El valor de la gestión de datos

Big Data Management, 5 cosas que hay que saber

Posted on Thu, Jun 7, 2018

Cada vez es más frecuente que las empresas utilicen plataformas de Big Data para poder manejar toda la información que necesitan y almacenarla en un lugar seguro pero a la vez accesible. Al trabajar con esta tecnología también van a ser necesarias herramientas específicas de Big Data Management con las que poder gestionar todos los procesos de la forma más correcta.

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En los siguientes apartados, vamos a explicarte cinco cosas esenciales que debes conocer para administrar adecuadamente el Big Data y preservar la coherencia en los resultados que obtenemos tras llevar a cabo los análisis:

  • Conocimiento de los procesos
  • Trabajo con tecnología moderna
  • La importancia de la calidad
  • Comprender la arquitectura
  • Exprimir el streaming

La necesidad de conocer los procesos

Si hay algo que destacar del Big Data, es que nos permite acceder a un gran número de datos, de ahí que sea tan importante para las empresas. Actualmente, los usuarios comerciales pueden acceder a todos los datos y gestionarlos por ellos mismos desde su formato original. Lo que hace falta es que conozcan a la perfección el proceso y dejar a un lado las clásicas cadenas de almacenes como los Data Warehouses o Data Marts. Los empresarios deben tener una idea fijada en mente y es que ellos quieran escanear las fuentes de datos y posteriormente elaborar sus propios informes o análisis siempre en base a las necesidades comerciales que tengan. Esto es lo que les asegura exprimir el Big Data. Lo que queremos decir con todo esto es que el Big Data también puede ser una herramienta de autoservicio, una práctica que se está asentando cada vez más entre los empresarios. Pero para ello hay que conocer los procesos y tener la información adecuada.

Trabajar con tecnología moderna

El Big Data no es el modelo de datos de antaño. Esto quiere decir que antiguamente para almacenar los datos y elaborar los posteriores análisis e informes el proceso se llevaba a cabo partiendo de una estructura predefinida donde podíamos incluir toda la información que necesitásemos. Sin embargo, cuando hablamos de Big Data tenemos que quitarnos esta idea de la cabeza, ya que la expectativa es bien distinta. En este sentido hay que comentar que con el Big Data tanto los datos estructurados como los que no lo están, se pueden almacenar en sus formatos originales, sin tener que manipular dicha información,. Así se elimina por completo el modelo predefinido al que ya hemos hecho referencia. La ventaja respecto a los modelos antiguos es que con el Big Data cualquier usuario puede acceder a la información y posteriormente manejarla y adaptarla según sus propias necesidades.

La importancia de la calidad

Debido a que el Big Data pretende presentar los datos en su formato original, puesto que no existe en ellos una estandarización o limpieza, la calidad de la información puede ser mayor y es mucho más fácil adaptarla a cada usuario y transformarla según las necesidades que presente. La ausencia de un modelo predefinido, ofrece una mayor libertad a los usuarios para utilizar los datos según lo que necesiten en cada momento. No obstante, esta libertad también se convierte en responsabilidad, puesto que son ellos los encargados de transformar la información. Así, hay que tener en cuenta que por norma general las transformaciones y la gestión de los datos son procesos sencillos, aunque siempre hay que asegurarse de que dichas transformaciones no sean opuestas y que así no entren en conflicto.

Comprensión de la arquitectura

Para poder conseguir un mayor rendimiento, hay que entender a la perfección la arquitectura en la que se basa el Big Data. Se debe tener en cuenta que las plataformas de Big Data utilizan un sistema de almacenamiento distribuido. Estos soportes presentan un procesamiento de datos y también nodos de almacenamiento para poder trabajar en lo que se conoce como computación paralela. A pesar de que el Big Data es muy beneficioso para los usuarios, es recomendable familiarizarse de forma previa con el sistema y evitar sorpresas que puedan ser negativas.

Exprimir el streaming de datos

Los tiempos han cambiado y los datos ya no solo se reúnen dentro de una empresa para su archivo y correcto análisis. En estos momentos, los datos se originan por todas las direcciones y de distintas maneras. El streaming de datos es constante y no descansa en ningún momento, destacando sobre todo por la variedad de vías por las que se origina esta información. Los datos se crean y gestionan de distintas maneras formando parte de este mismo streaming. Hay datos que llegan de la mano de máquinas y sensores, de dispositivos y de sistemas de medición que se encuentran conectados a Internet. Otros de estos datos los generan las personas y los vuelcan en redes sociales, correos electrónicos, blogs y otros medios. También hay contenido y datos que se crean de manera automatizada a través de sistemas pre-configurados. Toda esta información es crucial y puede marcar la diferencia si se analiza de manera pertinente.

 

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Topics: Big Data