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Admite todos los usos de big data

Si sus usos de big data no incluyen informar y dirigir decisiones sobre oportunidades comerciales, tácticas y políticas, se está quedando atrás.

Los sistemas informáticos modernos nos permiten procesar algoritmos cada vez más complejos, adivinando tendencias y patrones a partir de volúmenes crecientes de datos empresariales. La inteligencia empresarial (BI) ha recorrido un largo camino desde sus primeros conceptos y todavía tiene mucho camino por recorrer.

El cambio en 2015 no está en las herramientas para BI (aunque siempre están mejorando), sino en la forma en que se utilizan para proporcionar respuestas a partir de los grandes datos que recopilan, dijo David W. Cearley de Gartner.

Lo nuevo es la forma en que la analítica se integra en el proceso empresarial. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento identifican a un comprador y brindan las preferencias y sugerencias de compra de ese individuo a los vendedores, lo que les permite ayudar a los clientes de manera más efectiva. Hay innumerables ejemplos en los que los usos de big data afectan los resultados comerciales.

«La analítica es importante para nosotros en este momento», dijo Jared Hamilton, vicepresidente asociado de aplicaciones empresariales en Nichols College.

El objetivo es utilizar los datos para garantizar la mejor contratación y retención de estudiantes, y para involucrar a los estudiantes en sus aplicaciones a través de una creciente variedad de plataformas, como dispositivos móviles, dijo. Esto habla de otra de las tendencias tecnológicas emergentes de Gartner para 2015 y el futuro.

Para TI, este uso matizado de la información da forma a la forma en que los datos se almacenan, protegen y manejan. La retención de datos a largo plazo significa un almacenamiento magnético más tradicional: todos los datos brutos adquiridos de sensores, dispositivos y archivos de otras fuentes deben residir en algún lugar. Las iniciativas de BI pueden aumentar mucho los requisitos de almacenamiento, según la cantidad de datos que esté analizando.

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Para mejorar el rendimiento del almacenamiento, los centros de datos necesitan algunos dispositivos de almacenamiento de estado sólido (SSD). Para las aplicaciones de big data más exigentes, espere ver SSD en memoria (que residen en módulos junto con RAM DIMM). Cuando el almacenamiento está disponible directamente para las CPU, se elimina el cuello de botella de la interfaz del disco.

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