Las empresas cada vez incrementan más sus fuentes de información para obtener Datos más completos y precisos a la hora de tomar sus decisiones. Esto supone integrar al flujo controlado de datos estructurados empresariales recursos tan variopintos como conversaciones de RRSS, vídeos, emails, sms, etc. En este post te comentamos algunas claves para que la gestión de datos no estructurados aporte más valor.

Hoy en día ya existe un consenso entre la mayoría de las organizaciones para aceptar todo tipo de datos, provengan tanto de sistemas internos como externos; lo importante es contar con la máxima información para analizar y conocer todos los detalles que pueden hacer más competitivo al negocio. El Big Data es el medio natural en los proyectos de transición digital de las empresas.

Eso sí, para asegurar un uso eficaz y rentable de esa información es imprescindible que los datos no estructurados se sometan a las mismas dinámicas de gobierno de los datos estructurados. Es decir, aplicar sobre ellos idénticas políticas y métricas. Además es crucial desplegar soluciones de almacenamiento de objetos con funcionalidades específicas para este tipo de datos.

Cómo es un gobierno de los datos no estructurados correcto

Para gobernar los datos no estructurados de la empresa con éxito y que de esta manera aporten información útil, veraz y en tiempo real es necesario atender a tres frentes: su adquisición, su seguridad y su almacenamiento.

Si su adquisición es a través de una fuente externa hay que garantizar que sea confiable y segura. Conviene valorar auditorías que haya hecho el proveedor antes de incorporar los datos al flujo empresarial. Una vez en este deben cumplir con los mismos estándares de seguridad que los datos estructurados.

Eso significa también aplicar una dinámica de acceso a los datos seguro y controlado según roles con distintos permisos. Y tanto en su integración como en su utilización, hay que establecer pautas que favorezcan su máxima trazabilidad. Tan importante es conocer su procedencia como el uso que se les da. Las operativas de registro y seguimiento de datos son imprescindibles.

Además, la limpieza de los datos debe ser continua. No debe plantearse solo al principio durante la fase de preparación. Es importante que a lo largo de su ciclo de vida, se vayan eliminando aquellos que se solapen o los que sean erróneos y desechando los que no aporten valor, como pueden ser hilos superfluos de redes sociales.

Soluciones de almacenamiento de datos y metadatos

Aparte de tener control sobre la gestión de identidades de acceso a los datos, su seguridad se garantiza también almacenándolos en repositorios de storage específicos para datos no estructurados. Esas son las soluciones de almacenamiento de objetos, sistemas diseñados para que el procesamiento de un sinfín de recursos multiformato y multimedia (vídeos, archivos sonoros, fotografías, hilos de RRSS, sms, correos electrónicos, etc.) aporte información de valor a la empresa.

La particularidad del almacenamiento de objetos está en que junto a los bloques de datos que forman los archivos se almacenan también los metadatos vinculados a estos. Estos metadatos informan sobre todo lo relativo a ellos. Por ejemplo si es un vídeo, además de indicar que es un vídeo, podremos saber con qué cámara se grabó, en qué formato está, su calidad…

Almacenar datos y metadatos a la vez agiliza mucho los procesos analíticos de business intelligence, predicción, inteligencia artificial, etc. Contar con equipos de almacenamiento de objetos permite impulsar estrategias de Big Data, Data Lake e IoT, así como ubicar en ellos robustos planes de backup y disaster recovery.

Estos sistemas también sirven para almacenar datos estructurados, si bien hay que indicar que son más lentos que los específicos para ellos. Hay soluciones de almacenamiento de objetos cloud y como recursos físicos on-premises. Fabricantes como Dell EMC, NetApp, Hitachi, etc., ofrecen cabinas de gran valor con capacidades avanzadas de compresión y deduplicación que maximizan su espacio.

Servicios de almacenamiento de objetos en la nube para Data Lake

Estos proveedores líderes de almacenamiento proporcionan sistemas tanto cloud como físicos muy escalables. Pero sin duda, atendiendo a ese requisito, las empresas cada vez se sienten más atraídas por servicios en la nube para infraestructuras Data Lake.

Los grandes proveedores de servicios IT cloud como Amazon Web Services, Azure y Google cuentan con servicios de almacenamiento para datos no estructurados, como es el caso de las soluciones cloud para almacenamiento de objetos AWS S3 y Glacier; Azure Blob Storage; y Google Cloud Storage.

Pese a que son opciones que permiten la carga nativa en la nube y ofrecen un alto rendimiento, una vez más conviene recordar que este tipo de propuestas cloud nunca deben ser entendidas como un plug&play. Su integración en la infraestructura TI corporativa requiere un diseño, un despliegue y un mantenimiento que exige tener amplios conocimientos técnicos y de negocio. En este sentido, tienes a tu disposición a los profesionales de Orbit Consulting Group para asesorarte y gestionar los entornos híbridos de almacenamiento que necesite tu empresa.

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