MarTech Forum ha hablado con José Juan Sánchez, de Denodo, sobre cómo pueden ayudar a integrar (y entregar a negocio) datos en grandes empresas de forma más ágil.
Vivimos en la era de los datos. Eso ya no es ninguna novedad. Y por eso hemos querido hablar con José Juan Sánchez, de Denodo, una compañía especializada en ayudar a integrar (y entregar a negocio) datos en grandes empresas de forma más ágil.
Y es que con la variedad de fuentes de datos (estructuradas o no estructuradas) existentes, cada vez es más difícil gestionar la información de forma precisa. Y su volumen no hace más crecer. Se corre así el riesgo de empacharnos de datos, de no ser capaces de «digerirlos» bien. Y esto afectará en el momento de obtener una analítica de negocio fidedigna.
Llega pues la hora de evolucionar y dejar atrás los métodos tradicionales que surgieron hace 20 o 30 años con el nacimiento del Business Intelligence. José Juan nos ha hablado del escenario actual, así como de las soluciones que ofrece Denodo. Por ejemplo ¿sabes lo que es la virtualización de datos? Esto es lo que nos ha contado.
Actualmente la recolección de datos no es un problema para las empresas a pesar de la enorme cantidad de información que se genera en los entornos de las mismas. Sabemos que los clientes y los procesos operativos de las empresas generan cada vez más datos a través de un mayor número de dispositivos y aplicaciones, pero las organizaciones cuentan con todos los sistemas necesarios para recabar y almacenar toda esa información. De hecho, el Big Data no es más que otro repositorio inmenso de datos.
El problema radica en la dificultad que tienen las empresas para integrar toda esa información dispersa e inconexa que se encuentra ubicada en tantos repositorios no solo de Big Data, sino en bases de datos, data warehouses, entornos cloud, aplicaciones de negocio, fuentes web, etc.
Hay que tener en cuenta que integrar la información de una empresa es clave, ya que para que una organización pueda hacer una analítica eficaz del negocio necesita contar con vistas únicas y veraces de toda la disparidad y duplicidad de información que reside en tantos silos de datos.
Las empresas cuentan con sistemas CRM que supuestamente recogen tanto la información del cliente como todas las interacciones del mismo con la empresa. Y es cierto que ayudan bastante, pero en realidad muy pocos sistemas CRM cumplen con la expectativa de tener una visión única e integrada del cliente. El problema suele deberse a dos causas:
Por otro lado, no olvidemos que dentro de la empresa hay otras áreas que trabajan con aplicaciones departamentales y bases de datos propias que también recaban datos de clientes en su operativa diaria. Esos sistemas (ERP, SCM, Proyectos, etc) no están conectados tampoco al sistema CRM. Así pues, se agrava el problema de la vista sesgada, parcial y no integrada del cliente.
Toda esta situación tenía solución hasta hace unos años con tecnologías tradicionales de integración de datos. Pero esos métodos ya no son suficientes por sí solos porque están basados en procedimientos manuales y costosos de replicación constante de datos de un repositorio a otro.
Con la actual avalancha digital esto es cada vez menos sostenible. Las áreas de negocio se quejan de lo mucho que tarda el departamento TIC en proporcionarles vistas integradas del negocio. Para hacernos una idea, cualquier requerimiento de una nueva vista de cliente puede tardar meses en estar disponible. Esto provoca no solo una analítica deficiente y una pérdida de oportunidad competitiva, sino aún peor, una probabilidad muy grande de cometer errores de servicio al cliente ya que la información y los procesos de gestión del mismo no fluyen de forma ágil a lo largo de la organización.
Con la virtualización de datos aportamos agilidad en la integración y entrega de datos al negocio. Esta tecnología permite a las organizaciones conectar con cualquier fuente de datos para hacer una integración en tiempo real y publicar esas vistas para que sean consumidas por cualquier aplicación. Todo ello a través de una única capa que se sitúa entre todas las aplicaciones de negocio y las fuentes de datos. De esta forma las personas de negocio ya no dependen de las semanas y meses que suelen necesitar los departamentos TIC para integrar los datos.
La tecnología de virtualización de datos está avalada por analistas como Gartner, Forrester Research y otros, como un complemento ideal a esos procedimientos tradicionales de integración que mencionaba antes.
Gartner predice que en 2020 un 50% de las grandes empresas habrá implementado soluciones de virtualización de datos como una opción eficiente y más económica para la integración de datos.
Lo primero y más importante es que la empresa tenga una estrategia unificada y adecuada de gestión del dato.
Por otro lado, el análisis y predicción del rendimiento del negocio debería estar ligado a factores críticos de éxito de la organización que hayan sido detectados en el plan de negocio. De esa forma la empresa sabe si está desviando o no de la estrategia de negocio planteada a 3 o 5 años y puede detectar causalidades e interrelaciones en sus proyectos y procesos para hacer correcciones.
Por tanto, es un tema de gobierno del dato, tecnología, y gestión adecuada de los KPIs (indicadores de rendimiento), una triada que no siempre va de la mano…
Mediante la virtualización facilitamos que las empresas agilicen su acceso a los datos para la toma de decisiones de negocio. También optimizamos el gobierno eficaz de los datos, ya que todos los usuarios y aplicaciones acceden a cualquier repositorio a través de una única puerta de entrada y salida de datos.
En cuanto a casos de uso concretos, ayudamos a las grandes empresas no solo a obtener una vista 360º del cliente como hablé anteriormente, sino que aportamos valor en otros casos de uso donde los datos son el eje fundamental de la competitividad de la empresa.
Por ejemplo aceleramos el time to value de los proyectos de Big Data. Con nuestra capa virtual facilitamos el acceso directo a los usuarios de negocio a ese repositorio y otros más ya que no hay necesidad de replicar o mover datos cada vez que se requiere una nueva vista. De igual modo agilizamos la modernización cloud de las empresas en su transición hacia la nube.
Por otro lado, detectamos cada vez más interés por nuestra tecnología para ayudar en la integración de entornos IoT (Internet of Things). Por último vemos algunos asomos (pues aún es algo incipiente) en proyectos de Artificial Intelligence donde actualmente los científicos de datos emplean más tiempo en descubrir, integrar y preparar los datos que necesitan, que en desarrollar una analítica avanzada para la toma de decisiones automáticas.
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