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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