Las empresas se están embarcando en iniciativas de transformación digital con miras a ganar mayor agilidad y flexibilidad. Este impulso permite a muchas empresas optimizar los procesos comerciales de forma escalable. Pero también hay muchos que no aprovechan sus iniciativas.
El diferenciador entre ganar y perder con las iniciativas de transformación digital es la ingestión de datos y la capacidad de transmisión. Permite a las empresas acceder a los datos en el momento adecuado, proporcionando la respuesta adecuada al cliente, mejorando los servicios y los resultados comerciales.
Los usuarios empresariales pueden manipular los datos de forma eficaz para satisfacer las demandas de los clientes en todo momento. En este blog, echaremos un vistazo a los beneficios comerciales del mundo real de la capacidad de ingestión de datos de archivos grandes .
¿Qué es la capacidad de ingestión de datos de archivos grandes?
En palabras simples, la ingestión de datos de archivos grandes es la capacidad o característica para procesar archivos grandes en formatos estructurados, semiestructurados y no estructurados o heterogéneos entre los sistemas de origen y destino. Los datos se pueden canalizar entre varias fuentes según las distintas necesidades centradas en los datos de una empresa.
Las empresas utilizan herramientas centradas en software para facilitar la ingestión de datos. Este enfoque proporciona una enorme ventaja sobre los métodos convencionales o los aparatos costosos que ocultan codificaciones y gastos generales elevados.
¿Por qué lo necesitan las empresas?
Se sabe que las tecnologías modernas realizan operaciones intensivas en datos . La precisión con las tecnologías modernas viene con el tamaño. Por ejemplo, la información recopilada de un grupo de 50.000 personas será mucho mejor que la información recopilada de un grupo de 5000 personas. Cuanto mayor sea la escala, mejores resultados ofrecerá. Para hacerlo sin problemas, necesitan establecer una simbiosis más fluida entre todas las tecnologías.
Las organizaciones que utilizan métodos de integración de API convencionales para traer archivos grandes pueden tener dificultades para traer los datos de diferentes fuentes. Se enfrentan a largas batallas para construir cada conexión para el procesamiento de datos. Los equipos enfrentan tiempos de inactividad debido a que los sistemas subyacentes no procesan los datos. En este método, los datos se analizan y se unen después del procesamiento. Este método es engorroso y tedioso. Las organizaciones aportan datos deficientes a la producción, lo que afecta negativamente a los resultados.
Los dispositivos de procesamiento de datos pueden resolver este problema, pero requieren una configuración y recursos de ingeniería costosos. Las empresas pueden perder millones de dólares al implementar la configuración. La respuesta correcta para contrarrestar estos desafíos es la ingestión de datos de archivos grandes. Permite a los equipos restar datos de muchas otras fuentes y procesarlos sin problemas. Los equipos pueden hacer esto de manera no técnica sin una codificación pesada ni una infraestructura adicional. Los equipos pueden procesar una enorme cantidad de datos de manera eficiente y llevarlos a un almacén de datos.
Los datos se pueden limpiar de errores y procesar a diario. La información se puede utilizar fácilmente para iniciativas de Big Data y otros fines comerciales. Las empresas pueden canalizar datos de varios GB al lugar correcto en el momento adecuado sin demora. Se pueden fusionar grandes fuentes de datos sin depender de habilidades especializadas. Las empresas pueden ahorrar millones de dólares al procesar datos multidimensionales y de varios GB. Esto ayuda a los equipos a eliminar silos, construir lagos de datos y garantizar el éxito continuo de sus iniciativas digitales.
