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La integración de todos los datos de la empresa, paso previo para Big Data

Desafortunadamente, muchas empresas todavía operan con departamentos independientes que se limitan a funciones y procesos aislados. Esto crea islas de información, aparición de costes adicionales, duplicidad de esfuerzos y falta de sinergia y alineación. Cuanto más grande es la empresa, más fácil es ese aislamiento, creando un entorno en el que el intercambio y la colaboración son prácticamente imposibles. Por lo tanto, la necesidad de plataformas integradas va en aumento.


El análisis de datos se está convirtiendo no solo en un diferenciador competitivo, sino también en un ingrediente clave para la identificación de nuevas ideas que puede ayudar a las empresas a entrar en nuevos mercados.


De acuerdo con una encuesta de IBM en la que se tuvo en cuenta la opinión de los directores de tecnologías de 3.000 empresas globales, más del 83% de los encuestados identificaron la analítica de negocios- la capacidad de ver patrones en grandes cantidades de datos y extraer información práctica para la empresa- como una prioridad y una forma de mejorar su competitividad.


La clave de estas oportunidades está en la integración del conjunto de datos de todos los departamentos, que proporcionan una visión integral de la organización. Pero, ¿cómo se puede lograr?


Los servidores y centros de datos aislados ya no son capaces de manejar el rendimiento y los diferentes almacenamientos necesarios para las cargas de trabajo tan elevadas que suponen las enormes cantidades de datos. De hecho, los sistemas tradicionales suelen añadir una complejidad adicional al tratar de integrar y procesar simultáneamente diferentes bases de datos de distintos departamentos.


Es por ello que está creciendo la necesidad en las empresas de utilizar sistemas integrados capaces de realizar complejos análisis de gran cantidad de datos a la velocidad requerida por el negocio manteniendo al mismo tiempo la eficiencia en los costes. Estos sistemas pueden proporcionar una mayor comprensión de las compras de los consumidores, gestionan más eficazmente los datos financieros y pueden detectar fraudes en tiempo real.


Por ejemplo, los minoristas dependen en gran medida de los procesamientos de las tarjetas de crédito, lo cual genera grandes volúmenes de datos financieros. Aunque las transacciones en sí puedan ser pequeñas, el volumen y la frecuencia requieren entornos rápidos y eficientes. Los sistemas integrados pueden ayudar a los minoristas a hacer frente a este reto, proporcionándoles un sistema seguro y además optimizado para la flexibilidad, integridad, disponibilidad y escalabilidad de las transacciones que supongan una excesiva carga de trabajo.


Es importante conocer que la analítica y las transacciones deben compartir una infraestructura de Big Data común, abarcando el almacenamiento, procesamiento, memoria, red y otros recursos. Habitualmente, estas cargas de trabajo se ejecutan en sistemas integrados de rendimiento optimizado, pero operarían conjuntamente a través de una estructura común.


Implementar una infraestructura de Big Data puede ser un reto, especialmente cuando se carece de plataformas que estén optimizadas para la gestión de cada tipo de carga de trabajo. Pero la situación está mejorando. Los siguientes son ejemplos de diseños que permiten el paso a los sistemas integrados por el Big Data de una forma rápida y sencilla:


  • Los patrones de especialización ofrecen la capacidad de apoyar repetidos despliegues de informática transaccional y analítica con la gestión, vigilancia y seguridad necesaria.


  • Ejecución de cargas de trabajo dinámicas e impredecibles con mejoras de rendimiento lineal, haciendo al mismo tiempo un uso más eficiente de la capacidad del servidor existente.


  • El despliegue del modelo cloud computing que proporciona nodos de hardware y software cuya carga de trabajo está optimizada para grandes cantidades de datos.


  • Los “diseños desde cero” que permiten la optimización de cada solución integrada, mejorando el rendimiento, la escalabilidad y la flexibilidad, sin verse limitados por las antiguas plataformas.


  • La gestión integrada para la máxima productividad por parte del administrador. Las herramientas automatizan y facilitan el trabajo de los administradores humanos, permitiendo supervisar una amplia gama de cargas de trabajo de las tareas de gestión, solucionando problemas y administrando la vida de las soluciones útiles.


Estos principios permiten a los sistemas reducir costes y proporcionar la máxima escalabilidad y rendimiento en una amplia gama de cargas de trabajo analíticas y transaccionales. En líneas generales, los sistemas integrados unifican la analítica, las transacciones y el middleware ayudando a las empresas a ver el verdadero potencial del Big Data.



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