Seis consejos para tener éxito con el Big Data

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Con la proliferación de dispositivos informáticos digitales y la explosión de los sitios de medios sociales y el excelente acceso a Internet, se generan regularmente grandes cantidades de datos públicos. Las técnicas y algoritmos eficaces que analizan estos datos proporcionan información casi en tiempo real, que se está utilizando para comprender la evolución de las tendencias y alertar a la población sobre emergencias inminentes.

La minería de datos puede ayudar a desarrollar muchas perspectivas útiles de los acontecimientos políticos y socioeconómicos, lo que permite a las personas crear políticas públicas sólidas. El objetivo de este artículo es guiarte a través de las herramientas y técnicas de Big Data para que puedas sacar el máximo partido y mejorar tus resultados.

La creciente capacidad de utilizar técnicas de big data para el desarrollo ayuda a revolucionar la educación, la agricultura y otras esferas de la vida que pueden ayudar a mejorar el nivel de vida de las personas. Si bien los Big Data ofrecen muchos beneficios, su naturaleza diversa ofrece muchos desafíos tanto a los científicos como a los analistas. Las preocupaciones más acuciantes se refieren a la adquisición y el intercambio eficiente de datos, el desarrollo del contexto y la integridad de un conjunto de datos, y la prometedora privacidad.

Herramientas para el análisis de big data

Hay cinco enfoques clave para analizar los big data y desarrollar ideas:

  • Herramientas de descubrimiento son útiles durante el ciclo de vida de la información para la extracción y el análisis rápidos e intuitivos de la información procedente de cualquier conjunto de fuentes estructuradas y no estructuradas. Estas herramientas permiten el análisis junto con los sistemas tradicionales de fuentes de BI. Como no es necesario el modelado previo, los usuarios pueden desarrollar nuevos conocimientos, llegar a conclusiones correctas y tomar decisiones informadas con rapidez.
  • Herramientas de BI son esenciales para la elaboración de informes, la gestión del rendimiento y el análisis, especialmente con los datos transaccionales de los almacenes de datos junto con los sistemas de información de producción. Las herramientas de BI ofrecen capacidades para la gestión del rendimiento y el BI, lo que implica cuadros de mando, informes empresariales, análisis ad hoc, cuadros de mando y análisis de marcos hipotéticos en una plataforma a escala empresarial. Las empresas deben aprovechar el aprendizaje automático. Es la mejor manera de tener éxito con la IA a nivel humano, y una el curso de aprendizaje automático puede ayudarle más información.
  • Análisis en la base de datos abarca diferentes técnicas para descubrir patrones y relaciones en los datos. Al aplicar estos métodos a la base de datos, se elimina el movimiento de datos hacia y desde varios servidores de análisis, lo que acelera los tiempos del ciclo de información y minimiza el coste total de propiedad.
  • Hadoop se utiliza para el preprocesamiento de datos con el fin de encontrar macrotendencias o piezas de información, como valores fuera de rango. Permite desvelar el valor potencial de los nuevos datos utilizando servidores básicos asequibles. La mayoría de las empresas utilizan Hadoop principalmente como precursor de formas avanzadas de análisis.
  • Gestión de decisiones abarca el modelado predictivo, el aprendizaje automático y las reglas de negocio para tomar medidas basadas en el contexto actual. Este tipo de análisis conduce a recomendaciones a través de múltiples canales, aumentando la importancia de cada interacción con el cliente.

He aquí seis consejos que pueden ayudarle a comprender cómo aprovechar eficazmente el poder del Big Data para su empresa.

1. Comenzar con pequeños

Los proyectos de big data, en la mayoría de las organizaciones, se inician cuando un empresario se convence de que la empresa no está recibiendo oportunidades en materia de datos.

