{"id":2784,"date":"2018-01-09T11:00:52","date_gmt":"2018-01-09T11:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=2784"},"modified":"2018-01-09T14:10:20","modified_gmt":"2018-01-09T14:10:20","slug":"tips-to-succeed-with-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/","title":{"rendered":"Seis consejos para tener \u00e9xito con el Big Data"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-6a1881214376a\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-6a1881214376a\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#Tools_for_big_data_analysis\" title=\"Herramientas para el an\u00e1lisis de big data\">Herramientas para el an\u00e1lisis de big data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#1_Begin_with_small\" title=\"1. Comenzar con peque\u00f1os\">1. Comenzar con peque\u00f1os<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#2_Understand_your_companys_requirements\" title=\"2. Comprender los requisitos de su empresa\">2. Comprender los requisitos de su empresa\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#3_Budget_for_flexibility\" title=\"3. Presupuesto para la flexibilidad\">3. Presupuesto para la flexibilidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#_4_The_executive_dashboard_should_be_your_priority\" title=\"\u00a04. El cuadro de mandos ejecutivo debe ser su prioridad\">\u00a04. El cuadro de mandos ejecutivo debe ser su prioridad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#5_Follow_Big_Data_experts\" title=\"5. Siga a los expertos en Big Data\">5. Siga a los expertos en Big Data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/consejos-para-tener-exito-con-grandes-datos\/#6_Use_a_solution-oriented_approach\" title=\"6. Utilizar un enfoque orientado a la soluci\u00f3n\">6. Utilizar un enfoque orientado a la soluci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Con la proliferaci\u00f3n de dispositivos inform\u00e1ticos digitales y la explosi\u00f3n de los sitios de medios sociales y el excelente acceso a Internet, se generan regularmente grandes cantidades de datos p\u00fablicos. Las t\u00e9cnicas y algoritmos eficaces que analizan estos datos proporcionan informaci\u00f3n casi en tiempo real, que se est\u00e1 utilizando para comprender la evoluci\u00f3n de las tendencias y alertar a la poblaci\u00f3n sobre emergencias inminentes.<\/p>\n<p>La miner\u00eda de datos puede ayudar a desarrollar muchas perspectivas \u00fatiles de los acontecimientos pol\u00edticos y socioecon\u00f3micos, lo que permite a las personas crear pol\u00edticas p\u00fablicas s\u00f3lidas. El objetivo de este art\u00edculo es guiarte a trav\u00e9s de las herramientas y t\u00e9cnicas de Big Data para que puedas sacar el m\u00e1ximo partido y mejorar tus resultados.<\/p>\n<p>La creciente capacidad de utilizar t\u00e9cnicas de big data para el desarrollo ayuda a revolucionar la educaci\u00f3n, 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 desaf\u00edos tanto a los cient\u00edficos como a los analistas. Las preocupaciones m\u00e1s acuciantes se refieren a la adquisici\u00f3n y el intercambio eficiente de datos, el desarrollo del contexto y la integridad de un conjunto de datos, y la prometedora privacidad.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tools_for_big_data_analysis\"><\/span><strong>Herramientas para el an\u00e1lisis de big data<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Hay cinco enfoques clave para analizar los big data y desarrollar ideas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Herramientas de descubrimiento<\/strong> son \u00fatiles durante el ciclo de vida de la informaci\u00f3n para la extracci\u00f3n y el an\u00e1lisis r\u00e1pidos e intuitivos de la informaci\u00f3n procedente de cualquier conjunto de fuentes estructuradas y no estructuradas. Estas herramientas permiten el an\u00e1lisis 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.