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Big data: cómo detectar datos clave para la empresa

Big data: cómo detectar datos clave para la empresa

En el post de hoy hablaremos sobre cómo detectar datos que son clave para la empresa.

Sabemos que Big Data ofrece grandes oportunidades en la gestión de grandes cantidades de datos que son generados a diario tanto en la red, internet o en una misma empresa. Para las empresas, esta nueva era digital conlleva a una enorme fuente y yacimiento de información que no para de crecer, al igual que lo hacen las ocasiones de sacarle partido. Sin embargo, la extracción de la información clave dentro de este enorme yacimiento de información exige saber cómo hacerlo, es decir dentro de este debemos saber encontrar la información clave que es útil para la empresa, siempre buscando maximizar la eficiencia.

Encontrar el modo de extraer esta información clave, pasa por el análisis de Big Data. Actualmente tenemos la suerte que contamos con tecnología, tecnologías Big Data, capaces de almacenar y trabajar grandes cantidades de datos a bajo coste.

Adicionalmente, estas tecnologías de análisis de datos pueden convivir y son compatibles con sistemas tradicionales de Business Intelligence, son tecnologías que se complementan y que pueden realizar trabajos conjuntos. Como resultado de este trabajo conjunto podemos dar respuesta a los requerimientos de analítica avanzada y a la vez, aportar soluciones que ofrecen los sistemas convencionales. Con esta combinación conseguimos una alta fiabilidad a la hora de identificar datos clave para la empresa o tendencias y aportar valor a las decisiones estratégicas del negocio.

El análisis de grandes datos conlleva algunos quebraderos de cabeza para las empresas y por eso es importante adaptarse de forma inteligente a ello. Aprovechar los recursos al máximo, minimizando la inversión necesaria, es el objetivo para considerar un proyecto de análisis o y detección de información clave exitoso.

El resultado final a entregar deberá ser la entrega de datos limpios, completos, de calidad y oportunos de forma rápida y fiable que serán considerados como activos empresariales. Conseguir estos resultados no es fácil ya que se requiere una serie de factores y procesos establecidos para poder garantizar la entrega en las condiciones adecuadas, para ello se requiere de una tecnología adecuada que cubra las necesidades de la analítica y una cultura empresarial afín.

Requisitos del Big Data

El éxito en la analítica de Big Data o extracción de información clave para nuestra empresa requiere que se cumplan unos requisitos importantes, vamos cuales son estos requisitos:

  • Planificación: para que el proyecto sea exitoso necesita una buena planificación. Debemos contar con la tecnología adecuada (con una arquitectura flexible, capaz de satisfacer plazos, etc.) y una clara definición de objetivos.
  • Gestión inteligente de datos: cuando nos referimos a contar con una tecnología adecuada, nuestro objetivo es una búsqueda de una gestión inteligente de datos, entendida como la suma de capacidades que precisamos para analizar grandes datos mediante una solución escalable, que sea flexible y proporcione análisis de datos fiables. Nos referimos a una arquitectura capaz de hacer cualquier análisis con cualquier dato para entregar los datos necesarios para la toma de decisiones, ganar en eficacia operativa o dar ideas de negocio viables.
  • Contar con expertos: Big Data ha convertido a los analistas de negocio o Business Analyst en expertos en grandes datos, conocidos ahora como Data Scientist y que ocupan posiciones estratégicas dentro de la compañía. Se trata de un perfil muy flexible ya que engloba perfiles profesionales diversos, pero con una sólida base en matemáticas y estadística. La creciente demanda de estos perfiles ha convertido a estos profesionales en un recurso escaso.
  • Busqueda de perfiles expertos: en los próximos años se espera una gran demanda de perfiles de Data Scientist y por eso es importante que la empresa sepa establecer los perfiles adecuados que permitan la creación de grupos de trabajo que respondan a las necesidades de la empresa.
  • Hadoop: Hadoop sigue siendo actualmente un elemento clave de Big Data. Proporciona escalabilidad, agilidad, robustez y funcionalidad a bajo coste que hacen de este framework Open Source un elemento fundamental
  • Real Time: las empresas requieren que se les dé respuesta a sus necesidades de análisis en tiempo real (Real Time), lo que hace que debamos recurrir a tecnologías in memory tipo Spark para mejorar la eficiencia de Hadoop.

Cómo detectar datos falsos

En los proyectos de Big Data se busca eficacia y la calidad de los datos, tarea con cierta complejidad considerando se trabaja en tiempo real con grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes de procedencia. Se deberá identificar aquellos datos falos dentro de unos contextos a partir de una serie de variables que nos orientarán sobre su veracidad o falsedad.

A la hora de identificar los datos falsos en proyectos de Big Data, el Data Scientist establecerá reglas que le alerten a partir de unos parámetros de normalidad.

Los datos falsos que interesa detectar serán aquellos que se relacionen con las necesidades de la empresa y en un contexto establecido, con una programación concreta y que responden a un algoritmo fijado. El objetivo es discriminar los datos que no sean relevantes y se encuentren dentro de los márgenes establecidos como estándares, pero estén fuera de contexto.

¿Crees que en tu empresa hay implementado algún proceso para detectar aquellos datos que son clave para sus decisiones estratégicas? ¿Se excluyen muchos datos por falta de veracidad?

Curso relacionado: Curso superior de Big Data

Thaís Balagueró

Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.