¿Eres capaz de ejecutar consultas e informes con cálculos complejos con un tiempo de respuesta instantáneo? ¿Tienes interrelacionada y disponible información de diferentes sistemas para su consulta inmediata?
Con la finalidad de optimizar todas y cada una de las etapas del ciclo de vida de los datos y potenciales propósitos de uso, se hace necesario diferenciar distintos tipos de almacenamiento con diferentes estructuras y propósitos, cuyos datos serán sometidos a los diferentes procesos de limpieza, depuración y transformación.
Soportado por modelos de datos de aprovisionamiento que optimizan los tiempos de carga de los datos desde sus diferentes orígenes.
Que recopilan y —a la vez—provisionan conjuntos de datos (datasets) para propósitos analíticos específicos, principalmente en en disciplinas de Big Data y Data Science.
Recogiendo y almacenando, en modelos relacionales y dimensionales, toda la información —estructurada o no— de interés analítico para la compañía. Información sobre la que debe estar asegurada su vigencia, calidad, interrelación y disponibilidad.
O por área de negocio, disponibilizando la información en modelos de datos analíticos (dimensionales o multidimensionales) preparada para su visualización mediante cubos, informes o cuadros de mando.
O conjuntos de datos, catalogados por áreas temáticas o de conocimiento, disponibles para el científico de datos o para otras aplicaciones.
Un enfoque claro y adecuado a las necesidades de tu compañía es el que te permitirá disponer en todo momento del dato que necesitas con agilidad para abordar cualquier nuevo propósito analítico.
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