<\/li>\n<li><strong>Herramientas de BI<\/strong> son esenciales para la elaboraci\u00f3n de informes, la gesti\u00f3n del rendimiento y el an\u00e1lisis, especialmente con los datos transaccionales de los almacenes de datos junto con los sistemas de informaci\u00f3n de producci\u00f3n. Las herramientas de BI ofrecen capacidades para la gesti\u00f3n del rendimiento y el BI, lo que implica cuadros de mando, informes empresariales, an\u00e1lisis ad hoc, cuadros de mando y an\u00e1lisis de marcos hipot\u00e9ticos en una plataforma a escala empresarial. Las empresas deben aprovechar el aprendizaje autom\u00e1tico. Es la mejor manera de tener \u00e9xito con la IA a nivel humano, y una <a href=\"https:\/\/www.simplilearn.com\/big-data-and-analytics\/machine-learning-certification-training-course\">el curso de aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudarle<\/a> m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong> An\u00e1lisis en la base de datos<\/strong> abarca diferentes t\u00e9cnicas para descubrir patrones y relaciones en los datos. Al aplicar estos m\u00e9todos a la base de datos, se elimina el movimiento de datos hacia y desde varios servidores de an\u00e1lisis, lo que acelera los tiempos del ciclo de informaci\u00f3n y minimiza el coste total de propiedad.<\/li>\n<li><strong>Hadoop<\/strong> se utiliza para el preprocesamiento de datos con el fin de encontrar macrotendencias o piezas de informaci\u00f3n, como valores fuera de rango. Permite desvelar el valor potencial de los nuevos datos utilizando servidores b\u00e1sicos asequibles. La mayor\u00eda de las empresas utilizan Hadoop principalmente como precursor de formas avanzadas de an\u00e1lisis.<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n de decisiones<\/strong> abarca el modelado predictivo, el aprendizaje autom\u00e1tico y las reglas de negocio para tomar medidas basadas en el contexto actual. Este tipo de an\u00e1lisis conduce a recomendaciones a trav\u00e9s de m\u00faltiples canales, aumentando la importancia de cada interacci\u00f3n con el cliente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>He aqu\u00ed seis consejos que pueden ayudarle a comprender c\u00f3mo aprovechar eficazmente el poder del Big Data para su empresa.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Begin_with_small\"><\/span>1. Comenzar con peque\u00f1os<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Los proyectos de big data, en la mayor\u00eda de las organizaciones, se inician cuando un empresario se convence de que la empresa no est\u00e1 recibiendo oportunidades en materia de datos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis\">An\u00e1lisis de grandes datos<\/a> puede realizarse con las herramientas de software que se utilizan principalmente como parte de las disciplinas anal\u00edticas s\u00f3lidas como la miner\u00eda de datos y<a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/data-scientist-healthcare\/\"> an\u00e1lisis predictivo<\/a>. Es probable que encuentre muchas inc\u00f3gnitas cuando trabaje con datos que su organizaci\u00f3n no haya utilizado antes, por ejemplo, la mayor parte de la informaci\u00f3n no estructurada de la web. \u00bfQu\u00e9 partes de los datos tienen valor? \u00bfCu\u00e1les son las m\u00e9tricas importantes que pueden proporcionar los datos? \u00bfCu\u00e1les son los problemas de calidad? Debido a estas inc\u00f3gnitas, el tiempo y los costes necesarios para conseguir el \u00e9xito pueden ser dif\u00edciles de predecir.<\/p>\n<p>As\u00ed que es mejor empezar poco a poco. Empieza por definir una anal\u00edtica sencilla que no requiera tiempo ni datos para su ejecuci\u00f3n.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Understand_your_companys_requirements\"><\/span><strong>2. Comprender los requisitos de su empresa\u00a0<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>\u00bfEst\u00e1 su empresa preparada para las herramientas y soluciones de Big Data o no? Si tarda un d\u00eda o incluso m\u00e1s en conseguir entradas de datos y an\u00e1lisis sobre la actividad empresarial esencial, entonces no lo est\u00e1. Esta lentitud puede obstaculizar la eficacia de las decisiones empresariales y afectar negativamente a los ingresos y los beneficios.<\/p>\n<p>Las empresas se enfrentan a un dilema de datos cuando los disruptores intentan cambiar el juego o cuando las industrias adyacentes ya est\u00e1n sacando partido a los Big Data. La mayor velocidad de la competencia hace que las empresas acepten el Big Data. La anal\u00edtica de precisi\u00f3n de Big Data ayuda a \"prever\" situaciones en lugar de \"pronosticarlas\".