Análisis de grandes datos puede realizarse con las herramientas de software que se utilizan principalmente como parte de las disciplinas analíticas sólidas como la minería de datos y análisis predictivo. Es probable que encuentre muchas incógnitas cuando trabaje con datos que su organización no haya utilizado antes, por ejemplo, la mayor parte de la información no estructurada de la web. ¿Qué partes de los datos tienen valor? ¿Cuáles son las métricas importantes que pueden proporcionar los datos? ¿Cuáles son los problemas de calidad? Debido a estas incógnitas, el tiempo y los costes necesarios para conseguir el éxito pueden ser difíciles de predecir.

Así que es mejor empezar poco a poco. Empieza por definir una analítica sencilla que no requiera tiempo ni datos para su ejecución.

2. Comprender los requisitos de su empresa 

¿Está su empresa preparada para las herramientas y soluciones de Big Data o no? Si tarda un día o incluso más en conseguir entradas de datos y análisis sobre la actividad empresarial esencial, entonces no lo está. Esta lentitud puede obstaculizar la eficacia de las decisiones empresariales y afectar negativamente a los ingresos y los beneficios.

Las empresas se enfrentan a un dilema de datos cuando los disruptores intentan cambiar el juego o cuando las industrias adyacentes ya están sacando partido a los Big Data. La mayor velocidad de la competencia hace que las empresas acepten el Big Data. La analítica de precisión de Big Data ayuda a "prever" situaciones en lugar de "pronosticarlas".

3. Presupuesto para la flexibilidad

Muchas empresas sobrestiman el número de informes que quieren incluir en su nueva analítica, lo que puede resultar costoso por los gastos de desarrollo de terceros. Resulta muy rentable asignar el presupuesto a la elaboración de una solución de "autoservicio" que permita a los usuarios elaborar sus informes a medida que surja la necesidad.

 4. El cuadro de mandos de los ejecutivos debe ser su prioridad

 Una interfaz fácil de usar que proporcione la información correcta a los directivos lo más rápidamente posible es la clave para garantizar que el sistema se utilice ampliamente. Interpretación de los datos y visualización de datos Los expertos pueden ayudar a desarrollar un tablero de mando ordenado y eficaz.

5. Siga a los expertos en Big Data

Según el director general de Semcasting, Ray Kingman, las empresas deben recurrir a las empresas de Big Data en lugar de realizarlo todo por su cuenta.

Y añadió: "Los minoristas con muchos consumidores, las empresas de servicios financieros y algunas empresas de tecnología están aprovechando la parte analítica y desarrollando algunas expectativas de rendimiento de base y de mayor retorno de la inversión." "Estas empresas están describiendo herramientas eficientes al mismo tiempo que hacen de la analítica un concepto más sencillo, lo que permite a las empresas utilizarlas".

Según Kingman, "las herramientas de Big Data serán accesibles más allá del laboratorio y se abrirán paso en el sistema de marketing, el desarrollo de productos y los procesos de venta de la industria."

También cree que es probable que la fase de recopilación de Big Data se convierta en un producto básico, y hay una alta probabilidad de que partes de la analítica se conviertan en productos disponibles.

6. Utilizar un enfoque orientado a la solución

Aunque se han realizado muchos avances en el ecosistema Hadoop a lo largo de los años, todavía está en ciernes como plataforma que puede emplearse en las implantaciones empresariales de producción. Es probable que las iniciativas tecnológicas empresariales evolucionen y sean un "trabajo en curso".

Los evaluadores de software no conseguirán una herramienta estándar que cubra todos los requisitos de análisis de Hadoop actuales y futuros. Sin centrarse en exceso en el término "a prueba de futuro", la extensibilidad y la escalabilidad deberían ser una parte vital de todas las listas de control de los proyectos.

La capacidad de portar transformaciones para que se ejecuten de forma consistente en diferentes distribuciones de Hadoop es una ventaja. Pero la durabilidad completa necesita un enfoque de plataforma global para la escalabilidad, que está en línea con la innovación abierta que está impulsando el ecosistema Hadoop.

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