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30 Ago 2016
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Uso y empleo del Big Data en las empresas

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Jorge Hierro Álvarez
big data en las empresas

¿Cuántas empresas han sacado provecho del Big Data para entender a sus clientes, las audiencias y posibles interesados en sus servicios o productos? ¿Cómo podemos extraer la calidad de los datos? ¿Y las herramientas que podemos diseñar para acercarnos a su veracidad? Con la reciente aparición de noticias sobre el análisis de grandes datos, algunos expertos han declinado que el Big Data sólo puede ser empleado por las compañías asentadas, que cuentan con un volumen de negocio y facturación importante, dejando el concepto de Small Data para proyectos de emprendedores, PYMEs o empresas pequeñas. Sin embargo, antes de indicar cuáles son los pasos para definir la estrategia, observamos las posibilidades por medio de los siguientes indicadores: volumen, variedad, velocidad y veracidad. En el valor del dato (5 V), que es una de las claves en la predicción y cercano al empleo de la Inteligencia de Negocio (BI) en los departamentos de operaciones, ventas, marketing o comunicación, han visto como las plataformas de Cloud Computing han protagonizado un amplio despliegue para entender el comportamiento de los clientes, pero quizás es más conveniente detenerse en otras características para conocer la tecnología que hay detrás.

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El Big Data en las empresas


Cualquier organización tiene que tener claro de dónde vienen los datos (origen y destino) y las fuentes de información para poder analizar qué es lo importante y qué objetivos podemos desarrollar en una estrategia de implantación de un sistema de Big Data. En el primer caso, es importante detenerse en el volumen, por lo que el uso de MapReduce logra trabajar sobre miles de millones de datos (clave y valor), eliminando la repetición y la redundancia de los datos, lo cual lleva a los responsables del departamento técnico a fijarse en este modelo de programación de Google, o bien, optar por la solución de código abierto denominada Hadoop o las variantes creadas por proveedores diferentes, como es el caso de Cloudera, HortonWorks, MapR o Amazon.

En el caso de la variedad, aparecen grandes cantidades de datos en distintos formatos, por lo que existe un problema a la hora de agruparlos, visionarlos u organizarlos. De esta manera, el segundo acercamiento técnico pasa por conocer el entorno de NoSQL y las soluciones derivadas para establecer un protocolo en el suministro de la mano de MongoDB (código abierto) o Cassandra. Cuando realizamos el punto de partida de un proyecto, encontramos que los datos vienen en distintos formatos. Hay que seleccionarlos, agruparlos y considerar como reducir la carga de los mismos para poder llegar a contar con una información relevante para su posterior visionado.

Otra de las preocupaciones con las que nos encontramos es la velocidad de los datos, sus actualizaciones y la frecuencia, ya que en la actualidad, por medio de la integración de Internet de las Cosas (IoT), la información queda desfasada en cuestión de segundos a través del gran despliegue de sensores que están recopilando datos de manera automática y constante, lo que hace que las organizaciones pongan la mirada en tecnologías de la mano de Storm para su posterior análisis. Y llegamos a una de las claves, la veracidad del dato, o bien, la fiabilidad de los mismos que es la selección de aquello que puede ser de utilidad real y tenemos que saber interpretarlo por los puestos de dirección. El proyecto Mahout Apache es una herramienta esencial en la agrupación y clasificación de datos en los puntos de modelo que reduce en gran medida tener que centrarse en los datos redundantes, lo que permite tipos de visualizaciones más flexibles, representativas y diversas que las herramientas de visualización basados ​​en hojas de cálculo habitual.

 

La estrategia


Como objetivo hay que “digerir” y comprender algunos los temas enunciados, sobre todo en cuanto a la tecnología, sistemas, herramientas y presupuesto, que es clave para llegar a saber qué es lo más recomendable, sin descartar la calidad de los datos y un acercamiento claro a la Inteligencia de Negocio (BI) y predicción, parte clave en cualquier departamento directivo. Además, el objetivo empresarial parte de la dirección, porque el análisis de grandes cantidades de datos debe estar sujeto a un seguimiento, interpretación y extraer el valor para poder adoptarlo en las estrategias de los distintos departamentos de la organización. En sectores como moda y salud, el Big Data forma parte de una realidad por medio de la llegada de la transformación digital y el control de procesos.

La prevención, el seguimiento de un paciente y establecer patrones y las propias comparaciones, siempre y cuando se sigan los procedimientos y protocolos de comunicación adecuados, son algunos de los puntos clave en el tratamiento de la información. La idea es saber cómo acceder y a qué privilegios tengo de consulta, porque en la “fuga” de datos existe un grave problema, tanto en un sector tan sensible como el de la salud o el financiero. Hacer una fórmula en la que compaginemos MapReduce o Hadoop es una posibilidad hasta que lleguemos a la fase de “cómo visionar los datos” y tener un “punto de interpretación” que genere el informe o reporte esperado para compartirlo con los directivos de la compañía. Al margen del estado de los datos, estructurados o semiestructurados, la metodología pasa por saber los sistemas de programación que se requieren para facilitar la mejor plataforma de cara al uso del Big Data en las organizaciones.

  

Otras opciones


La llegada de Spark, que se presenta como una alternativa a MapReduce o Hadoop, supone un ahorro en materia de procesamiento de datos, que lleva a la posibilidad técnica de analizar todo lo que no cabe en la memoria, con la variante de seguir trabajando y empleando el disco duro para volcar aquello que no se necesita en ese momento. En ese esquema complejo, que requiere de un diagrama de flujo realizado por programadores, descubrimos las necesidades de cada organización en función las exigencias de aquello que desea procesar, pero quizás nos vamos a la elaboración de proyectos personalizados, destacando las fuentes de información que son claves en el proceso. Por otra parte, vemos que la tecnología existe, pero es cuestión de saber adaptarla y personalizarla a cada organización al margen de los usos y empleos que tienen otros canales que ya ofrecen datos porque tienen módulos de acceso a los mismos (Web, Blog, Social Media). ¿Qué pasará en el futuro? El valor del Big Data se centrará en la disponibilidad rápida y eficiente en la obtención del dato y en una relación con cualquier valor para interpretarlo de manera clara. La velocidad, los procesos de rapidez de la gestión de resultado y el conocimiento de cómo crear la estructura técnica son pasos esenciales en la estrategia de una tendencia que ha venido para quedarse, al margen de los retos de seguridad, privacidad y legislación actual.

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