1. Conoce los requisitos específicos de tus datos
El primer paso para gestionar eficazmente los datos máquina es aprender exactamente qué información está generando tu entorno actual. Hay muchas soluciones de análisis de datos en el mercado que pueden ayudarte con esta investigación, sin embargo es importante estar seguro que estas aplicaciones funcionan de forma eficiente.
Por ejemplo, miles de empresas utilizan Splunk para supervisar y analizar las operaciones de IT y los datos de seguridad. Esta plataforma puede analizar terabytes de datos todos los días, pero por cada terabyte analizado requiere 23 veces lo que una solución DST o de almacenamiento por niveles. Para que Splunk pueda ejecutar con eficacia procesos de indexación, los equipos de IT deben moverse bien en un mundo híbrido de entornos locales y de nube.
También hay otras soluciones de código abierto para el análisis de datos máquina. Estas soluciones aprovechan la nube y su escalabilidad manteniendo los datos cerca de su fuente. Todas estas aplicaciones requieren almacenamiento de alto rendimiento y un acceso de baja latencia a sus sistemas de origen. Las organizaciones que puedan proporcionar estos requisitos, estarán listas para aprovechar las grandes ventajas que estas soluciones ofrecen.
2. Evita el sobre aprovisionamiento de almacenamiento
Antes de invertir en nuevas opciones de almacenamiento para datos máquina, asegúrate de que no se está comprando más capacidad de la que es necesaria. Esto suena obvio, pero es asombroso cuentas empresas compran más almacenamiento del necesario debido a que tienen miedo de no tener bastante capacidad. Cuando se construye una estrategia para almacenar y gestionar los próximos 5 años de datos máquina y su crecimiento, debes investigar en primer lugar las diferentes formas en que las soluciones actuales pueden ser mejoradas antes de decidirte por aumentar el almacenamiento en tu empresa.
3. Hacer del edge computing una prioridad
Edge computing es una arquitectura distribuida de IT en la que los datos del cliente se procesan en la periferia de la red, lo más cerca posible de la fuente de origen.
Cuando las empresas trasladan datos a la nube, un temor común es la latencia potencial y los problemas de rendimiento que la infraestructura de la nube puede provocar. Edge computing utiliza arquitecturas distribuidas para llevar los recursos del centro de datos a la periferia de la red, permitiendo que los datos sean analizados y utilizados en tiempo real, reduciendo drásticamente la latencia.
Edge computing es una solución perfecta para aplicaciones de análisis de datos máquina. Debido a que proporciona almacenamiento de alto rendimiento para datos que crecen rápidamente, también es efectivo para analíticas operacionales, contenido multimedia y aplicaciones financieras. De hecho, cualquier empresa que almacene grandes cantidades de datos en sus instalaciones y necesite alto rendimiento, es un candidato sólido para Edge computing.
4. Asóciate con expertos en gestión de datos y en la nube
Los equipos inteligentes de IT dan soporte a la prioridades críticas de sus compañías mientras trabajan para mejorar la eficiencia. Sin embargo, la gran cantidad de datos máquina en la empresa puede hacer prácticamente imposible que los equipos de IT puedan manejar todo esto por sí mismos. Los proveedores de servicios especializados en gestión de conjuntos masivos de datos y servicios en la nube, pueden ser socios estratégicamente beneficiosos para las empresas que luchan con estos problemas, ya que trabajar con ellos puede ayudar a liberar a los equipos para que puedan hacer lo que mejor saben hacer.
5. No dejes que los datos máquina vayan a la basura
Los datos máquina deberían ser una prioridad del negocio por una razón muy simple: pueden ser muy valiosos.
Con el soporte de aplicaciones analíticas y almacenamiento escalable y de alto rendimiento, las organizaciones pueden descubrir ideas que se encuentran ocultas en sus enormes almacenes de información. Se trata de conocimientos que pueden ayudar a mejorar todos los aspectos del negocio, desde la optimización de la experiencia de usuario y la toma de decisiones basada en datos y en tiempo real, hasta la reducción drástica de los ciclos de análisis de datos y el refuerzo de su seguridad.
Conclusión
El crecimiento de los datos máquina no se va a ralentizar, pero eso no significa que tu empresa deba sentirse agobiada por ellos. Utilizando estas directrices se pueden administrar los datos máquina de manera eficaz sin inundar el departamento de IT ni aumentar el presupuesto de almacenamiento.
Con los datos máquina bajo control, tu empresa puede utilizar la información para propósitos valiosos, como obtener información importante sobre sus operaciones y mejorar enormemente su rentabilidad.
