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Con la creciente necesidad de análisis de datos y ciencia de datos que es aún más granular y permite el análisis de autoservicio. Obtener acceso a los datos que necesita todavía está lejos de ser fácil.

Si has trabajado en cualquier rol relacionado con los datos, o incluso simplemente junto a ellos, probablemente estés acostumbrado y frustrado por el proceso de obtener acceso a esos datos.

A menudo, tu equipo necesitará trabajar con un equipo de BI o de ingeniería de datos para extraer los datos de todas las fuentes de terceros, aplicaciones internas y bases de datos. Esto podría tomar semanas, tal vez incluso meses. Todo mientras tus socios comerciales se preguntan constantemente dónde están sus números. Presionarte y no entender por qué estás tardando tanto.

Todo para que tu equipo pueda hacer un análisis rápido.

¿Y si tuvieras otras opciones?

¿Qué pasaría si pudieras acceder a los datos de múltiples sistemas en un solo lugar?

Bueno, hay opciones.

Usando un concepto llamado virtualización de datos.

¿Qué es la virtualización de datos y por qué usarla?

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Virtualización de datos

La virtualización de datos proporciona una capa virtual sobre todos sus sistemas de almacenamiento de datos para que pueda conectarlos fácilmente incluso si se encuentran en diferentes sistemas de almacenamiento de datos. Con la virtualización de datos, puede conectar los datos de una organización en un lugar central sin duplicar los datos en un almacén de datos. Esto brinda una gran oportunidad en términos de ahorro de costos y de reducción del trabajo técnico.

Varias empresas están trabajando para proporcionar a las empresas acceso a sus datos sin desarrollar almacenes de datos complejos y ETL solo para acceder a sus datos.

En este artículo, discutiremos los beneficios de la virtualización de datos, así como Denondo y Promethium, que brindan el servicio de virtualización de datos.

¿Qué puedes beneficiarte de ello?

Análisis más rápido

Los directores, CTO y, en general, los responsables de la toma de decisiones ya no están de acuerdo con esperar meses para obtener un nuevo informe. 

Pero con tantas herramientas de análisis de autoservicio, no tener acceso a los datos y desarrollar informes rápidamente puede ser una gran desventaja. Es posible que tu competencia ya esté obteniendo información sobre los acontecimientos más nuevos del mundo mientras tu estás atrapado detrás de un sistema arcaico.

La virtualización de datos busca aumentar la velocidad a la que los analistas pueden acceder a los datos simplificando todo el proceso. Mejorando así la velocidad de tus analíticas. El objetivo es que ahora, cuando un tomador de decisiones haga una pregunta, pueda tener una respuesta en unas pocas horas o al día siguiente. No dentro de 3 meses.

Reduce la carga de trabajo de los ingenieros de datos 

Los ingenieros de datos y los equipos de BI suelen ser los cuellos de botella para obtener los datos de los analistas de datos. No es culpa de ellos. Hay tantas iniciativas y proyectos diferentes en marcha que puede ser difícil administrar cada solicitud de datos ad-hoc que se presenta.

Esto permite que sus ingenieros de datos se concentren en un trabajo más grande y de mayor impacto en lugar de centrarse en gran medida en solicitudes de datos más pequeñas.

Simplificación de los flujos de trabajo y la infraestructura de datos

Obtener datos de todos los diversos sistemas de bases de datos de una empresa y de terceros es muy complicado. Esta API de terceros está basada en SOAP con XML, otra solo exporta informes CSV y otra solo se actualiza cada 24 horas.

Esto, por supuesto, ni siquiera tiene en cuenta todos los diversos sistemas de bases de datos y sistemas de almacenamiento en la nube. El mundo de los datos es cada vez más complejo. Esto hace que sea difícil obtener todos sus datos en un solo lugar.

Necesita muchos ETL, almacenes de datos y flujos de trabajo para administrar todos los conjuntos de datos. Incluso entonces, a veces todos esos datos simplemente se almacenan en silos para cada equipo.

Creando un mundo muy complejo y difícil para que trabaje el analista de datos.

La virtualización de datos evita eso al conectar fuentes de datos virtualmente y no requiere un ETL separado para cada proceso y fuente de datos.

En general, simplifica la infraestructura de datos de su empresa y reduce la cantidad de flujos de trabajo necesarios.

La virtualización de datos es independiente de la infraestructura.

Esto significa que puede integrar fácilmente todos los datos con las bases de datos actuales de su empresa, lo que se traduce en menores costos operativos. Podría estar utilizando Oracle, MySQL, Postgres, AWS RDS y muchos otros backends de bases de datos, pero el objetivo de la virtualización de datos es integrarlos todos en un sistema final. 

Parte de esto depende del proveedor de virtualización de datos que elija. Pero en general, muchos de ellos son bastante capaces de integrarse con la mayoría de las bases de datos.

Conclusión

La virtualización de datos ofrece una oportunidad para que los analistas de datos y los científicos de datos analicen datos sin crear canalizaciones de datos. 

Esto permite que tus equipos analicen y combinen datos rápidamente. Esto, a su vez, les brinda la capacidad de responder a las preguntas de sus directores y gerentes sin que los ingenieros de datos los detengan y a menudo están ocupados con su trabajo.


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