La compañía IDC, especializada en investigación y análisis de mercado, ha publicado un informe sobre la relevancia del Big Data en la industra del petróleo y gas en Norteamérica. La conclusión del estudio muestra los motivos por los que la tecnología Big Data & Analytics será una de las prioridades de inversión en el sector.

El estudio Big Data en números 2014, realizado por Online Business School (OBS), recoge el vasto crecimiento del tráfico de datos generado, principalmente, por las tres tecnologías que han supuesto la puntilla para el nacimiento de la disciplina del Big Data: los dispositivos móviles con conexión a internet y el internet de las cosas, el comercio electrónico y las redes sociales.

El informe de ventas es básico para tomar buenas decisiones empresariales focalizando en los aspectos importantes para mantener la alineación con la estrategia de la compañía. Una de las ventajas que ofrece una buena gestión del informe de ventas es conocer a fondo los detalles del mercado al que nos dirigimos. 

El cruce y el análisis de datos masivos han permitido desarollar una herramienta de ayuda para los médicos a la hora de tomar decisiones personalizadas para cada paciente a la hora de establecer los parámetros de tratamientos oncológicos. El descubrimiento completo del genoma humano conlleva que grandes y pequeños laboratorios hayan logrado regular de forma individualizada los tratamientos de algunas enfermedades.

IBM Cognos Data Manager proporciona capacidades ETL dimensionales para la inteligencia de negocios de alto rendimiento. Dentro de TM1, IBM Cognos Data Manager es la herramienta idónea para ejecutar cualquier operación de extracción, transformación y carga de datos. Algunas de sus características más relevantes son:

Los grandes conjuntos de datos que se generan a gran velocidad, por múltiples canales y en distintos formatos presentan dificultades a la hora de trabajar con ellos. Big Data ha irrumpido en el sector de la tecnología y la información como la mejor solución para recogerlos, almacenarlos, buscarlos, compartirlos, analizarlos, visualizarlos, procesarlos y entenderlos.

El emparejamiento de datos, también conocido como data matching, busca efectuar una comparación de los datos que serán objeto de la migración con otros, recogidos en una base de datos de conocimiento. Para llevar a cabo este cotejo es necesario definir de forma previa un porcentaje de aceptación que se considere válido. Tomándolo como referencia, podrá establecerse una política de emparejamiento que marque las directrices a seguir en este proceso.

La importancia de esta técnica es crucial para la calidad de los datos. En otras palabras, aplicar el matching es necesario, no sólo para obtener un buen resultado en la migración de datos, sino también para poder confiar en la consistencia e integridad de los mismos, ya finalizado el proyecto de migración de datos.

La cuenta atrás hasta el 1 de enero de 2016 continúa su marcha a un ritmo imparable y las empresas aseguradoras tienen los minutos contados para adecuarse a los nuevos requisitos y medidas de control a que Directiva de Solvencia II les impone.

Todo proyecto de Data Warehouse tiene su particular entidad a la hora de gestionar los datos. Esta cualidad se les reconoce en base a su capacidad para dar respuesta a:

- Las consultas estratégicas de la compañía.

- A las necesidades de información crítica para la toma de decisiones.

- Al potencial integrador que deben presentar, para poder permitir que la visión única sea una realidad, garantizando una única versión de la verdad.

Lograr esta altura en el análisis estratégico organizacional está en dependencia de la gestión de los datos y por ello ha de ser tomado como una prioridad a la hora de definir e implementar un proyecto de Data Warehouse, sea cual sea el sector o la actividad de la empresa que se halla en la antesala de su puesta en marcha.