Los profesionales TI y empresas aún están lejos de sacar provecho al Big Data, esto debido a que todavía no está en producción a gran escala en todas partes, y muchas empresas dicen que los desafíos operativos son los que lo impiden. Un informe de la asociación de la industria CompTIA reveló que menos de un tercio de las empresas están exactamente donde pretenden en cuanto al manejo de datos.

Para observa algunos de los retos Sergio Vekselman, Country Director de BMC para las regiones de SOLA y NOLA, cuestiona  ¿cuáles son los desafíos operativos que presenta el big data? Estamos viendo una confluencia de tres características claves:

1) Volumen. Según SINTEF, la mayor organización de investigación independiente en los países escandinavos, más datos fueron creados en un período de 2 años que en toda la historia anterior de la humanidad;

2) Variedad. La proliferación de dispositivos móviles, sensores y dispositivos conectados significa que las empresas están tratando con diferentes tipos de datos;

3) Velocidad. Los datos generados deben ser procesados rápidamente para obtener información “a tiempo”.

Estos datos requieren nuevos métodos de administración, almacenamiento, organización y procesos de análisis que tienen que lidiar con la operatividad. Para sortear estos desafíos, los líderes de negocios necesitan implementar los procesos de automatización y estrategias que ayuden a los equipos de datos acceder a la información correcta en tiempo real para extraer un conocimiento real.

Para aprovechar los beneficios de la explosión de datos, las organizaciones necesitan preparar adecuadamente a sus equipos de TI. Una herramienta de gestión de operaciones de TI con optimización y visualización de capacidad de nivel empresarial puede ayudar a planificar y dimensionar adecuadamente los ecosistemas de datos, incluyendo recursos de computación, almacenamiento y red, asegurando el control de los costos de infraestructura.

Cuando se almacenan datos, como por ejemplo en bases de datos departamentales independientes, se obtendrán insights mediocres. Es importante adoptar un enfoque holístico para una gran estrategia de big data. El gran ecosistema de tecnología de big data debe interactuar con aplicaciones empresariales y fuentes de datos, como soluciones ERP y dispositivos conectados, para integrar datos en una ubicación central.

Desde la fase piloto de una gran iniciativa de big data, se deben implementar procesos de automatización para asegurar que los datos de múltiples fuentes pueden ser integrados sin interrupciones. La automatización es más rápida y precisa que los métodos manuales.

Algunos grandes casos de uso de datos cruzarán probablemente los límites de la organización, por lo que otra consideración, o a menudo preocupación, es cómo los datos se mantienen seguros en cada paso. No se puede proteger lo que no se puede ver.

Garantizar una visibilidad holística de cómo la infraestructura de big data está conectada a las aplicaciones empresariales permite a las compañías tomar medidas de seguridad desde la gestión de acceso, basada en el nivel de confidencialidad de datos hasta la clasificación de los datos de clientes que la empresa tiene permiso para explotar.

El éxito del big data depende también de un cambio mental. Las organizaciones deben abordar cambios culturales, como conseguir que los empleados se comprometan a mantener las bases de datos actualizadas con información relevante por horas establecidas, de modo tal que los equipos de datos siempre trabajen con datos actualizados.

Es el momento de adentrarse en la automatización y lograr las estrategias adecuadas, tanto tecnológicas como culturales de la organización. Todos sabemos que no se puede correr antes de aprender a caminar. Por lo tanto, antes de que pueda realizar análisis precisos, las bases operativas deben establecerse. Es un paso clave en la receta para que las iniciativas de big data tengan éxito.