Cinco grandes errores que hay que evitar al utilizar el Big Data

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¿Está tratando de averiguar cómo puede emplear el Big Data para hacer crecer su negocio? Asegúrese de no subirse al carro del Big Data sin estar preparado. La mejor de las tecnologías y sistemas puede fracasar si no se implementa correctamente. Expertos en big data arrojan luz sobre algunos aspectos críticos a los que hay que prestar atención.

A continuación, hemos intentado enumerar algunos puntos importantes que debe tener en cuenta al tratar con Big Data. Evitar estos cinco grandes errores le ayudará a evitar algunos errores de Big Data.

1. Elegir las fuentes equivocadas: Centrarse en la fuente equivocada puede llevar a grandes malentendidos y conclusiones erróneas. Los Big Data pueden proceder de una multitud de fuentes, como la analítica de sitios web, los datos de las redes sociales, los datos de los sensores, los datos de registro de las máquinas, los medios de comunicación, las aplicaciones empresariales y, por supuesto, Internet. Así que es fácil ahogarse en este mar de datos. Uno de los errores más comunes es elegir un conjunto de datos que esté fácilmente disponible y que no requiera limpieza. Sin embargo, es de vital importancia seleccionar la fuente correcta en función de lo que se necesite resolver, incluso si ese conjunto de datos requiere mucha excavación o limpieza. Esto también nos lleva al siguiente aspecto importante.

2. No definir su objetivo: Incluso antes de empezar a hojear las fuentes de datos, tienes que centrarte en lo que buscas exactamente. Si no te centras en lo que intentas resolver, no podrás elegir los recursos adecuados. Cuando el objetivo no está claramente definido, se tiende a utilizar los datos más fácilmente disponibles. Esto, a su vez, te lleva a nadar sin rumbo en grandes cantidades de datos sin ningún resultado tangible.

Imagen de big data

3. Ignorar la calidad de los datos: El siguiente aspecto más importante es asegurarse de que se dispone de datos de alta calidad. Es posible que disponga de grandes cantidades de datos que procedan de la fuente correcta y estén alineados con su objetivo; sin embargo, esto no socava la necesidad de que esos datos sean precisos y coherentes. Las grandes empresas emplean a personas para limpiar grandes cantidades de datos y garantizar su coherencia y uniformidad.

4. No categorizar los datos: A menos que los datos se clasifiquen correctamente en las etapas iniciales, tratar de clasificar los datos en una etapa posterior para obtener información a nivel micro puede ser bastante engorroso. Clasifique los datos por productos, departamentos, zonas geográficas, etc., para asegurarse de que puede cortar fácilmente los datos según sus necesidades. Esto le dará la ventaja de profundizar en el Big Data para obtener mejores conocimientos con mucha facilidad.

5. No se mueve a la nube: Por último, es obvio que el Big Data requiere enormes cantidades de espacio de almacenamiento, lo que a su vez implica enormes costes de infraestructura. Dependiendo de la naturaleza de su negocio y de la necesidad de Big Data como herramienta crítica de crecimiento, la implementación de Big Data puede tener un gran impacto en su negocio. Un paso en falso y podría encontrarse luchando con lo básico en lugar de aprovechar los beneficios de Big Data. Por ello, trasladar sus datos a la nube es una de las opciones más seguras que le ayuda a optimizar los costes de infraestructura y a ampliar o reducir la escala en función de cómo parezcan ir las cosas.

El Big Data ha llegado para quedarse. Así que asegúrese de que su organización lo implementa con la previsión adecuada para cosechar los primeros dividendos y evitar errores. Contratación de expertos en análisis de datos suele ayudar a evitar esos errores desde el principio.


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Sobre el autor

Minhaj dirige las operaciones de Kolabtree

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