Contenido
- Características de Big Data
- Falta de camino adecuado
- Problemas de clasificación de datos
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Rendimiento de datos
- Sobrecargar
- Herramientas analiticas
- Persona adecuada en el lugar correcto
- Formas de datos
- Datos no estructurados
- Conclusión
Fuente: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Para llevar:
Los grandes datos están revolucionando el análisis y pueden ser de gran valor para las empresas, pero solo si se gestionan y analizan con éxito.
Big data viene en una variedad de formas y estructuras. En los últimos años, el análisis de Big Data ha tenido un impacto significativo en las decisiones comerciales, y aunque puede ser de gran valor, tiene algunos puntos débiles.
En este artículo, analizaré esos puntos críticos de análisis, pero primero, centrémonos en algunas características de los grandes datos.
Características de Big Data
Big data se puede definir por varias características:
- Volumen: el término big data en sí mismo se refiere al tamaño, y el volumen se refiere a la cantidad de datos. El tamaño de los datos determina el valor de los datos para ser considerado como big data o no.
- Velocidad: la velocidad a la que se generan los datos se conoce como velocidad.
- Veracidad: se refiere a la exactitud de los datos. La precisión del análisis depende de la veracidad de los datos de origen.
- Complejidad: cantidades masivas de datos provienen de múltiples fuentes, por lo que la gestión de datos se convierte en un proceso difícil.
- Variedad: una cosa importante para entender es la categoría a la que pertenece el big data. Esto ayuda aún más en el análisis de los datos.
- Variabilidad: este factor se refiere a la inconsistencia que pueden mostrar los datos. Esto dificulta aún más el proceso de gestión de los datos de manera efectiva.
Ahora analicemos algunos de los puntos dolorosos.
Falta de camino adecuado
Si los datos provienen de diferentes fuentes, entonces debe haber una ruta adecuada y confiable para manejar datos masivos.
Para obtener mejores soluciones, el camino debe ofrecer información sobre el comportamiento del cliente. Esta es la principal motivación para crear una infraestructura flexible para integrar sistemas front-end con sistemas back-end. Como resultado, ayuda a mantener su sistema en funcionamiento.
Problemas de clasificación de datos
El proceso de análisis debe comenzar cuando el almacén de datos se carga con grandes cantidades de datos. Debe hacerse analizando un subconjunto de datos comerciales clave. Este análisis se realiza para patrones y tendencias significativas.
Los datos deben clasificarse correctamente antes del almacenamiento. Guardar datos al azar puede crear más problemas en análisis. Como los datos son grandes en volumen, crear diferentes conjuntos y subconjuntos podría ser la opción correcta. Esto ayuda a crear tendencias para manejar desafíos de big data.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Rendimiento de datos
Los datos se deben manejar de manera efectiva para el rendimiento y las decisiones no se deben tomar sin conocimientos. Necesitamos que nuestros datos funcionen eficazmente para rastrear la demanda, la oferta y las ganancias para mantener la coherencia. Estos datos deben manejarse para obtener información comercial en tiempo real.
Sobrecargar
Se puede producir una sobrecarga al intentar mantener grandes cantidades de conjuntos de datos y subconjuntos. El punto clave aquí es seleccionar qué información se guarda de diferentes fuentes. Aquí, la confiabilidad también es un factor importante al seleccionar qué datos mantener.
Algunos tipos de información no son necesarios para los negocios y deben eliminarse para evitar futuras complicaciones. Un problema de sobrecarga podría resolverse si los expertos utilizan algunas herramientas para hacer una idea para crear un proyecto de big data exitoso.
Herramientas analiticas
Nuestras herramientas analíticas actuales proporcionan información sobre el rendimiento anterior, pero se necesitan herramientas para proporcionar información futura. Las herramientas predictivas podrían ser soluciones óptimas en este caso.
También es necesario dar acceso a herramientas analíticas a gerentes y otros profesionales. La orientación experta puede impulsar el negocio a un nivel superior. Esto conduce a una visión adecuada con menos asistencia para el soporte de TI.
Persona adecuada en el lugar correcto
El lema de muchos departamentos de recursos humanos es "la persona adecuada en el lugar correcto", y también es lo mismo para Big Data. Proporcione el acceso de datos y análisis a la persona adecuada. Esto podría ayudar a obtener información adecuada para las predicciones relacionadas con el riesgo, los costos, las promociones, etc. y podría convertir los análisis en acciones.
Los datos recopilados por las empresas a través de s, ventas, seguimiento y cookies no sirven de nada si no puede analizarlos correctamente. El análisis es importante para proporcionar lo que el consumidor quiere.
Formas de datos
Hay una gran cantidad de datos recopilados, que pueden ser estructurados o no estructurados y de diversas fuentes. El manejo inadecuado de los datos y la falta de conocimiento sobre qué guardar y dónde guardarlos pueden dificultar el manejo de los grandes datos. El uso de cada forma de datos debe ser conocido por la persona que lo maneja.
Datos no estructurados
Los datos que provienen de diferentes fuentes pueden tener una forma no estructurada. Podría contener datos que no están organizados de manera estándar y predefinida. Por ejemplo, s, los registros del sistema, los documentos de procesamiento de texto y otros documentos comerciales pueden ser fuentes de datos.
El desafío es almacenar y analizar estos datos correctamente. Una encuesta indicó que el 80% de los datos generados diariamente no están estructurados.
Conclusión
Los datos en una empresa son difíciles de administrar debido a su gran tamaño y la necesidad de una mayor capacidad de procesamiento. Las bases de datos tradicionales no pueden procesar esto de manera eficiente. Una organización puede tomar mejores decisiones si puede administrar y analizar con éxito datos masivos con facilidad.
Podrían ser petabytes de datos que almacenan detalles de empleados de una organización de diferentes fuentes. Si no se organiza correctamente, podría ser difícil de usar. La situación empeora si llegan aún más datos no estructurados de diferentes fuentes.
Big data tiene el potencial de mejorar las decisiones comerciales y el análisis. Hoy la banca, los servicios, los medios y las comunicaciones están invirtiendo en big data. Los puntos críticos anteriores deben tenerse en cuenta al trabajar con grandes cantidades de datos.