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Big Data


Big Data a disposición del usuario con Qlikview

Big Data es un término relativo y los requisitos de datos difieren en cada organización. QlikView ofrece dos modelos de gestión de datos Big Data, ambos aportan una excelente experiencia de usuario. Alternar entre uno y otro no es problema para el usuario, con lo que los clientes no se ven limitados por el modelo que elijan. Cualquiera de los dos métodos permite un avance significativo en los tiempos de llegada al dato esencial.

1.- Arquitectura 100% en memoria

El motor de búsqueda patentado de datos en memoria de QlikView comprime los datos habituales en un factor de 1 a 10, lo cual significa que un único servidor de 256GB de RAM puede cargar más de 2TB de datos no comprimidos. Esto representa miles de millones de filas, al tiempo que ofrece una tasas de respuesta únicamente posibles con arquitecturas en memoria. Otras características QlikView como el encadenamiento de documentos y la carga binaria aceleran aún más la exploración de conjuntos de datos muy extensos. Esta es la ruta elegida por muchos clientes Qlik para el análisis de terabytes de datos almacenados en data warehouses o clusters Hadoop y otros respositorios similares.

2.- QlikView Direct Discovery

Para empresas que hayan invertido en un gran data warehouse u otra infraestructura de Big Data y no deseen cargar todos los datos en memoria en QlikView, QlikView Direct Discovery es un modelo hídrido que aprovecha por igual los datos en memoria y los datos que se consultan de manera dinámica desde una fuente externa.

  • Consulta datos de repositorios Big Data al instante y sobre la marcha
  • Envía los resultados de la consulta a la memoria para una recuperación de datos al instante
  • Mantiene las asociaciones entre todos los datos, independientemente de su ubicación
  • Descubra con Sand la Potencia Analítica del Big Data

    El valor de la analítica Big Data se puede poner a disposición del usuario de negocio condensándolo, y presentando de una manera inteligente sólo la información que importa y afecta de manera contextual al problema que estén manejando en ese momento los usuarios. Por ejemplo, un ejecutivo puede que esté interesado en unos breves datos de resumen acerca de las líneas de producto de una empresa, mientras que un director de producto o el director de una determinada geografía puede que necesite más detalle, pero sólo de aquellas áreas que supervisa. En determinadas ocasiones, como por ej. un director de Soporte al Cliente que necesite investigar las grabaciones de llamadas a un cliente en particular, puede que sea necesario revisar los datos en bruto, sin procesar. Los profesionales de TI se ven constantemente ante el desafío de tener que proporcionar la infraestructura adecuada y además ayudar a dar sentido a los datos de Big Data.

    Visualizaciones y Análisis para Usuarios de Negocio

    Medir el sentir de los consumidores, optimizar las cadenas de suministro, detectar el fraude,... El análisis Big Data es potente, pero, para poder beneficiarse de todas estas posibilidades, las organizaciones deben contratar a expertos de datos, elaborar complejos algoritmos y realizar inversiones masivas en software e infraestructuras. Esto deja a los directivos de empresa, y a los profesionales TI que los respaldan, preguntándose: ¿Es posible hacer que Big Data resulte definitivamente útil para los usuarios de negocio? La respuesta con Qlikview es afirmativa

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