Cuando los errores se pagan. El precio de no disponer de una base de datos de calidad

Cuando los errores se pagan. El precio de no disponer de una base de datos de calidad Cuando los errores se pagan. El precio de no disponer de una base de datos de calidad

La tecnología del Big Data ocupa una posición cada vez más preponderante en el entorno empresarial, donde el dato va más allá del análisis predictivo tradicional y donde ya es posible extraer información de grandes volúmenes de datos no estructurados y heterogéneos. De esta forma, la ingente cantidad de información proveniente de diferentes fuentes (webs, redes sociales, Internet de las Cosas) se convierte en el centro de la toma de decisiones corporativas, habilitando a las empresas hacia una mayor comprensión de sus negocios, permitiéndoles acercarse a los gustos y necesidades de los clientes, mejorando su experiencia, facilitándoles la exploración de nuevas oportunidades de mercado, optimizando la eficiencia de sus procesos de negocio e impulsando sus ventas. Sin embargo, aunque el Big Data representa una gran oportunidad para modelar el negocio de forma realmente significativa, muchas organizaciones siguen ancladas en el uso de sistemas tradicionales para capturar, transformar, analizar y almacenar información. No son pocas las bases de datos todavía hoy en uso que se remontan a los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), desarrollados en la década de los 80. Estas estructuras no fueron diseñadas para la analítica, por lo que carecen de la flexibilidad necesaria para las actuales aplicaciones de Big Data. Dichas soluciones heredadas, que en el pasado cumplieron su objetivo, se ven ahora desbordadas ante el creciente volumen de datos generados. Según un estudio elaborado por OBS, en 2014 se transfirieron 1.570 terabytes de información por minuto a través de Internet, una cifra que se verá sensiblemente incrementada en el futuro cercano por la cada vez mayor proliferación de dispositivos conectados (Internet de las Cosas). ¿Pero por qué es necesario que una base de datos evolucione? Porque la clave del Big Data no está en la "cantidad" de datos, sino en su "calidad". Se trata de tomar mejores decisiones, más rápidamente que antes, para llevar también la delantera a las principales empresas de la competencia. Para ello, son necesarias arquitecturas que permitan la toma de decisiones en tiempo real –o prácticamente real–, basadas en algoritmos que, a su vez, se asienten en datos de alta calidad. VERACIDAD Y VALOR El Big Data puede aportar grandes ventajas a empresas de todos los sectores a través de la gestión del conocimiento de su mercado y de sus clientes. En este sentido, estudios recientes confirman que la gestión del B...