Buenas prácticas en Big Data
El Big Data está formado por conjuntos de datos de mayor
tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos.
Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento
de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. Sin embargo, estos
volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas
empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.
Para ayudarle en su transición a Big Data, recopilando una
serie de las mejores prácticas que debe tener en cuenta para implementar el Big
Data en las empresas.
1. Alinear Big Data con objetivos empresariales
específicos: La disponibilidad de conjuntos de datos más amplios le permite
realizar nuevos hallazgos. A tal efecto, es importante basar las nuevas
inversiones en habilidades, organización o infraestructura con un marcado
contexto empresarial para garantizar la constancia en la financiación e
inversión en proyectos.
2. Alinear los datos estructurados y no
estructurados: Analizar el Big Data de forma aislada sin duda aporta valor. Sin
embargo, puede obtener una perspectiva empresarial aún más valiosa relacionando
e integrando el Big Data de baja densidad con los datos estructurados que ya
usa actualmente.
3. Alineación con el modelo operativo en la nube: Disponer
de una estrategia bien definida de aprovisionamiento y seguridad en la nube
pública y privada es fundamental para respaldar estos requisitos cambiantes. Los
usuarios y procesos de Big Data requieren acceso a una amplia variedad de
recursos de experimentación reiterativa y ejecución de tareas de producción.
Una solución de Big Data incluye todos los ámbitos de los datos, incluidas
transacciones, datos principales, datos de referencia y datos resumidos.
4. Planificar el laboratorio de hallazgos en pro
del rendimiento: Es importante que analistas y científicos de datos colaboren
estrechamente con la empresa para entender las principales necesidades y
carencias de conocimientos de la empresa.
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