10 pros y contras de Big Data

A medida que el análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático continúan siendo la corriente principal, los grandes datos se utilizan y aplican en múltiples dominios comerciales. El análisis de Big Data puede extraer valor real de esta gran cantidad de datos, que pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados.

La llegada de las redes sociales ha abierto muchas nuevas oportunidades para recopilar datos sobre el comportamiento del cliente. Aquí hay unos ejemplos:

• Los datos de flujo de clics provienen de las interacciones del sitio web, como los clics del mouse y el desplazamiento de la página.
• Los sitios de comercio social son comunidades en línea de clientes dispuestos a compartir información sobre su comportamiento de compra.
• Los sensores proporcionan datos sobre el entorno físico de un cliente, como la temperatura, la humedad y los patrones de tráfico.

La información obtenida del análisis de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones. Pero los beneficios de los grandes datos solo se pueden aprovechar realmente si se gestionan de manera adecuada. Las organizaciones pueden evitar perderse en el espacio de big data asegurándose de comenzar con un caso de uso simple e implementarlo para verificar rápidamente el resultado.

El primer paso antes de iniciar cualquier iniciativa de big data es una planificación adecuada. Las organizaciones deben entender claramente el propósito del proyecto. También deben determinar qué valor quieren extraer y cómo afectará las decisiones comerciales. El campo más prometedor debe elegirse como punto de partida.

En este artículo, exploramos algunas consideraciones para las iniciativas de big data.

1. Hacer Conocer el propósito y el punto de partida.

El propósito de la recopilación de datos y la determinación del punto de partida son fundamentales para el éxito de cualquier proyecto de big data. En primer lugar, el objetivo debe ser identificar los casos de uso comercial más prometedores. Ayudará a las organizaciones a identificar los componentes de estos casos de uso.

Después de esto, se debe hacer una planificación adecuada para aplicar tecnologías de big data a estos casos de uso y extraer información valiosa para el crecimiento del negocio. La prioridad de ejecución dependerá de los siguientes factores:

• Costos de implementación.
• Impacto anticipado en el negocio.
• El tiempo requerido para comenzar.
• velocidad de ejecución.

Las organizaciones siempre deben comenzar con una aplicación simple y fácil de implementar como proyecto piloto. (Lea también: Por qué debería deshacerse de las herramientas de gestión de proyectos para su sistema operativo de trabajo).

2. Hacer Evaluar licencias de datos correctamente

Los datos son el combustible de cualquier proyecto de big data y análisis. Por lo tanto, es muy importante proteger sus datos contra el uso indebido. Se deben establecer los términos y condiciones de licencia adecuados antes de otorgar acceso a los datos a cualquier proveedor o usuario externo. Las licencias de datos deben mencionar claramente los siguientes puntos esenciales. Hay muchos otros parámetros clave en el acuerdo de licencia.

• ¿Quién usará los datos?
• ¿A qué datos se puede acceder?
• ¿Cómo se utilizarán los datos?

En caso de que falle la concesión de licencias, la pérdida de datos y el uso indebido resultantes tendrán un impacto negativo innegable en el negocio.

3. Hacer Permitir la democratización de los datos

La democratización de datos se puede definir como un proceso continuo en el que todos los miembros de la organización pueden acceder a los datos. Las personas de una organización deben sentirse cómodas trabajando con datos y expresando sus opiniones con confianza.

La democratización de datos ayuda a las organizaciones a ser más ágiles y a tomar decisiones comerciales informadas basadas en datos. Esto se puede lograr mediante el establecimiento de procesos apropiados. Primero, los datos deben ser accesibles en todos los niveles, independientemente de la estructura organizacional. En segundo lugar, se debe establecer una única fuente de verdad (llamada la «fuente de oro») después de que se hayan verificado los datos. En tercer lugar, se debe permitir que todos examinen los datos y hagan comentarios. En cuarto lugar, las nuevas ideas se pueden probar calculando el riesgo. Si la nueva idea tiene éxito, la organización puede seguir adelante; de ​​lo contrario, se puede considerar una lección aprendida.

4. Hacer Construir una cultura de colaboración

En el juego del big data, la colaboración entre los diferentes departamentos y equipos de una organización es muy importante. Las iniciativas de big data solo pueden tener éxito si se establece la cultura organizacional adecuada en todos los niveles, independientemente de sus roles y responsabilidades.

La dirección de una organización debe tener una visión clara del futuro y debe fomentar nuevas ideas. Todos los empleados y sus departamentos deben poder buscar oportunidades y crear una prueba de concepto para validarlo. No debería haber ninguna política para señalar con el dedo y detener el juego. Siempre es un proceso de aprendizaje, y los éxitos y los fracasos deben tratarse por igual.

