¿Qué son las aplicaciones de datos? Pasar de tener muchos datos a tener mucha información

Los macrodatos (big data) se han apoderado del mundo. Érase una vez un mundo en el que los terabytes representaban una manera útil para medir el volumen de los datos del mundo. Hoy, ese volumen se extiende hasta los petabytes o incluso los zettabytes, y gran parte existe fuera de los sistemas de investigación y transacción de las empresas. 

De hecho, en el tiempo que usted demora en leer algunos párrafos de este artículo, se habrán subido más de 50 horas de video a YouTube, realizado millones de búsquedas en los motores de búsqueda y se habrán efectuado transacciones millonarias a través del comercio electrónico. El aumento de big data no se limita a las empresas de tecnología. Esta gran avalancha de datos está afectando prácticamente a todos los sectores. 

Hace tiempo circulan varias aplicaciones de big data, como las de marketing más personalizado o las de pedidos de inventario predictivos, pero muy pocas empresas han podido organizar sus macrodatos de forma productiva.  

Pero, ¿qué exactamente es big data? Los macrodatos son un fenómeno mediante el cual se genera más información de la que pueden procesar sus sistemas actuales de administración de datos. En otras palabras, es el fenómeno que se produce cuando su empresa es rica en datos, pero pobre en información.

Contar con grandes cantidades de datos puede suponer un giro innovador cuando esos datos se utilizan para generar información decisiva, que sirva para la toma de decisiones empresariales inteligentes. Sin embargo, sin las herramientas para interpretar esos datos, solo queda una base de datos abrumadoramente grande que está esperando ser utilizada. 

La solución a big data es un nuevo concepto: las aplicaciones de datos. 

¿Qué son exactamente las aplicaciones de datos y cómo funcionan?

El concepto de aplicaciones de datos todavía es relativamente nuevo. Ni siquiera existe una definición consensuada para ellas. Y, técnicamente, todas las aplicaciones podrían ser consideradas aplicaciones basadas en datos, porque necesitan datos para funcionar. 

Sin embargo, en el mundo de la inteligencia empresarial y la analítica, las aplicaciones de datos se caracterizan por una interfaz de usuario gráfica (GUI) que muestra a los usuarios los recursos disponibles en las bases de datos. Permite que usuarios, tales como analistas de negocios, realicen consultas personalizadas a una base de datos para tomar decisiones más informadas. 

Dicho de forma más sencilla, las aplicaciones de datos (que no deben confundirse con las aplicaciones de bases de datos) son una mezcla entre las visualizaciones de datos y las aplicaciones web, ya que permiten a los usuarios finales (responsables de la toma de decisiones, expertos en la materia e incluso consumidores) visualizar y manipular eficazmente grandes conjuntos de datos.

Un buen ejemplo son los sitios web para reservar viajes. Sitios como Orbitz y Kayak manejan una gran cantidad de datos que hay que mover y visualizar de forma interactiva para que los consumidores encuentren fácilmente el vuelo que desean y puedan reservarlo. 

Imagine que utiliza estos sitios, pero que solo puede consultar la información sobre los vuelos porque para hacer la reserva debe llamar a una agencia de viajes. Eso sería mucho más trabajo y muy poco conveniente. 

Pero esta situación es similar a lo que muchas organizaciones están haciendo con sus propias reservas de big data. El movimiento de las aplicaciones de datos tiene como objetivo pasar de un entorno en el que los usuarios finales se limitan a mirar los datos e informar sobre estos, a un entorno en el que cualquiera puede visualizar, interactuar e interpretar fácilmente big data como parte de su trabajo diario.

