Actualmente, un gran n\u00famero de organizaciones est\u00e1n transfiriendo sus datos a un entorno de almacenamiento basado en la nube. Sin embargo, la transici\u00f3n del gran volumen de datos del almacenamiento in situ a la nube no es posible realizarla de un solo golpe. Adem\u00e1s, para algunas organizaciones, la transici\u00f3n de los datos completos puede no producirse nunca. Esa ha sido una de las principales razones por las que la mayor\u00eda de las organizaciones se enfrentan a varias configuraciones de almacenamiento de datos, un entorno de datos combinado de soluciones locales, de nube privada y de nube p\u00fablica. Esta mezcla de configuraciones de almacenamiento de datos tambi\u00e9n se identifica como un entorno de nube h\u00edbrida. Seg\u00fan una investigaci\u00f3n pertinente a los profesionales de TI, realizada en 2017, se ha revelado que aproximadamente m\u00e1s del 80 % de las organizaciones siguen un enfoque multicloud.<\/p>\n
La limpieza de datos, la exploraci\u00f3n, la organizaci\u00f3n y la depuraci\u00f3n del contenido de los datos para obtener m\u00faltiples resultados de diagn\u00f3stico, o tambi\u00e9n identificada como \u00abdata wrangling\u00bb en t\u00e9rminos t\u00e9cnicos, ha sido reconocida como la parte m\u00e1s dif\u00edcil del an\u00e1lisis de datos. La mayor\u00eda de las organizaciones han confirmado que aproximadamente el 80% del valioso tiempo en cualquier tipo de proyecto de datos lo ocupa el proceso de limpieza de datos, dejando s\u00f3lo un 20% de tiempo para realizar el an\u00e1lisis real.
\nCuando se trata de un entorno h\u00edbrido, esta ardua tarea de limpieza de datos se vuelve m\u00e1s complicada debido al requisito de asegurarse de que los datos, tanto en el almacenamiento en la nube como en las instalaciones, sean coherentes. Los analistas de datos no aprecian el hecho de tener que pensar en las formas de trabajar con los datos utilizando diferentes t\u00e9cnicas cuando gestionan datos en diversos entornos. No se les debe exigir que establezcan diversos procedimientos para m\u00faltiples entornos de almacenamiento de datos. Lo que realmente aprecian los analistas de datos es disponer de una interfaz com\u00fan para la limpieza de datos. Esta interfaz debe ser lo suficientemente innata como para minimizar la intervenci\u00f3n del departamento de inform\u00e1tica y mantener una gesti\u00f3n protegida de los datos. Esto significa que las organizaciones deben buscar una tecnolog\u00eda interoperable dise\u00f1ada espec\u00edficamente para realizar la limpieza de datos.<\/p>\n
Las organizaciones necesitan una soluci\u00f3n de software de limpieza de datos que pueda funcionar eficazmente en todo tipo de entornos de almacenamiento de datos. Esta forma de interoperabilidad ofrece un valor significativo para las organizaciones modernas impulsadas por los datos, como las siguientes:<\/p>\n
Los metadatos se han identificado como la informaci\u00f3n sobre los datos y se requiere que sean los mismos en todo tipo de entornos inform\u00e1ticos. Cualquier diferencia o conflicto dentro de los metadatos puede servir de obst\u00e1culo en el proceso de an\u00e1lisis. S\u00f3lo la aplicaci\u00f3n de una soluci\u00f3n de software de limpieza de datos interoperable puede garantizar el uso de un fondo y un lenguaje uniformes para administrar los metadatos, independientemente de d\u00f3nde se hayan almacenado.<\/p>\n
Las organizaciones pueden hacer uso de una amplia gama de lenguajes para establecer una l\u00f3gica de transformaci\u00f3n. Sin embargo, en un escenario en el que se utilizan varias lenguas, la posibilidad de que se produzcan errores e imprecisiones tambi\u00e9n puede aumentar radicalmente. Con el uso de un lenguaje com\u00fan para la preparaci\u00f3n de la transformaci\u00f3n y la limpieza de los datos en diferentes entornos, la l\u00f3gica puede protegerse, compartirse y volver a utilizarse.<\/p>\n
Las soluciones interoperables ofrecen una experiencia de usuario totalmente coherente en diferentes entornos inform\u00e1ticos y muestran todos los datos en un formato uniforme. La experiencia colectiva del usuario es principalmente sustancial para un equipo, ya que no s\u00f3lo significa que se puede romper con las secuencias de comandos obsoletas, sino que las soluciones de software de limpieza de datos basadas en tecnolog\u00eda interoperable tambi\u00e9n permite a los usuarios finales la facilidad de tener que desarrollar una comprensi\u00f3n de una sola tecnolog\u00eda. Esto hace que sea mucho m\u00e1s c\u00f3modo para los analistas aprender a utilizar la soluci\u00f3n para la limpieza de datos y facilita su aplicaci\u00f3n para la mayor\u00eda de los miembros del equipo y, finalmente, da lugar a un procedimiento de an\u00e1lisis mucho m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n
Una soluci\u00f3n de software de limpieza de datos con caracter\u00edsticas adicionales de interoperabilidad permite la preparaci\u00f3n, estructuraci\u00f3n y limpieza de datos todo en uno en diversos entornos de almacenamiento de datos. Adem\u00e1s de eso, tambi\u00e9n proporciona a la organizaci\u00f3n una notable ventaja adicional, que es la independencia para ser vers\u00e1til con sus ajustes de almacenamiento de datos seleccionados. Con la inversi\u00f3n en una soluci\u00f3n de software de limpieza de datos particular para los usuarios empresariales, que puede lidiar con diversas configuraciones de almacenamiento de datos, una organizaci\u00f3n obtiene el poder de seleccionar entre la mejor combinaci\u00f3n de almacenamiento de datos basada en la nube y en las instalaciones de acuerdo con sus requisitos de almacenamiento de datos actuales y futuros.<\/p>\n
Organizaciones de diferentes tama\u00f1os se est\u00e1n moviendo actualmente hacia la adopci\u00f3n de soluciones de almacenamiento de datos basadas en la nube. Este movimiento tiene como objetivo principal mejorar la flexibilidad general y tambi\u00e9n ahorrar los costes de gesti\u00f3n del centro de datos local. Muchas grandes organizaciones experimentaron un cuello de botella cuando se esforzaron por analizar diversos conjuntos de datos almacenados en la nube. Este hecho ha hecho que muchas organizaciones se den cuenta de que la integraci\u00f3n de un servicio de datos de autoservicio a sus diversas plataformas de almacenamiento es fundamental cuando necesitan realizar la anal\u00edtica, especialmente dentro del almacenamiento de bases en la nube. La colaboraci\u00f3n con una soluci\u00f3n de software de limpieza de datos en este sentido ha demostrado ser extremadamente beneficiosa para una organizaci\u00f3n que se enfrenta a estas preocupaciones asociadas con el an\u00e1lisis de datos.
\nEn caso de que su organizaci\u00f3n est\u00e9 invirtiendo en un almacenamiento de datos basado en la nube y est\u00e9 interesada en aprovechar sus ventajas de ahorro, es prudente que su siguiente paso sea considerar una soluci\u00f3n de software para la limpieza de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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