Big Data

Big Data

Definición de Big Data

La definición de big data son datos que son más diversos y se presentan en cantidades más grandes y a velocidades más rápidas. Esto también se conoce como las "tres V". En otras palabras, los grandes datos consisten en conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente en nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan grandes que no pueden ser procesados ​​por un software normal de procesamiento de datos. Sin embargo, estas grandes cantidades de datos se pueden utilizar para resolver problemas comerciales que antes no tenían solución.

El valor y la realidad de los grandes datos

Los datos tienen un valor intrínseco. Sin embargo, no ayudará hasta que encuentre ese valor. Igualmente importante es cuán precisos y confiables son los datos. Big data se ha convertido en un activo indispensable en la actualidad.

Algunas de las empresas de tecnología más grandes del mundo usan esta tecnología. Gran parte del valor que aportan proviene de los datos que analizamos constantemente para mejorar el rendimiento y desarrollar nuevos productos. Los recientes avances tecnológicos han aumentado drásticamente el costo del almacenamiento de datos y la computación, lo que hace que el almacenamiento de datos sea más fácil y económico que nunca.

Hoy en día, puede tomar decisiones comerciales más inteligentes y precisas con big data más accesible y más económico. Descubrir el valor de los grandes datos no se trata solo de analizarlos (es una ventaja en sí misma). Este es todo el proceso de investigación, que requiere que los analistas, los usuarios comerciales y los ejecutivos hagan las preguntas adecuadas, identifiquen patrones, hagan hipótesis válidas y predigan el comportamiento.

Casos de uso de grandes datos

Big data ayuda a resolver cualquier problema comercial, desde la interacción con el cliente hasta el análisis. El gran problema de Big data tiene un futuro prometedor, pero no está exento de desafíos. En primer lugar, el big data se caracteriza por su enorme tamaño. Se han desarrollado nuevas tecnologías de almacenamiento, pero la cantidad de datos se duplica aproximadamente cada dos años. Las organizaciones continúan luchando para mantenerse al día con el crecimiento de los datos y encontrar formas de almacenarlos de manera eficiente. Sin embargo, el almacenamiento de datos no es suficiente. Para obtener valor, los datos deben estar disponibles, lo que depende de su almacenamiento. Se necesita mucho trabajo para obtener datos eficientes, es decir, datos organizados de una manera que sea relevante para el cliente y permita un análisis significativo.

Los analistas de datos dedican entre el 50 y el 80 % de su tiempo a recopilar y preparar datos antes de usarlos.

Hace unos años, Apache Hadoop era la tecnología más popular utilizada para la gestión de big data. Luego, en 2014, se presentará Apache Spark. Hasta ahora, el mejor enfoque parece ser una combinación de ambos marcos. Mantenerse al día con la tecnología de big data es un desafío continuo.

Cómo funciona Big data

Big data ofrece nuevas oportunidades y nuevos conocimientos que abren nuevos modelos de negocio. Hay tres pasos importantes a seguir para empezar: una. La integración de big data reúne datos de diferentes fuentes y aplicaciones. Los mecanismos tradicionales de integración de datos, como extraer, transformar, cargar (ETL), generalmente no son conscientes de las tareas. Analizar grandes conjuntos de datos de 1 terabyte e incluso petabytes requiere nuevas estrategias y tecnologías.

1. Se debe capturar y procesar los datos para asegurarse de que estén formateados y accesibles para que los analistas comerciales puedan comenzar a usarlos.
2. Se requiere almacenamiento para administrar big data. Las soluciones de almacenamiento se pueden implementar en la nube, en las instalaciones o en ambos. Puede guardar los datos como desee y agregar sus requisitos de procesamiento favoritos y los motores de procesamiento requeridos a estos conjuntos de datos según sea necesario. Muchas personas eligen soluciones de almacenamiento en función de dónde y cuándo se encuentran sus datos. La popularidad de la nube continúa creciendo a medida que respalda las necesidades tecnológicas actuales y puede agregar recursos según sea necesario.
3. Análisis Invertir en big data se recompensa cuando los datos se analizan y utilizan. El análisis visual de diferentes conjuntos de datos lo deja claro. Siga explorando sus datos para hacer nuevos descubrimientos. Comparta sus hallazgos con otros. Cree un modelo de datos utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Haz que los datos funcionen.

Mejores prácticas de grandes datos

Hemos reunido un conjunto de mejores prácticas a tener en cuenta para ayudarlo a pasar a big data. A continuación, se incluyen recomendaciones detalladas para construir con éxito una base de big data. Sin duda, hay beneficios al hacer solo análisis de big data.

Sin embargo, puede agregar aún más valor a su negocio conectando e integrando big data de baja densidad con sus datos estructurados actuales. Ya sea que recopile big data sobre sus clientes, productos, equipos o el medio ambiente, su objetivo es agregar puntos de datos más relevantes a sus resúmenes básicos y analíticos para obtener información más precisa. Por ejemplo, existe una diferencia entre la percepción de todos los clientes y la percepción de solo los mejores clientes. Por lo tanto, muchos ven los grandes datos como una extensión integral de la inteligencia de negocios existente, las plataformas de almacenamiento de datos y las capacidades de la arquitectura de la información.

Tenga en cuenta que los modelos y procesos de análisis de big data pueden ser tanto humanos como automatizados. Las capacidades de análisis de big data incluyen estadísticas, análisis ad hoc, semántica, descubrimiento interactivo y visualización. Usando modelos analíticos, puede vincular diferentes tipos y fuentes de datos para hacer inferencias y asociaciones significativas. El concepto de "descubrimiento" significa que los datos no siempre se recuperan directamente. A veces ni siquiera sabes lo que estás buscando.

Los equipos de gestión y TI deben soportar esta “falta de dirección” o “falta de claridad de los requisitos”. Al mismo tiempo, es importante que los analistas y analistas de datos trabajen en estrecha colaboración con el negocio para comprender las necesidades comerciales subyacentes y las brechas de conocimiento. Se requiere un espacio de trabajo de alto rendimiento para permitir la exploración y experimentación de datos interactivos mediante algoritmos estadísticos. Asegúrese de que el espacio aislado sea compatible y se gestione correctamente.