Ejemplos de aplicaciones de datos 

Los que siguen son ejemplos de aplicaciones de datos:

• Orbitz: Técnicamente, Orbitz es un sitio web con datos combinados de tarifas de viajes que incluye un metabuscador. Sus operaciones se realizan en una plataforma mixta basada en Red Hat Linux y Solaris, y utiliza un entorno Java en clúster. Orbitz trabaja con marcas de todo el mundo, por eso tiene que poder distribuir con precisión la información de múltiples países, empresas y divisas y, al mismo tiempo, ofrecer una experiencia uniforme y estable a los usuarios finales de todo el mundo. 
• Exaptive: La misión de esta empresa de desarrollo de software es impulsar la innovación conectando datos, herramientas y personas para que la colaboración productiva y creativa sea algo más habitual. Entre los clientes se encuentran organizaciones de atención médica que utilizan la aplicación de administración de datos para encontrar recursos ocultos en la información de salud pública, evitar redundancias y acelerar el intercambio de conocimientos sobre epidemiología. 
• Dataiku: Esta plataforma de datos integral y centralizada ayuda a las empresas a agregar, visualizar e interactuar con sus macrodatos (big data). Ya sea que las empresas lo usen para las técnicas de análisis a escala o para aprovechar la IA a nivel empresarial, la plataforma de autoservicio de Dataiku ayuda a las empresas a operacionalizar el aprendizaje automático para que puedan descubrir de forma fácil y tomar decisiones sobre la información útil.

Cómo las infraestructuras heredadas impiden que las aplicaciones de datos empoderen a las empresas

Las aplicaciones de datos pueden ofrecer enormes ventajas a empresas de todo tipo. Desafortunadamente, muchas organizaciones enfrentan el problema de la baja movilidad de los datos que resulta de la fragmentación de las infraestructuras de TI heredadas, como los silos de datos. 

Para que una organización aproveche al máximo el poder de sus aplicaciones de datos, necesitará tener acceso a todos sus datos. Pero, como los datos de las infraestructuras de TI heredadas tienden a estar organizados por departamentos internos, cada uno con sus propios flujos de trabajo, jerga y software, muchos de los datos recopilados no se traducen o transfieren fácilmente a toda la organización. En resumen, la naturaleza de los silos de la infraestructura de TI heredada provoca una escasa movilidad de los datos en toda la organización. 

Entre las consecuencias del almacenamiento de datos en silos se incluyen las siguientes:

• Aumento de los costos para administrar la complejidad de un ecosistema de datos fragmentado.
• Incongruencias, redundancias y falta de sincronización general entre los datos de los departamentos.
• Movilidad de datos limitada entre la infraestructura local y la de la nube.

Si su empresa pretende utilizar eficazmente las aplicaciones de big data, tendrá que modernizar su infraestructura de TI y pasar a una aplicación de administración de datos.

Cómo puede ayudar Pure Storage a acelerar sus aplicaciones de datos

El futuro de los datos es grande, rápido y consolidado, y Pure Storage tiene las soluciones integrales de almacenamiento de datos que usted necesita para aprovecharlo. 

Pure, nominado líder del Cuadrante mágico™ de Gartner® 2021 por almacenamiento primario, ofrece un almacenamiento de datos que es flexible, ágil y fácil de administrar. 

Entre las ventajas de potenciar sus aplicaciones de datos con Pure se incluyen las siguientes:

• Consolidación en un hub de datos unificado que puede administrar una alta tasa de transferencia de datos provenientes de diversas fuentes.
• Actualizaciones del programa Evergreen™ sin tiempo de inactividad ni migración de datos.
• Un sistema simplificado de administración de datos, que combina economía de la nube con control y eficiencia en las instalaciones.
• Almacenamiento flash de escalabilidad horizontal, rápido y eficiente, con FlashBlade®.

Si todos los datos de su empresa están almacenados en una plataforma reactiva y de fácil navegación como Pure Storage®, podrá revelar información oculta y actuar con determinación para alcanzar sus objetivos empresariales. Ya sea para lanzar un nuevo producto al mercado, para mejorar la protección de sus datos o para acelerar sus principales aplicaciones, Pure ofrece el rendimiento y la escalabilidad que necesita para satisfacer las exigencias de los datos modernos.