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Aplicaciones de analítica para la nube necesitan una arquitectura de datos sólida

David Linthicum explica la importancia de una arquitectura de datos bien planificada para las apps de analítica en la nube y aconseja al respecto.

En una presentación en la cumbre ejecutiva TDWI 2014 en Boston, el consultor y autor David Linthicum discutió el impacto que la computación en la nube ha tenido en la inteligencia de negocios y la analítica de datos –y las oportunidades que presenta para las organizaciones. Describió la analítica del Big Data como “la aplicación indispensable para la computación en la nube”, y ofreció consejos para diseñar arquitecturas de datos por niveles para la analítica en la nube.

Según Linthicum, vicepresidente senior de la consultora Cloud Technology Partners en Boston, una arquitectura sólida es la clave para alcanzar los beneficios potenciales de las plataformas de nube. Linthicum dijo que a muchos sistemas de analítica e inteligencia de negocios basados en la nube les falta una arquitectura bien fundamentada, lo cual, comentó, no es culpa de los arquitectos de TI, sino un resultado del enfoque corporativo en planes para el corto plazo. “La mayoría de los negocios operan por trimestres, haciendo una prioridad de la capacidad para alcanzar las metas”, dijo Linthicum. En vez de pensar tácticamente, él recomendó a las empresas que dejaran de concentrar sus esfuerzos donde fuese más conveniente ahora sin considerar el largo plazo, y que establecieran una arquitectura de datos en la nube de forma holística aplicando la misma infraestructura en toda la empresa y en la misma línea de tiempo.

Otro error común sobre el que Linthicum advirtió es la tendencia que algunas empresas tienen de tratar de solucionar problemas relacionados a la arquitectura de datos simplemente introduciendo nuevas tecnologías. Construir una arquitectura de analítica en la nube es “como construir una casa”, explicó. “La gran pregunta no es ‘¿qué tipo de madera vamos a usar para construir la casa?’ sino ‘¿Cómo debería verse la casa?’”

Adicionalmente, cambiar de una arquitectura compleja y poco funcional a una en la nube no solucionará los problemas de base ni mejorará la funcionabilidad. Linthicum urge a las empresas a revisar su arquitectura de análisis de datos y considerar reconstruirla si es necesario antes de hacer la transición a la nube. Meter las cosas en la nube sin pensarlo bien de antemano “puede ser tan peligroso como no hacer nada” advirtió.

Con una estrategia bien planificada de arquitectura para la nube, Linthicum dijo que las empresas pueden apalancarse en el enfoque por niveles que la computación en la nube soporta, y potencialmente separar sus datos de analítica e inteligencia de negocio en nubes públicas, comunitarias, privadas e híbridas dependiendo de cuál sea la mejor para cada aplicación. Además, las empresas inteligentes “típicamente trabajan con tres o cuatro proveedores de servicios de nube, de esta forma si uno cae los otros pueden asumir la carga de trabajo del caído”, explicó. Los negocios que trabajan así pueden dividir su dependencia entre distintos proveedores y modelos de datos, y esto ayuda a proporcionar más flexibilidad, agilidad y escalabilidad de arquitectura. Linthicum también es partidario de la implementación de una arquitectura orientada hacia el servicio (SOA) para la analítica como parte de las implementaciones de nube.

En general, Linthicum piensa que la computación en la nube puede jugar un rol positivo en las aplicaciones de analítica de big data y otros procesos de inteligencia de negocio.

“Antes estábamos limitados por las capacidades de la tecnología, ahora estamos limitados por nuestra imaginación porque la tecnología ya está aquí”, dijo Linthicum. Sin embargo, también comentó que una arquitectura de analítica en la nube debe ser bien planificada y sostenible –y debe hacerse un análisis sobre cómo beneficiará al negocio: “No se debe ir a la nube sólo por estar en la nube, tiene que haber una razón”.

Este artículo se actualizó por última vez en agosto 2014

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