Las herramientas de BigData de Microsoft te ayudan a transformar la información en conocimiento

junio 8, 2015Noticias, SolucionesNo hay comentarios

En la actualidad, el 85 % de los datos de una empresa son en texto, voz o vídeo. Nos encontramos en el universo de los “grandes datos” (Big Data), esto es cantidades ingentes de información de la que extraer conocimiento válido para la empresa. Para ello es fundamental disponer de las herramientas necesarias para controlar este flujo incensante.

El auténtico dolor de cabeza para las pymes y grandes empresas son los datos no estructurados – esto es,  no almacenados en una base de datos tradicional.

Con las soluciones Big Data de Microsoft, puedes implementar un clúster de Hadoop y estar preparado para consultar y combinar datos -relaciones y no relacionales- con conocimientos de SQL.

Cuando hablamos de extraer información y gestionarla adecuadamente. De extraer mucha información y filtrarla adecuadamente para que no se pierda información sensible es cuando nos referimos a BigData.

Se trata de convertir datos (estructurados, sin estructurar) en bruto, netos, tanto de fuera coo de dentro de la organización en información entendible, útil y de calidad. Todo en tiempo real.

Si no ves bien esta foto no te apures, hemos credo una infografía para que lo veas más claro.

Datos, datos y más datos

Es un hecho que vivimos en un mundo en el que nos inundan los datos de todo tipo y en múltiples formatos. Datos que aparentemente carecen de sentido o no son fácilmente identificables pueden ayudarnos a tomar importantes decisiones de negocio, una vez son correctamente procesados.

Entre las vastas cantidades de datos que nos invaden en la actualidad podemos distinguir:

1.- Datos estructurados: generalmente están disponibles en una base de datos, por ejemplo, de facturas emitidas, de productos comprados por un cliente en un determinado período, de presupuestos y evolución de los mismos, de su utilización y consumo, entre otros

2.- Datos no estructurados: los datos no almacenados en una base de datos tradicional. Son semiestructurados los que no residen de bases de datos relacionales, pero presentan una organización interna que facilita su tratamiento: XML y datos almacenados en bases de datos NoSQL.

3. Los datos que provienen de las redes sociales: son otro tipo de datos no estructurados (de texto y no-texto). Datos no estructurados de tipo texto podrían ser datos generados en las redes sociales, foros, e-mails, presentaciones Power Point o documentos Word, mientras que datos no-texto podrían ser ficheros de imágenes jpeg, ficheros de audio mp3 o ficheros de video tipo flash.

4.- Datos internos y externos a la organización o pyme

Data Mining versus BigData

Hasta no hace demasiado, justo antes de la explosión informativa del término bigdata, mucha gente lo confundía conla técnica del datamining. Craso error: aunque ambos están relacionados con el uso de grandes conjuntos de datos para manejar la recolección y presentación de datos en las empresas los dos términos sirven a propósitos distintos.

El data mining o minería de datos quedaría englobado dentro del bigdata, en cuanto que separa el grano de la paja.

En general, la minería de datos se refiere a las operaciones que implican las operaciones de búsqueda relativamente sofisticados que devuelven resultados específicos y concretos. Por ejemplo, una herramienta de minería de datos puede mirar a través de decenas de años de información contable para encontrar una columna específica de gastos o cuentas por cobrar por un año de funcionamiento específico.

Ventajas del análisis BigData con Microsoft

• Son herramientas muy familiares (y fáciles de usar) para el usuario: desde SQL a Excel u Office 365 que te permiten analizar datos de Hadoop sin dificultad, directamente desde Microsoft Excel.
• Rentabilidad e interoperabilidad: puedes almacenar datos de todo tipo y tamaño a un bajo costo desde y dispones  de integración con soluciones de inteligencia empresarial que te permiten hacer los datos más claros y con diseños atractivos. (ej. Power BI, Power Pivot)
• Agilidad y versatilidad: estas herramientas conseguirán que implementes un clúster de Hadoop 100 % basado en Apache en HDInsight en un abrir y cerrar de ojos
• Convertir datos en bruto en información de negocio útil: combinando datos, tanto internos como externos mediante Power BI y simplificar la respuesta a nuevos tipos de preguntas, con el almacenamiento de datos paralelos de SQL Server 2012
• Con Power BI y Excel es fácil crear eficaces y atractivas visualizaciones o contar historias con datos.
• Que los encargados de tomar decisiones en las empresas tengan la información ya trabajada para tomar decisiones con agilidad.

 

La gestión de inteligencia de negocio con Microsoft va ucho más allá del uso de Power BI con Dynamics CRM. Para lo que nos ocupa, Microsoft cuenta con las siguientes herramientas y modalidades:

1.- Microsoft Apache Hadoop

Un software de código abierto que sirve para almacenar y analizar cantidades masivas de datos, tanto estructurados como sin estructurar: terabytes de correo electrónico, lecturas del sensor, registros de servidor, fuentes de Twitter, señales de GPS, etc.

2.- Microsoft Azure HDInsight

Además de contratar Hadoop on premise, Microsoft ofrece la modalidad de Hadoop en la nube, un servicio basado 100 % en Apache Hadoop que añade la capacidad de integración con Excel, los clústeres de Hadoop locales y el ecosistema de software y servicios empresariales de Microsoft. Es en definitiva, más rápido y más rentable: por ejemplo te permite implementar un clúster de Hadoop, analizar los datos y cerrarlo una vez terminada la operación para así detener el contador.

3.- Power BI para Office 365

Power BI relaciona todos los datos recopilados y los transforma en presentaciones cargadas de efectos visuales para que tengas tiempo de centrarte en lo que importa. Permite a tu organización detectar tendencias a medida que ocurren . En tres pasos puedes:

– Recolectar los datos en bruto. Esta herramienta recopila los datos y te evita un trabajo de recolección para poner los datos en un sólo sitio. La idea es poder empezar cuanto antes a explorar los datos.

– Crear historias con esos datos y analizarlos de una forma nueva y diferente. Puedes almacenar esas ideas en forma de informes interactivos que ponen de manifiesto el alcance real de los mismos.

– Cuadros de mando para la toma de decisiones
Crear cuadros de mando personalizados y mantenerse al tanto de las métricas y obtener una visión integral de los mismos.

4.- Otras herramientas de utilidad para el BigData son SQL Server; Microsoft Analytics Platform System y Microsoft Azure Marketplace.

 

¿Qué opinas sobre la gestión de grandes cantidades de datos en la actualidad?. ¿Crees necesario invertir en herramientas de bigdata para transformar la información en bruto en conocimiento?

Os recomendamos este vídeo monográfico sobre el uso de Power BI con Microsoft Dynamics CRM 2015.

Si deseáis saber cómo Dynamics NAV os ayuda con la inteligencia empresarial de vuestro negocio, tomad nota y ante cualquier duda o sugerencia, os informamos sin compromiso.