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Cómo almacenar tu big data para que sea rentable

El valor de los sistemas de almacenamiento es estratégico. De nada sirve guardar si no se hace nada con la data o guardarlo mal; y Dell te dice cómo analizarlo.

11-06-2013, 2:42:26 PM
Cómo almacenar tu big data para que sea rentable
Javier Solis / Dell AL

El alto volumen de datos con que hoy cuentan las empresas les plantea dos desafíos inmediatos:

El primero de ellos es cómo convertir esos datos en información útil para mejorar la gestión del negocio y optimizar la relación con el cliente, entre otros aspectos.

El segundo es establecer qué datos deben respaldarse, durante cuánto tiempo y en qué plataformas o sistemas, para poder acceder a ellos oportunamente cuando se requiera.

Aunque el primer punto, a simple vista, aparece como el más estratégico, lo cierto es que el segundo es igualmente relevante, ya que supone una definición previa respecto de los datos considerados prioritarios, así como una selección de las plataformas adecuadas para respaldarlos y convertirlos, posteriormente, en información clave.

En otras palabras, la elección de los sistemas de almacenamiento de datos puede llegar a convertirse en un factor que marque la diferencia en la búsqueda de obtener ventajas competitivas para el negocio.

¿Cómo definir tu estrategia?

Identificar y categorizar:  Lo primero que debe considerarse es que todos los datos que se crean, generan o almacenan se deben identificar y categorizar para mejorar la eficiencia en el momento en que se efectúen los procesos de búsqueda, recuperación o auditoría.

Esta clasificación permitirá reconocer con qué datos se cuenta, qué tratamiento darles, dónde almacenarlos, qué jerarquía tienen, cuál es su volumen, cuáles pueden ser eliminados y cómo recuperarlos de nuevo cuando sea necesario volver a trabajar con ellos.

En la práctica, la mayor parte de la información útil no aparece aislada en forma de datos simples, sino que lo hace de forma organizada y estructurada.

Los diccionarios y enciclopedias, por ejemplo, son colecciones de datos que serían inútiles si no estuvieran organizados de acuerdo con  reglas determinadas.

Tener estructurada la información supone ventajas adicionales, al facilitar el acceso y el manejo de los datos mediante una organización interna definida.

Elegir el sistema de almacenamiento: Por otro lado, hoy existe una gran diversidad de soluciones de almacenamiento -en bloque, archivos, objetos y protección de datos-, las cuales deben seleccionarse de acuerdo a las necesidades particulares de cada organización.

La información específica  se obtiene durante su trayectoria a partir de su creación, siendo relativamente sencillo determinar qué tipo de información se almacena.

A partir de dicha clasificación se conoce la necesidad y qué tipo de almacenamiento es el adecuado por tipo de documentos y  el tiempo real de funcionamiento.

Con esta base es posible diagnosticar y contar con una solución que satisfaga las necesidades reales de la organización durante todo el ciclo de vida de su información.

Las aplicaciones comerciales se implementan más rápido, la información para la toma de decisiones siempre está disponible, las nuevas tecnologías se distribuyen al instante y los datos siempre están protegidos.

A nivel de tecnologías, debe aplicarse el mismo criterio, considerar qué tipo de datos e información es la que está generando su organización y en base a este análisis, adquirir la solución de almacenamiento adecuada.

Una vez que se determine qué tipo de datos se está generando  tales como bloques, archivos, objetos, respaldos o simplemente archivado, recuerda que todas estas soluciones se complementan. 

El punto crucial es jerarquizar cada tipo de datos, conocer su ciclo de vida y las mejores soluciones de almacenamiento para ellos, para luego seleccionar las tecnologías más adecuadas para cada necesidad.

Sólo asegurando la disponibilidad e integridad de los datos se puede pensar en convertirla en información útil para el negocio.

*El autor es Brand Manager Enterprise Storage Solutions Dell Latin America.

Para saber más:

Big Data y el reto de analizar millones de datos por segundo

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