Tendencias como: la elasticidad, la iteración rápida y las analíticas embebidas están cambiando la forma en la que las personas acceden a los datos y cómo los usan.
Las decisiones basadas en los datos ya no están relegadas al equipo ejecutivo o los Data Scientists. Actualmente, los datos se utilizan para mejorar cada aspecto operacional de la organización.
Este aumento en demandar acceso a los datos y analíticas puede ralentizar e incluso romper un sistema debido al alto volumen y los flujos de carga a la hora de procesar o almacenar datos en los Data Warehouse tradicionales. La eficiencia se ve afectada al necesitar mayor tiempo y recursos económicos para a invertir en infraestructura adicional para mantener el sistema.
Algunas de las tendencias que están cambiando la forma en la que las personas acceden a los datos y cómo usan estos datos apuntan hacia la necesidad de contar con Data Warehouses construidos para el Cloud:
Elasticidad para permitir el análisis
-Nadie sabe realmente la cantidad de recursos computacionales que necesitará para analizar los data sets con los que cuente por lo que una escalabilidad elástica bajo demanda convierte esta característica en algo fundamental para realizar los análisis.
Una elasticidad dinámica dota al DWH de flexibilidad y adaptabilidad
-Los análisis puntuales de los datos responden a una única y específica pregunta sobre el negocio y esto ocurre continuamente. Una elasticidad dinámica dota al Data Warehouse de la flexibilidad y adaptabilidad necesaria para realizar estás queries sin afectar a otros flujos de carga.
-Las analíticas event-driven necesitan datos de forma constante ya que incorporan nuevos datos para actualizar en tiempo real los reportes y los dashboards para que los senior managers puedan tomar decisiones en tiempo real. Ingestar y procesar datos en tiempo real requiere un Data Warehouse elástico para poder abordar las variaciones del flujo de datos.
Iteración rápida reemplazando el pre-planning exhaustivo
Los emprendedores tienen dos opciones típicas para asegurarse de la “comerciabilidad” de una nueva idea: un pre-planning exhaustivo o una rápida iteración. La primera opción es un método tradicional que consume mucho tiempo, el cual supone pensar en una nueva oportunidad de negocio o producto, pivotando en torno a varias ideas, y esperando que el consumidor genere una demanda en torno a este producto.
Por el contrario, una iteración rápida supone testear de forma inmediata y rápida una idea en el mercado e iterarla una y otra vez hasta dar con una versión exitosa del producto.
Los avances en los Cloud DWH y el Analytics han hecho que la iteración rápida sea más práctica.
La iteración rápida ha surgido como el proceso más efectivo para desmantelar a los competidores que estén ya establecidos y alterar la forma en que la industria hace negocios. Pero esto requiere una rápida recolección y análisis de grandes cantidades de datos para tener éxito. Los avances en los Cloud Data Warehouses y el Analytics han hecho que la iteración rápida sea más práctica.
Analíticas embebidas
Para muchas organizaciones, las analíticas operan como un proceso de negocio separado y diferente. Pero una tendencia creciente es la de construir analíticas en las aplicaciones de negocio, las cuales se construyen cada vez más en la nube. Estas aplicaciones soportan la variedad del número de usuarios que consultan estas aplicaciones y la cantidad de consultas o flujos de carga que los usuarios llevan a cabo para analizar esos datos. La nube facilita las transferencias de datos desde aplicaciones basadas en la nube al Cloud Data Warehouse de la organización, donde su escalabilidad y elasticidad puede soportar mejor las fluctuaciones de usuarios y flujos de carga.
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