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Doble revés tecnológico: analítica actual con el soporte de un viejo engranaje

En un panorama de transformación digital como el que vivimos, en el que los negocios se gestionan a través de los datos, el conocimiento representa poder.
Ordenador pantalla analytics
Redacción

Las empresas que utilizan business intelligence y herramientas de analítica de una forma más efectiva que sus competidores están mejor situados a la hora de tener un éxito perdurable a meses o, incluso, años vista. Por fortuna, existen estrategias de TI capaces de dar soporte a los negocios que se gestionan a partir de los datos que ofrece la analítica moderna.

Este tipo de estrategias determinan cómo optimizar el despliegue de infraestructura destinada a procesos de analítica. Por ejemplo, las herramientas de analítica de datos son capaces de identificar clientes de “alto valor” para el negocio, y al mismo tiempo identificar qué productos tiene menor rotación y habrían de ser optimizados o eliminados de la oferta.

Lamentablemente, todavía existen muchas empresas que siguen utilizando viejos sistemas heredados y aplicaciones desfasadas que son incapaces de bregar con los grandes volúmenes de información que necesita ser procesada. Y, este problema, se vuelve doblemente traumático en la medida en la que van creciendo los datos.

Con el propósito de combatir este tipo de dificultades, los departamentos TI de las organizaciones han de afrontar una estrategia basada en la actualización de la infraestructura, dotándola de soluciones capaces de democratizar los procesos de analítica de un modo transversal en toda la organización. Estos objetivos harán emerger profesionales expertos, y una generación de ‘científicos de datos’ que liderarán los proyectos de analítica en las organizaciones.

Una de las plataformas de BI de uso más extendido, como es Microsoft SQL Server, incluye en su última versión más capacidades para soportar los procesos de analítica. Y, por supuesto, SQL Server necesita ser soportado por servidores de alto rendimiento que sean capaces de manejar los elevados niveles de demanda de procesamiento y memoria del sistema, y disponer de funcionalidad que den soporte a las operaciones de analítica. Este nivel de operatividad es posible alcanzarlo a través de los módulos hiperconvergentes  NVDIMM.

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