Hace ya casi un lustro, Gartner anunciaba un crecimiento del mercado del Business Intelligence superior al 42% entre 2010 y 2014, un pronóstico que la realidad se ha encargado de confirmar ampliamente. Y si atendemos a los pronósticos de cara al futuro, los años venideros aún deparan al sector un mayor margen de crecimiento, con una previsión cercana al 50% para 2018.

Desde que se acuñó el término para designar sistemas de contención de grandes volúmenes de datos, Big Data ha focalizado la atención de buena parte de los especialistas en tecnologías de la información y la comunicación del mundo entero. Sin embargo, los múltiples intentos por definir de un modo unívoco en qué consiste y qué retos conlleva de cara al futuro no siempre han tenido el efecto positivo deseado, causando incluso a veces gran confusión entre los profanos en la materia.

La aplicación de Business Intelligence en negocios de venta directa al consumidor permite conocer en profundidad la conducta del comprador y orientar las acciones de negocio en función de las predisposiciones identificadas en los clientes.

Las etapas para garantizar la integridad, la fiabilidad y la calidad de los datos en un proceso de migración son las tres que señalamos a continuación:

Llevar a cabo un proceso de migración de datos puede suponer más complicaciones de lo que se tenía previsto: retrasos en los plazos de entrega, errores de limpieza en los datos o aumento de los costes estimados de proyecto, son algunos de los más frecuentes. Muchos de ellos pueden resolverse optando por la tecnología adecuada y dejándose guiar por expertos en la materia, que sean capaces de probar su experiencia en este campo.

• Elección de soluciones BI aplicadas a la gestión de datos: la capa de explotación debe permitir la mejora del análisis estratégicos, la toma de decisiones y el emprendimiento de acciones empresariales mediante el uso de sistemas. Las soluciones de inteligencia empresarial pueden clasificarse en scorecards, informes y dashboards, informes predefinidos, informes a medida, consultas (query) / cubos OLAP (on-line analytic processing), alertas, análisis, análisis estadístico, pronósticos (forecasting), minería de datos, optimización, y minería de procesos. La elección de la solución adecuada debe contemplar las necesidades de negocio.

Las empresas de viajes tienen la oportunidad de transformar la manera de ofrecer servicios a los viajeros gracias a Big Data. Para lograrlo, deben hacer de la adopción de esta tecnología una prioridad, para sí maximizar sus beneficios al mismo tiempo que ofertan una experiencia de viaje más inteligente y personalizada.

La finalidad primordial de las empresas que empiezan a utilizar Big Data es conseguir una mejor toma de decisiones. Es una de las principales conclusiones del estudio 'Big Data en números 2014' llevado a cabo por la Online Business School (OBS), un análisis numérico, estadístico y de usabilidad del área de gestión de datos.

El proceso de carga puede verse impactado en algunos casos, a pesar de que todo el proyecto de migración de datos haya transcurrido según lo previsto. Generalmente, cuando la carga se ve afectada suele ser por la presencia de un volumen considerable de datos históricos que tienen en común la antigüedad de su origen y su bajo índice de uso.

En estos casos, al definir la estrategia de migración se establece el traslado de los datos más recientes a destino y el archivo los históricos en un ámbito diferente. El modo de llevar a cabo esta solución, en la práctica, implica optar entre dos técnicas que permiten completar el proceso de migración actuando de esta forma:

- Subsetting: esta técnica se basa en filtrar la información antigua para proceder a alojarla en otro ámbito, cargando en la nueva base de datos únicamente los datos vigentes.

- Archiving: consiste en alojar la información antigua en medios de almacenamiento móvil de bajo coste, como un disco duro externo o un dispositivo USB, vinculando el medio de almacenamiento elegido, de forma lógica, a la nueva base de datos.