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Las estrategias de integración de datos en evolución apuntan a nuevas necesidades de análisis

En muchas organizaciones, la recopilación de datos no es un desafío, pero analizar ese «montón desordenado» en sus sistemas lo es, según Rick Sherman, socio gerente de la consultora Athena IT Solutions. Con demasiada frecuencia, los ejecutivos de negocios tienen acceso a «muchos datos, pero no suficiente información», escribió Sherman en una publicación de blog de abril de 2017.

Eso está impulsando a las empresas a adoptar estrategias de integración de datos destinadas a hacer que los datos sean más accesibles para BI y usos analíticos. Por ejemplo, Ebates ejecuta trabajos de extracción, transformación y carga (ETL) basados ​​en Spark para extraer datos operativos de su programa de recompensas de compras con devolución de efectivo en un lago de datos de Hadoop. Luego, combina diferentes conjuntos de datos para el análisis en un almacén de datos que también forma parte del sistema Hadoop, con la plataforma de datos de AtScale en capas en la parte superior para agilizar el acceso y la entrega de datos.

«No creo que el tiempo de un analista de datos esté bien empleado para filtrar y preparar datos», dijo Mark Stange-Tregear, vicepresidente de análisis de la compañía de San Francisco. «Es mejor hacer conjuntos de datos filtrados por adelantado para que los analistas puedan obtener información muy, muy rápidamente».

Fidelity Bank, con sede en Atlanta, está construyendo un almacén de datos basado en Teradata para integrar los datos de las cuentas de los clientes de varios sistemas comerciales para ampliar los informes y análisis. Los analistas de datos y los gerentes comerciales «claman por muchos más datos analíticos» de los que pueden obtener de los sistemas separados, dijo Eric Martz, arquitecto de datos y desarrollador de ETL en el banco.

Martz dijo que el banco también planea alimentar nuevas aplicaciones de análisis predictivo y BI de autoservicio desde el almacén de datos, que está poblando con la ayuda del software de WhereScape que automatiza el desarrollo de scripts para cargar datos en el entorno.

Para las organizaciones que toman pasos similares, este manual ofrece consejos sobre la implementación de estrategias de integración de datos para respaldar el análisis de clientes y otras aplicaciones de BI y análisis.

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