Dificultades del big data

análisis crítico de los retos del big data y los métodos de análisis

Los datos ya no son lo que eran. Diferentes organizaciones están encontrando nuevos usos para sus datos, gracias en parte a la transformación digital. Estos datos son cada vez más importantes para la ventaja competitiva y varían considerablemente de los datos con los que nos hemos familiarizado. Mientras que los antiguos datos eran en gran medida transaccionales, capturados predominantemente de fuentes internas, los nuevos datos son una combinación de no estructurados y transaccionales, recopilados de forma privada y disponibles públicamente. El valor de estos nuevos datos reside en la forma en que pueden agregarse y analizarse. Estos nuevos datos pueden dividirse en dos grupos distintos: Big Data y datos rápidos.

El paradigma resultante de Big Data y datos rápidos ha creado una arquitectura totalmente nueva para los centros de datos privados y públicos. Y como resultado han surgido nuevos retos que dificultan la precisión y la calidad de los datos. Veamos algunos de estos retos:

Normalmente, una organización conectará datos de numerosas fuentes, lo que dificulta el control de la eficacia del proceso de integración. Muchos de los problemas relacionados con la inexactitud de los datos pueden remontarse a la forma en que se recogen, verifican, almacenan y utilizan los datos. El problema es que, cuando se trabaja en sectores intensivos y sensibles a los datos, hasta el más mínimo error puede resultar fatal para el éxito del proceso global.

problema med big data

Una estrategia de big data bien ejecutada puede agilizar los costes operativos, reducir el tiempo de comercialización y posibilitar nuevos productos. Sin embargo, las empresas se enfrentan a una serie de retos en materia de big data para que las iniciativas pasen de las discusiones en la sala de juntas a las prácticas que funcionan.

Los profesionales de TI y de datos tienen que crear la infraestructura física para mover los datos desde diferentes fuentes y entre múltiples aplicaciones. También tienen que cumplir los requisitos de rendimiento, escalabilidad, puntualidad, seguridad y gobernanza de los datos. Además, hay que tener en cuenta los costes de implementación por adelantado, ya que pueden descontrolarse rápidamente.

El big data, por su propia definición, suele implicar grandes volúmenes de datos alojados en sistemas y plataformas dispares. Szybillo dijo que el primer reto para las empresas es consolidar los conjuntos de datos extremadamente grandes que están extrayendo de los sistemas CRM y ERP y otras fuentes de datos en una arquitectura de big data unificada y manejable.

Una vez que se tiene una idea de los datos que se recopilan, resulta más fácil acotar las ideas haciendo pequeños ajustes, dijo. Para ello, hay que planificar una infraestructura que permita realizar cambios graduales. Intentar grandes cambios puede acabar creando nuevos problemas.

características de los big data

encuesta reciente del Instituto de Investigación Capgemini. Menos aún, el 43%, afirma haber podido monetizar sus datos a través de productos y servicios. Hasta ahora, el big data ha cumplido su gran promesa sólo para una parte de los que lo han adoptado: los maestros de los datos. Éstos informan de un 70% más de ingresos por empleado, un 22% más de rentabilidad y los beneficios buscados por el resto de la cohorte, como la reducción de costes, las mejoras operativas y el compromiso de los clientes. ¿Cuáles son los obstáculos del big data que impiden a los demás extraer información impactante de toneladas y toneladas de información que han estado recopilando con tanta diligencia? Exploremos. En primer lugar, retrocederemos para ver qué es el big data. A continuación, trataremos de averiguar qué retos plantean los big data que complican la analítica y la ciencia de los datos.

¿Por qué ha cobrado importancia el big data? Desde la inteligencia de marketing que permite realizar ofertas personalizadas hasta el mantenimiento predictivo, las alertas en tiempo real, los productos innovadores y las cadenas de suministro de nuevo nivel, las empresas líderes que saben cómo afrontar los retos del big data obtienen enormes beneficios en todos los sectores gracias a la analítica de datos y

aspectos negativos de los 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 retos importantes que se presentan al tratar con Big Data 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.