Aunque no se domine con propiedad, Big Data es un término en boca de todos con el que las organizaciones buscan mejorar sus procesos de negocio. “Más de un 60%”, indicaba un estudio de McKinsey sobre el mercado de Retailer.
Pero, ¿son estos estudios suficiente justificación para que se inicien proyectos de BigData? Porque, como con cualquier otro proyecto,
¿qué ROI tendrá?
Para empezar, siempre hay que tener en mente tres puntos: los procedimientos a seguir, la tecnología empleada y las herramientas para conseguirlo. El truco está en definir un alcance correcto, una meta adecuada y alinear el objetivo final con el negocio. Al fin y al cabo, no es sólo qué datos se cogen, de dónde y cómo se usan, sino qué se va a obtener con ello.
Por eso, antes de invertir en herramientas y personal dedicado a Big Data, y aprovechando lo que ya se tiene (como indicaba sobre Hadoop un banco top-5 en el Big Data for Financial Services), hay que decidir qué problemas o cuestiones se quieren resolver para poder determinar la estrategia a seguir y saber cómo se medirá su éxito.
Y por último, elegir la herramienta adecuada:
– Que se integre con el resto de herramientas de la empresa,
– Que sea rápida de desplegar y fácil de usar,
– Que sea capaz de tratar datos desestructurados provenientes de cualquier parte,
– Que sea escalable, ya que si la intención es obtener información valiosa cruzando diferentes fuentes de datos irán creciendo día tras día,
– Que proporcione visibilidad sobre cualquier área,
– Que tenga casos de éxito reales.
Y, más importante, que se pueda probar para demostrar su valía y que haya un partner detrás con experiencia que ayude a salvar los obstáculos que puedan aparecer en el camino.
Así que, ¿a qué espera para probar Splunk? ¡Pruébelo ya!
Fuentes:
Gartner
CIO.com
IT Pro
Accenture
Splunk
