Claves para tener éxito en el análisis de Big Data

Big Data es sinónimo de grandes oportunidades y no menores desafíos. Para las empresas, la nueva era digital brinda un enorme yacimiento de información que no cesa de crecer, al igual que lo hacen las ocasiones de sacarle partido. Sin embargo, la extracción de este "nuevo petróleo" exige saber cómo hacerlo, siempre buscando maximizar la eficiencia.

Encontrar el modo de hacerlo, en efecto, pasa por el análisis de Big Data. Afortunadamente hoy contamos con tecnología capaz de almacenar y trabajar grandes datos a bajo coste. Su irrupción, por otra parte, no se asimila a una tecnología disruptiva.

Muy al contrario, las nuevas tecnologías de análisis de grandes datos pueden convivir con los sistemas de BI tradicional para realizar trabajos conjuntos que permitan dar respuesta a los requerimientos de analítica avanzada, aportando a su vez las soluciones que ofrecen los sistemas convencionales. De hecho, en la práctica las estrategias de gestión que logran unificarlos pueden conseguir una alta confiabilidad a la hora de identificar tendencias y, en fin, aportar valor a las decisiones críticas del negocio.

El secreto del éxito de la analítica de Big Data

Los análisis de grandes datos, como hemos apuntado, son un auténtico filón para las empresas, y ello conlleva la necesidad de adaptarse de forma inteligente. Aprovechar los recursos al máximo, minimizando el presupuesto, qué duda cabe, es el objetivo a alcanzar para considerar un proyecto de análisis exitoso.

Alcanzar la meta significa poder entregar datos limpios, completos y oportunos de forma rápida y fiable. Su logro, sin embargo, no es sencillo, ya que se requiere una suma de factores y uno de ellos es adecuar la tecnología a las necesidades de la analítica exige también de una cultura empresarial afín. No en vano, uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan las empresas es conceder a los datos la importancia que realmente tienen como activo estratético.

Desarrollar una cultura organizacional que conceda su debido valor a los datos en todas sus variantes y contar con el compromiso de la organización para ser dirigida por ellos es imprescindible para obtener rendimiento de los sistemas de datos, ya sean tradicionales o de Big Data.

Además de estas claves, tener éxito con la analítica de Big Data requiere de otros requisitos igualmente importantes, como los siguientes:

• Planificación: Un proyecto de analítica exitoso necesita una buena planificación. Empezar con buen pie significa tanto contar con la tecnología adecuada (con una arquitectura flexible, capaz de satifacer plazos, etc.), como con una clara definición de objetivos.
  
  

• Gestión inteligente de datos: A la hora de contar con una tecnología adecuada, nuestro objetivo puede resumirse com la búsqueda de una gestión inteligente de datos, entendida como la suma de capacidades que precisamos para analizar grandes datos mediante una solución escalable, que resulte flexible y proporcione análisis fiables. Es decir, idealmente una arquitectura capaz de hacer cualquier análisis con cualquier dato para entregar los datos necesarios para tomar mejores decisiones, ganar en eficacia operativa o, pongamos por caso, dar ideas de negocio viables. 
  
  

• Contar con expertos: Big Data ha convertido a los analistas de negocio expertos en grandes datos, conocidos como sta scientist, en un puesto estratégico. Si bien su perfil es muy flexible, pues engloba perfiles profesionales muy distintos, lo cierto es que su creciente demanda ha convertido a estos profesionales en un recurso escaso.
  
  

   

   

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• Saberlos encontrar: Puesto que en los próximos años se espera una una gran demanda de data scientist, la empresa debe aprender a identificar el talento. A falta de expertos individuales, establecer los perfiles adecuados permitirá crear grupos de trabajo que respondan a las necesidades de la empresa.
  
  

• Hadoop, elemento clave: Aunque Spark está pisándole los talones, Hadoop sigue siendo actualmente sinónimo de Big Data. Su escalabilidad, agilidad, robustez y funcionalidad a bajo costo hacen de este framework opensource un elemento fundamental para sacarle todo el jugo a los grandes datos. No en vano, como gran repositorio y procesador de datos, el elefante amarillo supuso una auténtica revolución en la democratización del Big Data.
  
  
  
• La importancia del real time: Dar respuesta a las necesidades de análisis en tiempo real requiere recurrir a metores in memory, como Spark o Storm, de forma complementaria al uso de Hadoop, idóneos para suplir las debilidades del que es el motor más popular a la hora de almacenar y procesar grandes datos con una gran eficiencia.