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Oracle aproxima el Big Data, Fast Data e Internet de las Cosas al mundo empresarial

La compañía presenta en Madrid el informe 'Cómo monetizar el tiempo real', su visión sobre los procesos de adopción de las nuevas tecnologías, que permiten la transformación de las empresas en negocios digitales.

Oracle evento real time mesa redonda

El tratamiento de los datos en los negocios está cambiando. La reconversión hacia un modelo de negocio digital supone un desafío para las empresas. El Big Data, Internet de las Cosas y el llamado Fast Data promueven la adopción de plataformas TI y sus beneficios se pueden transformar en ventajas competitivas.

 

Oracle ha mostrado en la presentación en Madrid del informe Cómo monetizar el tiempo real, y en la posterior mesa redondacómo el concepto de “tiempo real” se ajusta a los comercios y ofrece la respuesta que necesitan los clientes cuando interaccionan a través de sus aplicaciones móviles en una plataforma de comercio electrónico. A través de un viaje virtual y ejemplos de casos prácticos la compañía ha enseñado cómo sus soluciones van más allá de las propias bases de datos, adaptándose y permitiendo las nuevas ideas de negocio que están surgiendo.

 

La visión tecnológica de la compañía que va a permitir materializar esas ideas es su plataforma de TI en tiempo real. “Vamos a proporcionarles las tecnologías que las respalden, a proporcionarles nuevas vías”, se escuchó en el evento. Oracle quiere que las empresas vean todo lo que pueden hacer con la tecnología, ayudarles a hallar la respuesta que están buscando.

 

En el informe, Oracle explica los distintos enfoques de adopción de plataformas TI. Uno de ellos consiste en identificar un caso concreto, y delimitado, que permita desplegar las piezas tecnológicas de la plataforma buscándose un beneficio a corto plazo. Pero se aclara que aunque el despliegue inicial de la plataforma de tiempo real sea para un caso o pocos en el diseño se deben incluir elementos que permitan su evolución en el futuro.

 

El tiempo real genera mucha información que llega muy rápido. Hay que transformar en valor todos los datos que llegan en el mismo momento. Gestionarlos y convertirlos en elementos útiles para el negocio requiere diferentes tipos de herramientas según la tipos de datos (estructurados, no estructurados o semiestructurados).

Por ejemplo, para datos estructurados vienen bien los sistemas tradicionales de DWH soportados por motores de bases de datos relacionales. Sin embargo, para los datos no estructurados, en los que la densidad de información es pequeña será necesario encontrar herramientas que ayuden a hallar patrones de información y hacer varias búsquedas simultáneamente (por ejemplo, Hadoop). Por último, los llamados datos semiestructurados (aquellos proporcionados, por herramientas como los sensores) necesitan un proceso similar a las bases de datos tradicionales, pero no hace falta definir modelos con múltiples tablas relacionadas (para ello se usan bases de datos NoSQL).

 

A través de una demostración práctica de un viaje ficticio la compañía acercó a los participantes la forma en la que sus dos soluciones Oracle Event Processing y Oracle Golden Gate pueden ser aplicadas en el mundo empresarial. Ambas constituyen dos de sus propuestas para la captura del flujo de información. Por un lado, Oracle Event Processing (para la captura, análisis y correlación entre eventos, verificación de cumplimiento de reglas, etc), para la ingesta masiva de información consumiendo pocos recursos. Y por otro lado, Oracle Golden Gate, una solución de captura de cambios en bases de datos que permiten la captura e inserción en los motores de base de datos.

 

Además, para Oracle es importante disminuir el número de transformaciones que sufre el dato en la plataforma TI. Con vistas a lograrlo tienen soluciones como el sistema de ingeniería conjunta Oracle Big Data Appliance (BDA), el repositorio de datos Oracle NoSGL DB, Cloudera Hadoop, Big Data SQL u Oracle In-Memory Database Option, por ejemplo.

 

La tecnología se alía para digitalizar los negocios, automatizando y afinando procesos y modelos predictivos, gracias a la interacción de los datos. La inversión en ella se convierte en una herramienta fundamental para las empresas.  



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