Fases del big data
Ejemplo de ciclo de vida del análisis de datos
BigData es la nueva ciencia que consiste en comprender y predecir el comportamiento humano mediante el estudio de grandes volúmenes de datos no estructurados. BigData también se conoce como análisis predictivo. El estudio de los vídeos de seguridad, los datos de tráfico, los patrones meteorológicos, las llegadas de los vuelos, los registros de las torres de telefonía móvil y los rastreadores del ritmo cardíaco son otras formas.
Evaluación del caso de negocio El propósito del caso de negocio es esbozar la justificación para emprender el proyecto y definir los parámetros y factores de gestión que intervienen en el propio proyecto. El inicio del ciclo de vida de Big Data comienza con una sólida evaluación del caso de negocio. Antes de iniciar cualquier proyecto de Big Data, hay que tener claro cuáles son los objetivos empresariales y los resultados del análisis de datos. Hay que empezar con el fin en mente y definir claramente los objetivos y resultados deseados del proyecto.
La identificación de datos es la práctica de cotejar datos anónimos con información disponible públicamente, o datos auxiliares, para descubrir a qué individuo pertenecen los datos. es importante saber cuáles serán las fuentes de los datos. Especialmente si los datos se obtienen de proveedores externos, es necesario identificar claramente cuál es la fuente original de los datos y el grado de fiabilidad del conjunto de datos.
Herramientas de análisis de big data
Hay mucho consenso en que el Big Data sigue siendo incomprendido en algunos círculos empresariales. El pasado otoño, IBM y la Universidad de Oxford colaboraron en una encuesta realizada a 1.061 empresas de todo el mundo. Los resultados de la encuesta arrojan algo de luz sobre la situación de los proyectos de Big Data en varios sectores. El 28% de las empresas que respondieron a la encuesta estaban llevando a cabo proyectos piloto o de implantación de Big Data.
La fase Educar se centra en la recopilación de conocimientos y en las observaciones de marketing. Por desgracia, es la fase en la que permanecen muchas empresas, incluso meses después de que se hicieran públicos los resultados de la encuesta de IBM/Oxford.
Olly Downs, científico de datos y vicepresidente senior de Globys, una empresa de Big Data, no encontró muchas sorpresas en la encuesta de Oxford y me dijo que está viendo más organizaciones que completan la fase Educate.
La clave de la fase Educar es desarrollar una visión clara de la aplicación de Big Data en su organización. Aunque la fase Educate se centra en la investigación, cualquier organización que quiera integrar Big Data en su negocio tiene que asumir definitivamente la propiedad en esta fase. De lo contrario, corre el riesgo de no salir nunca de esta fase. Los mensajes contradictorios sobre Big Data -a veces impulsados por los proveedores o los autodenominados expertos- pueden dificultar esta fase, ya que las empresas tratan de obtener un nivel básico de conocimientos sobre Big Data para poder averiguar cómo ayudará a su negocio.
Pasos del procesamiento de big data
Ciclo de vida de Big Data AnalyticsEn este artículo, hablaremos de las fases del ciclo de vida de Big Data Analytics. Se diferencia del análisis de datos tradicional, principalmente por el hecho de que en big data, el volumen, la variedad y la velocidad son la base de los datos. El ciclo de vida de Big Data Analytics se divide en nueve fases, denominadas :Discutamos cada fase :El diagrama de bloques del ciclo de vida se presenta a continuación :Es evidente en el diagrama de bloques que la fase VII, es decir, el análisis exploratorio de datos, se modifica sucesivamente hasta que se realiza de forma satisfactoria. Se hace hincapié en la corrección de errores. Además, se puede volver de la Fase VIII a la Fase VII, si no se consigue un resultado satisfactorio. De este modo, se garantiza que los datos se analizan correctamente.Mis notas personales
Ciclo de extracción de datos
Las tecnologías de Big Data y analítica permiten a su organización ser más competitiva y crecer sin límites. Pero si una organización está capturando grandes cantidades de datos, necesitará soluciones específicas para su análisis, como un Lago de Datos Inteligente. Pero antes, dediquemos un momento a analizar el valor que aporta el Big Data a una empresa.
El término «Big Data» no es nuevo. Para muchas personas este término se asocia directamente con «muchos datos». Sin embargo, entender esta tecnología de esta manera no es del todo correcto. La tecnología Big Data implica:
También sería un error pensar que todos los ámbitos del Big Data son de inteligencia empresarial. El Big Data, no está limitado ni definido por los objetivos que se persiguen con esa iniciativa. Sino por las características de los propios datos.
Hoy en día, podemos basar nuestras decisiones en los datos prescriptivos obtenidos a través del Big Data. Gracias a esta tecnología, cada acción de los clientes, competidores, proveedores, etc, generará información prescriptiva que irá desde datos estructurados y fáciles de gestionar hasta información no estructurada y difícil de utilizar para la toma de decisiones.