{"id":1316,"date":"2016-01-25T11:18:25","date_gmt":"2016-01-25T11:18:25","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/blog\/?p=1316"},"modified":"2018-08-29T08:37:43","modified_gmt":"2018-08-29T08:37:43","slug":"mistakes-using-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/errores-usando-grandes-datos\/","title":{"rendered":"Cinco grandes errores que hay que evitar al utilizar el Big Data"},"content":{"rendered":"

\u00bfEst\u00e1 tratando de averiguar c\u00f3mo puede emplear el Big Data para hacer crecer su negocio? Aseg\u00farese de no subirse al carro del Big Data sin estar preparado. La mejor de las tecnolog\u00edas y sistemas puede fracasar si no se implementa correctamente. Expertos en big data<\/a> arrojan luz sobre algunos aspectos cr\u00edticos a los que hay que prestar atenci\u00f3n.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, hemos intentado enumerar algunos puntos importantes que debe tener en cuenta al tratar con Big Data. Evitar estos cinco grandes errores le ayudar\u00e1 a evitar algunos errores de Big Data.<\/p>\n

1. Elegir las fuentes equivocadas:<\/strong> Centrarse en la fuente equivocada puede llevar a grandes malentendidos y conclusiones err\u00f3neas. Los Big Data pueden proceder de una multitud de fuentes, como la anal\u00edtica de sitios web, los datos de las redes sociales, los datos de los sensores, los datos de registro de las m\u00e1quinas, los medios de comunicaci\u00f3n, las aplicaciones empresariales y, por supuesto, Internet. As\u00ed que es f\u00e1cil ahogarse en este mar de datos. Uno de los errores m\u00e1s comunes es elegir un conjunto de datos que est\u00e9 f\u00e1cilmente disponible y que no requiera limpieza. Sin embargo, es de vital importancia seleccionar la fuente correcta en funci\u00f3n de lo que se necesite resolver, incluso si ese conjunto de datos requiere mucha excavaci\u00f3n o limpieza. Esto tambi\u00e9n nos lleva al siguiente aspecto importante.<\/p>\n

2. No definir su objetivo:<\/strong> 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 podr\u00e1s elegir los recursos adecuados. Cuando el objetivo no est\u00e1 claramente definido, se tiende a utilizar los datos m\u00e1s f\u00e1cilmente disponibles. Esto, a su vez, te lleva a nadar sin rumbo en grandes cantidades de datos sin ning\u00fan resultado tangible.<\/p>\n

\"Imagen<\/a><\/p>\n

3. Ignorar la calidad de los datos:<\/strong> El siguiente aspecto m\u00e1s 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 est\u00e9n 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.<\/p>\n

4. No categorizar los datos:<\/strong> A menos que los datos se clasifiquen correctamente en las etapas iniciales, tratar de clasificar los datos en una etapa posterior para obtener informaci\u00f3n a nivel micro puede ser bastante engorroso. Clasifique los datos por productos, departamentos, zonas geogr\u00e1ficas, etc., para asegurarse de que puede cortar f\u00e1cilmente los datos seg\u00fan sus necesidades. Esto le dar\u00e1 la ventaja de profundizar en el Big Data para obtener mejores conocimientos con mucha facilidad.<\/p>\n

5. No se mueve a la nube:<\/strong> Por \u00faltimo, 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 cr\u00edtica de crecimiento, la implementaci\u00f3n de Big Data puede tener un gran impacto en su negocio. Un paso en falso y podr\u00eda encontrarse luchando con lo b\u00e1sico en lugar de aprovechar los beneficios de Big Data. Por ello, trasladar sus datos a la nube es una de las opciones m\u00e1s seguras que le ayuda a optimizar los costes de infraestructura y a ampliar o reducir la escala en funci\u00f3n de c\u00f3mo parezcan ir las cosas.<\/p>\n

El Big Data ha llegado para quedarse. As\u00ed que aseg\u00farese de que su organizaci\u00f3n lo implementa con la previsi\u00f3n adecuada para cosechar los primeros dividendos y evitar errores. Contrataci\u00f3n de expertos en an\u00e1lisis de datos<\/a> suele ayudar a evitar esos errores desde el principio.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfEst\u00e1 tratando de averiguar c\u00f3mo puede emplear el Big Data para hacer crecer su negocio? Aseg\u00farese de no subirse al carro del Big Data sin estar preparado. La mejor de las tecnolog\u00edas y sistemas puede fracasar si no se implementa correctamente. Los expertos en Big Data arrojan luz sobre algunos aspectos cr\u00edticos a los que hay que prestar atenci\u00f3n. Hemos tratado de reunir a<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/a><\/div>","protected":false},"author":4,"featured_media":959,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,433],"tags":[119,18,175,72,325,174],"acf":[],"yoast_head":"\nFive big mistakes to avoid while using Big Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Avoid these five major mistakes that are commonly made while using Big Data.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/mistakes-using-big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Five big mistakes to avoid while using Big Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Avoid these five major mistakes that are commonly made while using Big Data.\" \/>\n<meta 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