Ciclo de vida big data

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ciclo de vida ágil de la ciencia de datos

Los datos son cruciales en el mundo digital actual. A medida que se crean, consumen, prueban, procesan y reutilizan, los datos pasan por varias fases/etapas durante toda su vida. Una arquitectura de análisis de datos traza estos pasos para los profesionales de la ciencia de datos. Se trata de una estructura cíclica que abarca todas las fases del ciclo de vida de los datos, en la que cada etapa tiene su importancia y características.

La forma circular del ciclo de vida guía a los profesionales de los datos para proceder a la analítica de datos en una dirección, ya sea hacia adelante o hacia atrás. Basándose en la nueva información recibida, los profesionales pueden desechar toda la investigación y volver a la etapa inicial para rehacer el análisis completo según el diagrama del ciclo de vida.

Sin embargo, aunque los expertos hablan del ciclo de vida de la analítica de datos, todavía no hay una estructura definida de las etapas mencionadas. Es poco probable encontrar una arquitectura concreta de análisis de datos que sea seguida uniformemente por todos los expertos en análisis de datos. Esta ambigüedad da lugar a la probabilidad de añadir fases adicionales (cuando sea necesario) y eliminar los pasos básicos. También existe la posibilidad de trabajar en diferentes fases a la vez o de saltarse una fase por completo.

ciclo de vida de la analítica de datos ppt

La gestión del ciclo de vida de los datos es muy útil para cualquier empresa o aplicación en la que se utilicen y procesen datos para producir resultados. La aparición de los datos durante un determinado período de tiempo garantiza la accesibilidad y la usabilidad en el sistema. Los datos se generan a través de diferentes fuentes y están disponibles en varias formas para su accesibilidad. Una aplicación basada en big data, como el sector sanitario, genera gran cantidad de datos a través de sensores y otros dispositivos electrónicos que pueden clasificarse en un modelo para la generación de informes y predicciones con diversos fines en beneficio de los pacientes y los hospitales. El ciclo de vida de los datos presenta todo el proceso de los datos en el sistema. El ciclo de vida de los datos comienza con la creación, el almacenamiento, la utilización, el intercambio y el archivo y la destrucción en el sistema y las aplicaciones. Define el flujo de datos en una organización. Para la implementación exitosa del modelo, es necesario mantener el ciclo de vida de los datos bajo un sistema seguro de gestión de datos. Este artículo trata del ciclo de vida de los datos con diferentes pasos y varios trabajos realizados para la gestión de datos en diferentes sectores y los beneficios del ciclo de vida de los datos para las aplicaciones industriales y sanitarias, incluidos los retos, las conclusiones y el alcance futuro.

ciclo de vida de la visualización de datos

Big Data es hoy en día la palabra de moda, y con la cantidad de datos que se generan cada minuto por parte de los consumidores y/o las empresas de todo el mundo, se puede encontrar un enorme valor en el análisis de Big Data.

El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.

Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify.  La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.

Si eres usuario de Spotify, seguro que te has topado con la sección de recomendaciones principales, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.

etapa de análisis del ciclo de vida de los datos

El análisis de Big Data es diferente del análisis de datos clásico, especialmente por el volumen, la velocidad y la variedad de los datos que se procesan. Para hacer frente a los diversos requisitos para llevar a cabo el análisis de Big Data, se necesita un marco paso a paso. Se necesita una metodología para organizar las actividades y tareas relacionadas con la adquisición, el procesamiento, el análisis y la reutilización de los datos. En este artículo, hablaremos del ciclo de vida del análisis de Big Data. Este ciclo organiza y gestiona las tareas y actividades asociadas al análisis de Big Data.

Con el fin de proporcionar una metodología para organizar el trabajo y ofrecer una visión clara de Big Data, existe un ciclo con diferentes etapas. Todas las etapas del ciclo de vida de Big Data están relacionadas entre sí.

Esta es la primera fase del ciclo de vida del análisis de Big Data. Aquí, el equipo aprende el dominio del negocio, junto con la historia relevante de la organización. Por ejemplo, aprende si la unidad de negocio ha llevado a cabo proyectos similares en el pasado de los que puede aprender. El equipo evalúa los recursos disponibles en términos de personal, tecnología, tiempo y datos para apoyar el proyecto. Las actividades de esta fase consisten en enmarcar el problema empresarial como un reto analítico. Esta fase, en particular, trata de comprender los objetivos y necesidades del proyecto desde el punto de vista empresarial. Además, convierte este conocimiento en una definición del problema de minería de datos. Se diseña un plan para alcanzar los objetivos. El ciclo de vida del análisis de Big Data debe comenzar con un caso de negocio bien definido. Esto se debe a que presenta una clara comprensión de la justificación, la motivación y los objetivos de llevar a cabo el análisis.

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