Los data warehouses en la nube son un elemento fundamental de la transformación digital porque no requieren ningún tipo de hardware, son infinitamente escalables y solo se pagan los recursos de datos que se consumen. Sin embargo, eso no es todo, hay más, y la cosa se complica.
Azure Synapse, Amazon Redshift, Google Big Query y Snowflake, todos ellos, requieren integración de datos en tiempo real y automatización del ciclo de vida para alcanzar su máximo potencial. El problema es que estas dos capacidades no están incluidas, por lo que es necesario codificar a mano las secuencias de comandos de ETL para compensarlo. En consecuencia, los desarrolladores se ven limitados y las transferencias de datos, restringidas; lo que afecta negativamente a su retorno de inversión inicial.
No obstante, no hay que darlo todo por perdido. La integración de datos de Qlik, cuando se utiliza con data warehouses en la nube, puede mejorar enormemente la productividad y la rentabilidad de sus proyectos de analítica más importantes. Descargue el informe de Nucleus para descubrir cómo lograrlo.
En el informe le mostraremos lo siguiente:
- Cómo la empresa de logística Ewals Cargo Freight logró un aumento de la productividad del 400% y recuperar además la inversión realizada dentro del plazo de suscripción.
- Cómo puede crear su propio modelo de negocio y automatizar su data warehouse mediante la identificación de parámetros como la rentabilidad, la amortización, el valor actual neto, el coste total de propiedad y otras métricas.
- Dónde aplicar la integración de datos de Qlik a fin de lograr el mayor beneficio posible.