<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Budget_for_flexibility\"><\/span><strong>3. Presupuesto para la flexibilidad<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Muchas empresas sobrestiman el n\u00famero de informes que quieren incluir en su nueva anal\u00edtica, lo que puede resultar costoso por los gastos de desarrollo de terceros. Resulta muy rentable asignar el presupuesto a la elaboraci\u00f3n de una soluci\u00f3n de \"autoservicio\" que permita a los usuarios elaborar sus informes a medida que surja la necesidad.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"_4_The_executive_dashboard_should_be_your_priority\"><\/span><strong>\u00a04.\u00a0<\/strong><strong>El cuadro de mandos de los ejecutivos debe ser su prioridad<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p><strong>\u00a0<\/strong>Una interfaz f\u00e1cil de usar que proporcione la informaci\u00f3n correcta a los directivos lo m\u00e1s r\u00e1pidamente posible es la clave para garantizar que el sistema se utilice ampliamente.<strong>\u00a0<\/strong>Interpretaci\u00f3n de los datos y <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=SixTips\">visualizaci\u00f3n de datos<\/a> Los expertos pueden ayudar a desarrollar un tablero de mando ordenado y eficaz.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Follow_Big_Data_experts\"><\/span><strong>5. Siga a los expertos en Big Data<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Seg\u00fan 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.<\/p>\n<p>Y a\u00f1adi\u00f3: \"Los minoristas con muchos consumidores, las empresas de servicios financieros y algunas empresas de tecnolog\u00eda est\u00e1n aprovechando la parte anal\u00edtica y desarrollando algunas expectativas de rendimiento de base y de mayor retorno de la inversi\u00f3n.\" \"Estas empresas est\u00e1n describiendo herramientas eficientes al mismo tiempo que hacen de la anal\u00edtica un concepto m\u00e1s sencillo, lo que permite a las empresas utilizarlas\".<\/p>\n<p>Seg\u00fan Kingman, \"las herramientas de Big Data ser\u00e1n accesibles m\u00e1s all\u00e1 del laboratorio y se abrir\u00e1n paso en el sistema de marketing, el desarrollo de productos y los procesos de venta de la industria.\"<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n cree que es probable que la fase de recopilaci\u00f3n de Big Data se convierta en un producto b\u00e1sico, y hay una alta probabilidad de que partes de la anal\u00edtica se conviertan en productos disponibles.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Use_a_solution-oriented_approach\"><\/span><strong>6. Utilizar un enfoque orientado a la soluci\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Aunque se han realizado muchos avances en el ecosistema Hadoop a lo largo de los a\u00f1os, todav\u00eda est\u00e1 en ciernes como plataforma que puede emplearse en las implantaciones empresariales de producci\u00f3n. Es probable que las iniciativas tecnol\u00f3gicas empresariales evolucionen y sean un \"trabajo en curso\".<\/p>\n<p>Los evaluadores de software no conseguir\u00e1n una herramienta est\u00e1ndar que cubra todos los requisitos de an\u00e1lisis de Hadoop actuales y futuros. Sin centrarse en exceso en el t\u00e9rmino \"a prueba de futuro\", la extensibilidad y la escalabilidad deber\u00edan ser una parte vital de todas las listas de control de los proyectos.<\/p>\n<p>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 est\u00e1 en l\u00ednea con la innovaci\u00f3n abierta que est\u00e1 impulsando el ecosistema Hadoop.<\/p>\n<p>____________________________________________<br \/>\n\u00bfNecesita ayuda para analizar e interpretar sus datos? P\u00f3ngase en contacto con el equipo altamente cualificado de Kolabtree <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis?utm_source=SixTips\">expertos en ciencia de datos<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Con la proliferaci\u00f3n de dispositivos inform\u00e1ticos digitales y la explosi\u00f3n de sitios de medios sociales y un excelente acceso a Internet, se generan regularmente grandes cantidades de datos p\u00fablicos. 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