SOLUCIONES TRANSACCIONALES: POR QUÉ SON UNA MINA DE ORO

Una base de datos de este tipo cuenta con información actual y detallada y los datos procesados se emplean para controlar y ejecutar las tareas fundamentales del negocio

No cabe ninguna duda sobre que el verdadero oro del siglo XXI son los datos. Tanto es así, que la gestión del dato ha pasado a convertirse en una prioridad estratégica para las empresas. No en vano, un 74% de las compañías ha aumentado la inversión en análisis de datos en el último año, según el primer estudio en España sobre Data&Analytics e IA, realizado por CloserStill Media y la consultora BARC.

Ahora bien, el dato por sí mismo no vale de nada. La forma en la que se trata, se analiza y se extraen conclusiones para la ayuda en la toma de decisiones es lo que le confiere ese gran valor.

En este contexto, las bases de datos transaccionales se han convertido en una de las piezas clave para cualquier tipo de empresa u organización. Se trata de bases de datos que tienen como objetivo el envío y recepción de datos a gran velocidad. Además, aseguran las transacciones dentro de una base de datos relacional o, en caso de que no se puedan asegurar, las revierte, de manera que evitan que las transacciones queden incompletas.

Una de sus principales características es que permiten acometer un gran número de transacciones cortas en línea. De este modo, se pueden llevar a cabo consultas de manera muy rápida, manteniendo la integridad de los datos en entornos de acceso múltiple y garantizando unos niveles de efectividad muy elevados. En definitiva, una base de datos de este tipo cuenta con información actual y detallada y los datos procesados se emplean para controlar y ejecutar las tareas fundamentales del negocio.

Como explican desde Minsait, “hasta hace poco, los datos se consumían en sistemas analíticos que ayudaban a extraer conclusiones estratégicas para modificar los procesos de negocio. En el nuevo paradigma, las aplicaciones transaccionales y de gestión resultan mucho más flexibles y son capaces de retroalimentarse en tiempo real con el dato que tiene la compañía. Así, el proceso de negocio es capaz de moldearse a la información de la que dispone de cara a dar la mejor experiencia de uso posible y poder tomar decisiones de forma más analítica y, por tanto, efectiva”.

A este respecto, la principal ventaja de las bases de datos transaccionales es su flexibilidad. Como señalan desde PowerData, “es posible modificar alguna información sin tener que manipular la información sensible o aislada ya que, tanto la interfaz, como las reglas para manipular la memoria de datos se pueden lograr sin cambiar la estructura general del sistema”. Además, este tipo de bases de datos permiten a los usuarios tener una mejor capacidad para recuperar el historial de los datos almacenados y, gracias a su consistencia, existe un riesgo mínimo de pérdida por causa de fallos en el sistema o en la alimentación.

En este sentido, otra de sus ventajas es que como recogen datos históricos de las transacciones, se pueden emplear para facilitar los análisis posteriores. Por otro lado, este tipo de aplicación ejecuta las operaciones con muy baja latencia. En otras palabras, su velocidad de procesamiento es bastante rápida.

Otra de las características que destaca es que cuando se integran con bases de datos analíticas en una sola plataforma, se consigue una mayor consistencia del procesamiento de transacciones y, con ello, la obtención de información útil (como pueden ser informes sobre tendencias de ventas o el comportamiento de los clientes).

Maximizar el negocio

Las posibilidades que ofrecen las bases de datos transaccionales permiten llevar la gestión del negocio a otro nivel. Y es que permiten tomar decisiones tácticas gracias a la información que proporcionan, principalmente, la que se obtiene en tiempo real. De este modo, las empresas pueden obtener una fotografía muy certera de los procesos que tiene el negocio en curso.

Cabe recordar que las empresas generan ingentes cantidades de datos y todo apunta a que en los próximos años ese volumen seguirá creciendo. “El reto en las organizaciones está en aprovechar la ventaja competitiva y aportar valor al negocio a través del uso y la explotación de todos sus datos disponibles. En este sentido, el dato se convierte en un activo estratégico imprescindible para la generación de nuevas vías de ingresos; para mejorar la eficiencia de los procesos; para minimizar riesgos; y, por supuesto, para cumplir con requerimientos regulatorios aplicables”, apuntan desde Deloitte.

Por ello, es esencial contar con plataformas de datos que permitan disponer de la información necesaria, cuando se necesita y con la calidad requerida para tomar decisiones. Y es que en la era de la transformación digital, contar con herramientas que faciliten la toma de la decisiones basadas en un información veraz va a ser uno de los principales factores de diferenciación para cualquier empresa.

Un 74% de las compañías ha aumentado la inversión en análisis de datos en el último año

ecosistema de datos, poniendo especial foco en la generación de soluciones con orientación a productos de datos (data products) siendo capaces de disponibilizarlos de la manera más ágil posible al resto de la organización, es decir, democratizando su uso. El principal objetivo que se persigue con ello es fomentar la creación de nuevos modelos de negocio y soluciones alrededor de los datos de forma que nos permitan obtener el tan deseado valor de los datos.

Futuro de la estrategia de datos. ¿Cómo será su futuro? En NTT DATA, ¿qué novedades hay previstas para impulsar esta propuesta de valor?

El futuro de las estrategias de datos se basará en la automatización, la inteligencia artificial, el análisis avanzado y una cada vez más importante privacidad y ética de los datos. Todas las organizaciones deberán adaptarse a estas tendencias e incorporarlas en su ADN y cultura para aprovechar al máximo el valor de sus datos y no perder ventaja competitiva en los mercados actuales.

Las principales novedades en torno a esta propuesta de valor se focalizarán en cuatro ámbitos. En primer lugar, la incorporación de nuevos elementos de automatización para facilitar diferentes tareas asociadas a los datos. En segundo lugar, la verticalización por sectores de modelos iniciales de inteligencia artificial responsable que luego se puedan personalizar para las casuísticas específicas. En tercer lugar, la compartición de datos entre diferentes compañías para aportar más valor que el ofrecido únicamente por los datos propios de la organización y, por último, la incorporación de elementos de GreenIT y sostenibilidad.