La consolidación de los datos es un paso muy importante para conseguir sacar valor del big data que almacenan las empresas.
En el momento actual, muchas empresas buscan formas de aumentar su competitividad, su eficiencia y eficacia y su adaptabilidad frente a cambios inesperados. Las que son capaces de visualizar los datos de todos sus departamentos de forma integral están más bien preparadas respecto a las demás en cuanto a hacer predicciones, detectar errores y tomar decisiones basadas en la información de valor extraída de su big data.
Sin embargo, muchas veces el big data que almacenan las empresas está formado por datos de orígenes diversos, con formatos varios y con finalidades distintas. Esto puede traducirse en duplicaciones, el pago de múltiples licencias para diferentes softwares o problemas con la seguridad de los datos.
Además, esta gran diversidad dificulta el análisis rápido y eficaz de los datos, por lo que deben ser tratados para que sean más uniformes, eliminar los errores y duplicados y para que se encuentren en el lugar adecuado, como un data warehouse o un data lake. Este proceso se conoce como integración y puede llevarse a cabo mediante varios métodos que permiten manipular diferentes tipos de datos desde un solo lugar para convertirlos en los insights que llevarán a una mejor toma de decisiones. Uno de ellos es la consolidación de datos o data consolidation. Los otros métodos son el data propagation y data federation. Estos incluyen la replicación de datos y la visualización de los archivos consolidados, respectivamente.
La consolidación de datos es crucial en un momento en el que la cantidad de datos que se generan aumenta diariamente. Este proceso garantiza que se disponga de datos de calidad y precisión, por lo que se agiliza y facilita el procesamiento y tratamiento de estos datos. La consolidación de datos elimina disparidades antes de proceder al uso de los datos, de forma que permite ahorrar tiempo, mejorar la eficiencia y añadir valor a las operaciones analíticas de la empresa.
¿Cómo se consolidan los datos?
Normalmente, la consolidación de los datos consta de cuatro etapas que pasan por los orígenes de datos, un pipeline de ETL, un destino data warehouse y el posterior análisis mediante herramientas de business intelligence. Sin embargo, no existe un proceso estándar y se puede hacer de muchas formas, como manualmente o con herramientas en la nube u open-source.
Dificultades
La consolidación de datos es un paso fundamental para un análisis de datos y business intelligence rápido y preciso que lleven a la toma de las mejores decisiones posibles, pero conlleva ciertas dificultades, como el hecho de que fuerza a las empresas a actualizar sus sistemas y equipos humanos, ya que no puede conseguirse con los tradicionales. Sin embargo, ofrece un gran control de los datos e información de valor.
Otros retos con los que se puede encontrar una empresa al llevar a cabo un proceso de consolidación de datos es el tiempo. Los equipos técnicos se encargan de multitud de tareas distintas y con niveles de complejidad diversos al que se le suman los procesos de consolidación.
También puede encontrarse con que sus recursos son limitados. Los procesos de consolidación requieren el conocimiento técnico de un data scientist, pero no todos los equipos de IT cuentan con uno. Externalizarlo o contratar a uno pueden resultar inversiones económicas muy costosas para algunas empresas, y formar a sus empleados existentes es una gran inversión de tiempo.
¿Qué valor tiene para las empresas?
La consolidación de datos es un paso muy importante en los procesos de integración y data management. Permite disponer de toda la información de la gestión de datos de forma rápida y sencilla, además de que disponer de todos los datos en un mismo sitio aumenta la productividad y la eficiencia.
La consolidación también reduce los costes operacionales y facilita el cumplimiento de leyes y normativas referentes a los datos. Sin embargo, el principal beneficio es que permite analizar posteriormente los datos para conseguir una toma de decisiones basada en hechos y en datos.
