Desventajas de big data
qué es el big data
Los desafíos de Big Data incluyen la mejor manera de manejar la numerosa cantidad de datos que implica el proceso de almacenar, analizar el enorme conjunto de información en varios almacenes de datos. Hay varios desafíos importantes que se presentan al tratar con Big Data y que deben ser atendidos con agilidad.
Para hacer funcionar estas modernas tecnologías y herramientas de Big Data, las empresas necesitan profesionales de datos cualificados. Estos profesionales incluirán científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de datos para trabajar con las herramientas y dar sentido a los conjuntos de datos gigantes. Uno de los retos del Big Data que afronta cualquier empresa es el arrastre de la falta de profesionales de los datos masivos. Esto suele deberse a que las herramientas de manejo de datos han evolucionado rápidamente, pero en la mayoría de los casos, los profesionales no lo han hecho. Hay que tomar medidas para salvar esta brecha.
Las empresas están invirtiendo más dinero en la contratación de profesionales cualificados. Incluso tienen que impartir programas de formación al personal actual para sacar lo mejor de ellos. Otro paso importante dado por las organizaciones es la compra de soluciones de análisis de conocimientos impulsadas por la inteligencia artificial/el aprendizaje automático. Estas herramientas de Big Data suelen ser utilizadas por profesionales que no son expertos en ciencia de datos pero que tienen los conocimientos básicos. Este paso ayuda a las empresas a ahorrar muchas toneladas de dinero en efectivo para la contratación.
características de los big data
El término «big data» se refiere al registro, almacenamiento y procesamiento de tecnologías relacionadas con la información. Big data no define necesariamente conjuntos de datos y bases de datos: se refiere a los sistemas, métodos y herramientas de procesamiento de conocimientos.
Los datos también se recopilan a través de cualquier tipo de mecanismo que produzca datos en primer lugar, incluidas las plataformas de medios sociales, las redes de servicios y los registros públicos, los motores de búsqueda, los teléfonos móviles, los dispositivos conectados, como las televisiones inteligentes, y cualquier otra fuente de información a la que puedan acceder las empresas.
Una vez recogidos, los grandes conjuntos de datos pueden colocarse para su posterior análisis y procesamiento en una base de datos semiestructurada, estructurada o no estructurada. Normalmente, los datos se recogen y analizan a intervalos regulares, pero los servicios de análisis de datos en tiempo real permiten la recogida y el análisis continuos.
También hay que tener en cuenta algunos grandes obstáculos que podrían mitigar algunos de los beneficios que podrían obtener las pequeñas y medianas empresas, por lo que una mirada individualizada a este activo es importante para cada organización.
pros y contras de la recopilación de datos
Big data es un término utilizado para referirse a los conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para que el software de aplicación de procesamiento tradicional pueda tratarlos adecuadamente. Los datos con muchos casos ofrecen un mayor poder estadístico, mientras que es con una mayor complejidad puede conducir a una mayor tasa de falsos descubrimientos. hay muchas ventajas y desventajas de que vamos a discutir como sigue.
Ahorro de costes La implementación de herramientas de Real-Time Analytics puede ser costosa, pero a la larga ahorrará mucho dinero. Algunas herramientas como Hadoop y Cloud-Based Analytics pueden aportar ventajas de costes a las empresas cuando se deben almacenar grandes cantidades de datos y estas herramientas también ayudan a identificar formas más eficientes de hacer negocios.
Reducción del tiempo La alta velocidad de herramientas como Hadoop y la analítica en memoria puede identificar fácilmente nuevas fuentes de datos que ayudan a las empresas a analizar inmediatamente y tomar decisiones rápidas basadas en los aprendizajes.
Mejor conocimiento de las ventas, lo que podría conducir a ingresos adicionales. La analítica en tiempo real indica exactamente cómo van las ventas y, en caso de que un minorista de Internet vea que un producto va muy bien, puede tomar medidas para evitar que se pierda o que se pierdan ingresos.
beneficios del big data
El término «big data» se refiere al registro, almacenamiento y procesamiento de tecnologías relacionadas con la información. Big data no define necesariamente conjuntos de datos y bases de datos: se refiere a los sistemas, métodos y herramientas de procesamiento del conocimiento.
Los datos también se recopilan a través de cualquier tipo de mecanismo que produzca datos en primer lugar, incluidas las plataformas de medios sociales, las redes de servicios y los registros públicos, los motores de búsqueda, los teléfonos móviles, los dispositivos conectados, como las televisiones inteligentes, y cualquier otra fuente de información a la que puedan acceder las empresas.
Una vez recogidos, los grandes conjuntos de datos pueden colocarse para su posterior análisis y procesamiento en una base de datos semiestructurada, estructurada o no estructurada. Normalmente, los datos se recogen y analizan a intervalos regulares, pero los servicios de análisis de datos en tiempo real permiten la recogida y el análisis continuos.
También hay que tener en cuenta algunos grandes obstáculos que podrían mitigar algunos de los beneficios que podrían obtener las pequeñas y medianas empresas, por lo que una mirada individualizada a este activo es importante para cada organización.