¿Te resulta familiar que en las iniciativas analíticas tengas que recurrir a software o hardware adicional para culminar con éxito el proceso? ¿Tienes acceso dinámico a todos los datos disponibles? Una de las principales problemáticas a la hora de abordar una inversión en software de inteligencia de datos, es la incertidumbre que se va generando al avanzar en la implantación sobre el coste final de esta inversión y el resultado de dicha implantación en términos de cumplimiento de expectativas sobre entornos de datos vastos y complejos.
Descúbre cómo Sisense despeja toda incertidumbre a través de la innovación tecnológica
A la hora de abordar una iniciativa de cambio organizacional, y con el objetivo de que nuestra organización se convierta en una entidad dirigida por los datos (data-driven) y no informada por los datos, tenemos que tener muy claro que la inversión que se va a realizar tiene un impacto en dos ámbitos: por una parte, la inversión en software está acotada y delimitada y, por otra, no existen restricciones en cuanto al acceso a la información.
Siendo estas dos premisas básicas, en la práctica, a la hora de la implantación, existen dificultades asociadas a la naturaleza de este tipo de iniciativas en entornos complejos de datos. Estos entornos se caracterizan por la existencia de múltiples fuentes de datos (tanto en el número como en la tecnología que las soportan) y un volumen de crecimiento potencialmente exponencial.
Ante este reto, y la evidencia de que los recursos son limitados, la solución tecnológica que se adopte será un factor decisivo a la hora de garantizar el éxito de nuestra implantación. Muchas soluciones basan su implementación en una fase de preparación de los datos que se ha manipular para dar respuesta a las necesidades y requisitos definidos por los analistas de negocio. Es el ejemplo de las soluciones basadas en tecnología In-Memory. Estas soluciones dan respuesta sumamente rápida a un conjunto de respuestas predefinidas, dado que los datos residen en la memoria del servidor. Ésta, sin embargo, es su principal carencia: la memoria es especialmente limitada respecto a otros recursos, por lo que con este tipo de soluciones, el acceso a los datos está acotado a un volumen de Gigabytes determinado.
Esto impacta directamente en varios aspectos:
1) Se necesita abordar una fase de definición de qué información va a ser accesible para responder a las preguntas habituales, las más sencillas pero también las más críticas, que realizan los analistas de negocio, de forma que la información esté disponible (en memoria). Al estar acotada, hay que seleccionar cuál va a ser objeto de análisis. Esto implica que no toda la información disponible será accesible de forma efectiva, por lo que se limita el ámbito de aplicación de la solución analítica.
2) Para optimizar la información residente en memoria, se ha de procesar previamente esa información para maximizar el espacio físico, generando tablas resumen o agregaciones sobre la información necesaria. Además de la pérdida de información efectiva y accesible (dado que está procesada o directamente no está incluida en el conjunto de información), requiere de un proceso previo, que impacta en el tiempo de despliegue, su versatilidad y adaptabilidad a cambios, vital para implantar de forma efectiva una organización data-driven y agile.
3) Esta fase de pre-procesamiento de los datos, en múltiples oportunidades requieren de software de terceros o appliances (equipos hardware de ingeniería de propósito especializado) para llevarla a cabo de forma efectiva. Y esto impacta directamente en la inversión necesaria para una eficaz implantación. Son los denominados costes ocultos, que son los responsables de, como mínimo, un alto grado de insatisfacción respecto a la implantación, cuando no, el fracaso (y la consecuente frustración) del proyecto.
Vemos de esta forma cómo, lo que puede parecer una elección simplemente operativa en cuanto a la elección de la tecnología, tiene un impacto dramático en la viabilidad de la estrategia de transformación en una organización que quiere ser realmente data-driven.
Sisense propone una solución Single-stack basada en tecnología In-Chip™ para poder abordar una solución completa, sin restricciones ni costes ocultos, para garantizar el éxito de nuestra iniciativa.
Single-stack quiere decir que la solución cubre todo el ciclo de vida del dato, desde que se identifica en la fuente hasta que se muestra como parte de un indicador de negocio en un objeto analítico, sean estos dashboards interactivos, alertas y/o notificaciones, entre otros. Apoyado en la tecnología In-Chip™, Sisense utiliza todos los recursos disponibles, desde la CPU hasta la memoria y pasando por los discos, apalancado en una base de datos columnar para tener acceso a la totalidad del conjunto de la información disponible (aún cuando sean Terabytes de información) garantizando un rendimiento óptimo en las consultas desde cualquier dispositivo, sin la existencia de costes ocultos y reduciendo la inversión en infraestructura.
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