mala calidad del repositorio de datos. El método detecta conjuntos de datos duplicados, corruptos o inexactos, luego reemplaza, modifica o elimina registros para garantizar la integridad y consistencia de los datos.

Casos de uso para un Data Warehouse

Los siguientes casos de uso demuestran cómo puede utilizar un Data Warehouse en su organización.

Eficacia de la campaña de marketing/ventas

Los datos de marketing pueden dispersarse en varios sistemas de una organización, incluidos los sistemas de gestión de relaciones con los clientes y los sistemas de ventas. Cuando los equipos reúnen datos dispersos en hojas de cálculo para calcular métricas importantes, es posible que los datos estén obsoletos.

Un Data Warehouse de marketing crea una única fuente de datos a partir de la cual puede operar el equipo de marketing. Además, puede fusionar datos de sistemas dentro de la organización y sistemas externos, como plataformas de análisis web, canales de publicidad y plataformas de CRM.

Con un Data Warehouse, todos los especialistas en marketing tienen acceso a los mismos datos estandarizados, lo que les permite ejecutar iniciativas más rápidas y eficientes. Los equipos pueden generar información más granular y realizar un mejor seguimiento de las métricas de rendimiento, como el ROI, la atribución de clientes potenciales y los costos de adquisición de clientes.

Los almacenes de datos también pueden procesar datos en tiempo real, lo que permite a los especialistas en marketing crear campañas en torno a los datos más recientes para generar más clientes potenciales y oportunidades comerciales.

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Evaluaciones de desempeño del equipo

Los almacenes de datos pueden ayudar a evaluar el rendimiento del equipo en toda la organización. Los usuarios pueden profundizar en los datos del equipo para crear paneles o informes personalizados, que muestren el rendimiento del equipo en función de métricas específicas.

Las métricas derivadas del Data Warehouse, como los patrones de uso, el valor de vida del cliente y las fuentes de adquisición, se pueden utilizar para evaluar los equipos de servicio al cliente, ventas y marketing, respectivamente.

Además, los conjuntos de datos combinados de otras áreas comerciales también pueden resaltar cómo los equipos han contribuido al rendimiento y los objetivos generales del negocio.

Integración de datos IoT

Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), o dispositivos conectados a la red como relojes inteligentes, electrodomésticos de cocina y dispositivos de seguridad, generan grandes cantidades de datos que puede analizar para mejorar los sistemas y procesos.

Estos datos deben recopilarse y almacenarse en formatos relacionales para respaldar el análisis histórico y en tiempo real. Luego, se realizan consultas instantáneas contra millones de eventos o dispositivos para descubrir anomalías en tiempo real o predecir eventos y tendencias a partir de datos históricos.

El análisis de datos de IoT requiere una plataforma de alto rendimiento y fácil acceso que sea lo suficientemente flexible para responder de inmediato a las condiciones cambiantes. Estos datos se pueden resumir y filtrar en tablas de hechos con un Data Warehouse para crear informes de tendencia temporal y otras métricas.

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Fusión de datos de sistemas heredados

Los datos heredados son información almacenada en un formato antiguo o en sistemas obsoletos, lo que dificulta su acceso y procesamiento. Desafortunadamente, muchas empresas aún dependen de entornos de mainframe y otros sistemas de aplicaciones heredados a pesar de los avances tecnológicos en plataformas, arquitecturas y herramientas.

Una de las razones es que estos sistemas han capturado conocimientos y reglas comerciales que son difíciles de migrar a plataformas y aplicaciones más nuevas a lo largo de los años. Pero la información dentro de los sistemas heredados puede ser un recurso de datos valioso para los sistemas analíticos.

Los sistemas heredados se construyeron para realizar funciones específicas y no se construyeron para analizar datos. Como resultado, las empresas que ejecutan funciones centrales en un mainframe u otro software heredado no tienen acceso oportuno a los datos transaccionales centrales para obtener información en tiempo real.

Obtener acceso a datos bloqueados dentro de sistemas heredados puede ser fundamental para resolver problemas comerciales y puede ayudarlo a descubrir tendencias que quizás no pueda ver con datos más nuevos.

Los almacenes de datos pueden conectarse automáticamente a sistemas heredados para recopilar y analizar datos. Con ETL, los almacenes de datos pueden transformar los datos de los sistemas heredados en un formato que puedan usar las aplicaciones más nuevas.

La combinación de datos heredados con nuevas aplicaciones puede ayudar a proporcionar una mayor comprensión de las tendencias históricas, lo que lleva a decisiones comerciales más precisas.

Análisis de grandes flujos de datos

La transmisión de datos grandes es un método que procesa, lo adivinó, grandes flujos de datos en tiempo real para extraer información y tendencias útiles. Un flujo continuo de datos no estructurados se analiza antes de que se almacene en el disco, y el valor de los datos puede disminuir si no se procesa de inmediato.

El procesamiento ocurre a altas velocidades en un grupo de servidores en tiempo real; los datos no se pueden volver a analizar una vez transmitidos.

Múltiples fuentes generan continuamente grandes flujos de datos. Los datos pueden variar ampliamente desde un dispositivo móvil o archivos de registro de aplicaciones web hasta la actividad del jugador en el juego, información de redes sociales y compras de comercio electrónico. Los datos procesados ​​se utilizan para varios fines analíticos, como agregaciones, filtrado, correlaciones y muestreo.

El análisis de datos realizado en grandes flujos de datos brinda a las empresas información sobre las actividades comerciales y de los clientes, como el uso del servicio, los clics en el sitio web, la geolocalización del dispositivo y la actividad del servidor.

Un Data Warehouse puede agrupar grandes flujos de datos para mostrar sus estadísticas generales. Por ejemplo, una empresa de entrega recopila datos de eventos de entrega que se dividen en sesiones para determinar las estadísticas generales de los tiempos de entrega y la distancia recorrida.

Los muchos beneficios de usar un Data Warehouse son evidentes en los casos de uso anteriores, que incluyen:

• Flujo de información simplificado
• Mayor calidad y consistencia de los datos,
• Inteligencia empresarial mejorada
• Ventaja competitiva significativa
• Toma de decisiones mejorada

Conclusión

Las organizaciones que capturan todos los beneficios de los datos están mejor equipadas para manejar las condiciones cambiantes del mercado y los requisitos cambiantes de los clientes. Como resultado, el almacenamiento de datos puede ofrecer un gran valor a las empresas para centralizar y crear datos más consistentes a los que los usuarios empresariales puedan acceder más fácilmente.

Y como ha visto, los almacenes de datos pueden ser beneficiosos en varios escenarios comerciales, incluidas las campañas de marketing, las integraciones de datos de IoT y el análisis de grandes flujos de datos.

Si tiene requisitos de datos complicados, un Data Warehouse puede facilitar las cosas. Con herramientas de almacenamiento de datos de próxima generación, puede conectar todos sus datos a un Data Warehouse central, lo que reduce el tiempo necesario para aprovechar al máximo sus datos.