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Lago de datos empresarial profundiza los retos de gestión de big data

Las organizaciones deben tomar medidas tales como la creación de catálogos de información para controlar lo que existe en varios almacenes de datos.

Las arquitecturas de big data que distribuyen datos a través de una variedad de sistemas pueden ser difíciles de utilizar por los equipos de TI y de gestión de datos. No faltan herramientas disponibles de integración de datos y de gobierno, lo que podría sonar como algo bueno. Pero el software para administrar un entorno de lago de datos empresarial de una manera unificada no es tan fácil de encontrar.

Eso hace que mantener en la misma página los datos en diferentes plataformas sea una tarea difícil, según Mike Ferguson, CEO de Intelligent Business Strategies, una compañía de consultoría basada en el Reino Unido, que se enfoca en analítica y gestión de datos.

Ferguson tiene una visión amplia de lo que constituye un lago de datos, y dice que la amplia gama de almacenes de datos y motores de procesamiento desplegados por muchas organizaciones complican los esfuerzos para mantener un registro de qué datos están disponibles dónde, para reunirlos cohesivamente y para gobernar diversos conjuntos de grandes datos.

Encontrar una manera de equilibrar las cosas a través de un lago de datos empresarial es la clave para combinar y gestionar eficazmente los clústeres de Hadoop, otros sistemas de big data y almacenes de datos tradicionales, dijo Ferguson. Añade, sin embargo, que la multitud de herramientas separadas de gestión de datos usadas con plataformas y aplicaciones particulares significa que los datos y las ideas sobre ellos generados por un departamento, podrían no ser accesibles para otros.

"El resultado es que estamos teniendo silos por todo el lugar. El costo de la integración de datos es muy, muy alto –mucho más alto de lo que debería ser– y no hay comprensión de lo que se está haciendo en cualquiera de estas herramientas por cualquiera que use alguna de las otras herramientas", comentó Ferguson. "Por lo tanto, la complejidad está fuera de control, y no hay manera real de ser claro en cuanto a lo que ha sucedido con los datos".

Además, Ferguson indicó que, si bien hay iniciativas en curso para crear marcos de gobierno de datos y gestión de metadatos para entornos de big data, las tecnologías disponibles aún tienen lagunas. "Hay muchos puentes aquí", dice, señalando que los usuarios con los que trabaja no son capaces de encontrar software que pueda satisfacer todas sus necesidades de gestión de datos.

El resultado neto es que las empresas a menudo reinventan la rueda en los procesos de gestión y análisis de datos en lagos de datos distribuidos sin darse cuenta. Para empezar a abordar ese problema, Ferguson afirmó que las organizaciones deben tomar medidas tales como la creación de catálogos de información para "por lo menos llegar a controlar lo que existe" en varios almacenes de datos y para asegurarse que todos estén al día respecto a los activos de datos.

Hacerlo puede ayudar a fomentar más la colaboración interna, dijo, señalando el potencial de integrar el trabajo de los empleados de TI y de negocios en toda una organización, en una especie de línea de producción de datos, en lugar de que cada uno haga cada tarea por sí mismo. "En lugar de simplemente [suponer] que el software va a resolver todo, organizarse para tener éxito haría una diferencia significativa".

Este artículo se actualizó por última vez en julio 2017

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