5. Hacer Evaluar la infraestructura de Big Data

La parte de infraestructura de cualquier proyecto de big data es igualmente importante. Los volúmenes de datos, medidos en petabytes, se procesan para extraer información. Por lo tanto, la infraestructura de almacenamiento y procesamiento debe evaluarse adecuadamente.

Los centros de datos se utilizan con fines de almacenamiento, por lo que deben evaluarse en términos de composición de costos, administración, respaldo, confiabilidad, seguridad, escalabilidad y muchos otros factores. (Lea también: 6 grandes riesgos de la nube pública).

Asimismo, el procesamiento de big data y la infraestructura técnica asociada deben ser examinados antes de cerrar un trato. Los servicios en la nube suelen ser muy flexibles en términos de uso y costo. Los proveedores de nube establecidos incluyen pesos pesados ​​como AWS, Azure y GCP, pero hay muchos más en el mercado.

6. No perdido en un mar de datos

El buen gobierno de datos es muy importante para el éxito de los proyectos de big data. Se debe planificar una estrategia adecuada de recopilación de datos antes de la implementación. En general, es una tendencia común recopilar todos los datos heredados de una empresa. Sin embargo, todos estos datos pueden no ser adecuados para el escenario empresarial actual. Por lo tanto, es importante identificar primero el caso de uso comercial y determinar dónde se deben aplicar los datos.

Una vez que la estrategia de datos está claramente definida y directamente conectada a la aplicación comercial de destino, se puede planificar el siguiente paso de implementación. Después de esto, se pueden aumentar nuevos datos para mejorar el modelo y su eficiencia.

7. No olvídate del código abierto

La practicidad de la tecnología que está considerando debe evaluarse frente al tamaño de su proyecto y el presupuesto de su organización. Muchas plataformas de código abierto son gratuitas para ejecutar proyectos piloto. Las organizaciones pequeñas y medianas pueden explorar estas soluciones de código abierto para comenzar su viaje de big data. Por lo tanto, el enfoque de la organización debe estar en la producción y el ROI.

Hadoop es un marco de software de código abierto que utiliza HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) y MapReduce para analizar big data en clústeres de hardware básico, es decir, en un entorno informático distribuido. (Lea: ¿Cómo analizar big data con Hadoop?)

El movimiento de big data ha madurado hasta el punto en que Hadoop se ha convertido en el estándar de facto para el procesamiento de big data. MapReduce es un modelo de programación para distribuir datos y procesarlos en paralelo entre grupos de computadoras usando un modelo de programación simple. Fue desarrollado por Google para procesar eficientemente grandes cantidades de datos en grandes grupos de computadoras.

8. No comenzar sin una planificación adecuada

Comenzar todos los proyectos de big data a la vez es una tendencia muy peligrosa. Este enfoque puede conducir a un éxito parcial o al fracaso total. Las organizaciones deben planificar adecuadamente antes de embarcarse en sus iniciativas de big data, en lugar de apostar todo o dar un salto de fe. Siempre se recomienda comenzar con una aplicación simple, pequeña y medible.

Una vez que el piloto tiene éxito, se puede implementar en aplicaciones a gran escala. Tomarse el tiempo para desarrollar un plan y seleccionar cuidadosamente los proyectos piloto es clave.

9. No ignorar la seguridad

La seguridad de los datos es otro aspecto importante de los proyectos de big data. En cualquier escenario de big data, se extraen petabytes de datos de varios sistemas de origen y luego se procesan. Los datos procesados ​​son la entrada al modelo analítico. El resultado del análisis es información valiosa para el negocio. Una vez que se han destilado los datos sin procesar y se ha extraído información significativa de los datos sin procesar, la confidencialidad, integridad y disponibilidad (CIA) de esa información se vuelve crítica.

Los datos se vuelven valiosos para una organización cuando contienen información comercial crítica. Por lo tanto, estos datos deben estar protegidos de amenazas externas. La seguridad de los datos debe planificarse como parte del ciclo de vida de implementación de big data. (Lea también: Seguridad en la nube: 5 riesgos cibernéticos comunes).

10 No Centrarse en unidades de negocio aisladas

En los escenarios empresariales complejos de la actualidad, centrarse en una sola unidad de negocio no ayuda. Las organizaciones deben mirar el negocio de manera integral y pensar globalmente. El mejor enfoque debería ser dar un pequeño paso a la vez y mirar el panorama general. En términos de unidades de negocio, el enfoque debe ser holístico. Tendrá un impacto positivo y un mejor ROI.

en conclusión

No existe un camino específico hacia el éxito para las implementaciones de big data. Sin embargo, es una combinación de planificación, estrategia, metodología y varios otros factores para lograr el éxito.

Cada organización tiene objetivos específicos que alcanzar, por lo que las estrategias deben planificarse en consecuencia, los proyectos piloto deben elegirse con cuidado y la información resultante debe protegerse y desecharse adecuadamente.