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Big data para pequeñas y medianas empresas: cuándo lo necesita y cuándo no
La mayoría de las pequeñas y medianas empresas no tiene un problema de big data, sino de datos dispersos. Sus datos de ventas, operaciones y finanzas suelen caber con holgura en una sola base de datos relacional bien diseñada, como PostgreSQL, cuya documentación indica un límite de 32 TB por tabla. Las herramientas de big data, como los almacenes de datos, los pipelines en tiempo real y los data lakes, empiezan a compensar cuando los datos llegan más rápido o en mayor volumen del que una base de datos puede consultar con agilidad, o cuando hay que combinar muchos sistemas para analizarlos.
Por Web Your Vyavsay team · Publicado
Redactado con ayuda de IA. Los datos se verifican con las fuentes indicadas y los revisa nuestro equipo. Traducción de la versión en inglés, asistida por IA. Las llamadas y los proyectos se realizan en inglés.
El verdadero problema: datos dispersos
Los síntomas suelen ser estos: el mismo cliente aparece en tres hojas de cálculo, ventas y contabilidad nunca coinciden en una cifra y cada informe le cuesta a alguien un día de trabajo. Nada de eso requiere herramientas de big data. Requiere tener los datos en un solo lugar, con una sola definición de cada cifra.
Cuándo basta con una base de datos
- Sus datos se miden en gigabytes, no en terabytes.
- Sus informes tratan de pedidos, clientes, existencias, pagos y personal.
- Le basta con paneles que se actualicen cada pocos minutos o cada hora.
- Una sola aplicación, o unas pocas, generan la mayoría de los datos.
Cuándo compensan las herramientas de big data
- Recoge eventos de gran volumen cada segundo, como clics, lecturas de sensores o transacciones.
- Los analistas necesitan combinar datos de muchos sistemas, como la web, el CRM, el ERP y las herramientas de marketing.
- Los informes pesados ralentizan la aplicación que usan su personal y sus clientes.
- Entrena modelos con años de historial detallado.
Un camino sensato
- 1
Reúna los datos operativos en una base de datos
Sustituya las hojas de cálculo dispersas por un solo sistema con una sola definición de cada registro.
- 2
Añada vistas de informes y paneles
Construya sobre esa base de datos los informes que la gente realmente usa.
- 3
Separe los informes del sistema en uso
Cuando los informes empiecen a ralentizar la aplicación, páselos a una réplica de lectura o a un almacén de datos.
- 4
Añada pipelines solo cuando el volumen lo exija
Incorpore streaming y data lakes cuando el volumen de eventos o el número de fuentes realmente lo requieran.
Para qué sirve cada herramienta
| Sirve para | |
|---|---|
| Base de datos relacional (por ejemplo PostgreSQL) | Operar el negocio: pedidos, clientes, existencias, facturas |
| Almacén de datos | Analizar muchas fuentes sin ralentizar el sistema en uso |
| Data lake | Guardar a bajo costo grandes volúmenes de datos en bruto, como registros, archivos y eventos |
| Motor de búsqueda (por ejemplo Elasticsearch) | Búsqueda de texto rápida y análisis de registros |
Preguntas frecuentes
¿A partir de cuántos datos se habla de big data?
No hay un límite fijo. Una prueba práctica es si una base de datos bien diseñada puede guardar sus datos y responder a sus preguntas con suficiente rapidez. Si puede, todavía no necesita herramientas de big data.
¿Necesitamos un almacén de datos?
Lo necesita cuando analiza en conjunto datos de varios sistemas o cuando las consultas analíticas ralentizan el sistema en el que trabaja la gente. Hasta entonces, los informes sobre su base de datos principal son más simples y baratos.
¿Puede la IA usar nuestros datos sin una plataforma de big data?
Sí. La mayoría de los usos empresariales de la IA, como buscar en documentos, resumir registros o clasificar solicitudes, funcionan con datos en una base de datos corriente, siempre que estén limpios y en un solo lugar.
¿Qué hacemos primero si nuestros datos están repartidos en hojas de cálculo?
Lleve a un solo sistema el proceso que genera esos datos, para que los registros nuevos estén limpios desde el principio, y migre a él las hojas de cálculo antiguas.