El peso de tus datos se reflejará en el crecimiento de tu negocio

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Para cualquier organización con transformación digital, una consideración primordial es cómo encontrar, capturar, administrar y analizar sus datos. Están tendiendo a Big Data y Data Science para facilitar el descubrimiento de análisis que permitirán tomar decisiones informadas. Los CIO tienen la responsabilidad de proporcionar conocimientos especializados en el área de análisis, así como una comprensión de cómo proporcionar análisis de datos a través de la ciencia de datos y enfoques algorítmicos.

 

Sin embargo, puede ser difícil,  saber cómo trabajar con Big Data y Data Science, teniendo programas centrados en la misión, proporcionar inteligencias apropiadas; diseñar e implementar modelos predictivos, enfoques algorítmicos y modelos compartibles; y reducir los costes, mientras que la producción de resultados finales.

 

Entonces, ¿cómo pueden los equipos directivos implementar Big Data en su flujo de trabajo, y cómo pueden traducir lo que tiene pinta de ser jeroglíficos a la alta directiva en lenguaje sencillo? Más importante aún, ¿cómo puede su organización decir qué datos son buenos y cuáles son malos – los datos que no le proporcionan el nivel de información que necesita para tener éxito? ¿Cómo puede implementar análisis en tiempo real en los datos de transmisión?

Prioridad uno: Conoce tus datos

Cada organización parece tener sus propias definiciones de Big Data. Un lenguaje de datos común fomentará el crecimiento de las mejores ideas compartidas entre diversos equipos internos y socios confiables. Tomar este primer paso determinará cómo una organización aprovechará el poder del análisis avanzado y se beneficiará de los grandes datos.

 

Nuevas herramientas para conocer sus datos

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El IoT, comunicación máquina-máquina, redes sociales y sensores están contribuyendo a esta proliferación de datos. Gran parte de ella está desestructurada, menos ordenada y más interrelacionada que los datos tradicionales. Lo que esto significa es que estos nuevos y masivos conjuntos de datos ya no pueden ser fácilmente gestionados o analizados con herramientas, métodos e infraestructuras tradicionales de gestión de datos.

 

El Big Data representa un importante cambio de paradigma en la tecnología empresarial, desde la seguridad a los datos financieros y desde aplicaciones móviles a aplicaciones de software. Está cambiando rápidamente el panorama tradicional de análisis de datos en todas las industrias. Para hacer frente a estos retos, las empresas han comenzado a implementar grandes tecnologías de datos.

 

Apache Spark y Storm están entre las nuevas herramientas que han evolucionado para administrar y analizar Big Data. Una opción viable puede ser una arquitectura adecuada diseñada para complementar bases de datos Spark y Hadoop / NoSQL como Cassandra y Hbase, que pueden usar computación en memoria y análisis interactivo.

 

Comparación con el EDW tradicional

Un almacén típico de datos empresariales (EDW) normalmente funciona con datos extraídos que se han enrollado en una base de datos independiente para análisis específicos. Las bases de datos EDW se basan en modelos de datos estables. Ellos ingieren datos de aplicaciones empresariales como CRM, ERP y sistemas financieros. Varios procesos Extract, Transform, Load (ETL) actualizan y mantienen estas bases de datos de forma incremental, normalmente en horarios, semanales y mensuales. Un estándar EDW se ejecuta de cientos de gigabytes a múltiples terabytes.

 

Ojo pueden haber inconvenientes al trabajar con EDWs, incluyendo:

Tiempos de respuesta reducidos. La necesidad de ejecutar análisis ad-hoc de vez en cuando, además de informes operacionales regulares degrada los tiempos de respuesta del sistema.

Cambio costoso. Los cambios en el sistema y la configuración son costosos debido a diseños rígidos e inflexibles.

Disponibilidad y problemas de latencia. La separación de la base de datos de fuentes de datos operacionales provoca problemas de disponibilidad de datos. Las limitaciones de ventanas por lotes también se agregan a la latencia de los datos.

El diluvio de datos ha llevado al EDW tradicional al punto de ruptura. Los datos vienen en todas las variedades y formatos, y los nuevos procesos de recopilación de datos ya no están centralizados.

Cada plataforma de datos tiene lo suyo

Si tomamos las múltiples capas de grandes entornos de datos como ejemplo. Tendremos diferentes capas que realizan diferentes funciones dentro del entorno general del gran conjunto de datos. Por ejemplo, las opciones de consulta y de interfaz se sitúan por separado en las herramientas de administración de nivel superior, que a su vez se sitúan por separado al almacenamiento de datos real.

 

Cada capa tiene su propio ciclo de vida y necesita ser protegida y guardada independientemente de las otras capas mientras sigue cumpliendo su papel y propósito como parte de una entidad “completa” segura. En el marco de código abierto Hadoop es un buen ejemplo de esta multiplicidad, y se pueden aprender lecciones de los grandes incidentes de datos que han afectado a Hadoop para informar a la gran protección de datos en el futuro. Con Hadoop, todos los datos podrían ser cifrados en la plataforma, pero si algunos de los elementos clave de gestión están separados del sistema y no están adecuadamente protegidos, esta capa seguirá siendo propensa a amenazas, haciendo que todo el sistema sea vulnerable.

 

Los datos son una mina de oro cuyas riquezas están esperando ser extraídas. Pero no sólo cualquier herramienta hará, y los aspirantes “mineros” deben tener un plan detallado. Los grandes datos pueden hacer que las organizaciones se metan en problemas si las organizaciones no procesan e interpretan los datos útiles o necesarios. Las ideas basadas en los datos están diseñadas para cumplir con objetivos estratégicos de negocio y las recomendaciones enumeradas anteriormente le ayudarán a extraer de forma segura y sana los datos por su verdadero valor.

 

Fuente

https://www.datanami.com

 

http://dataconomy.com

 

 

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