![Más no siempre es mejor. ¿Cómo pueden las organizaciones reducir el ruido en sus datos para lograr análisis precisos y específicos? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_first_paragraph, ezslot_8,320,0,0])); - Tecnología](https://a.continuousdev.com/technology/more-isnt-always-better.-how-can-organizations-reduce-the-noise-in-their-data-to-achieve-targeted-accurate-analytics-evalez_write_tag32050techopedia_com-under_first_paragraph.jpg "Más no siempre es mejor. ¿Cómo pueden las organizaciones reducir el ruido en sus datos para lograr análisis precisos y específicos? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_first_paragraph, ezslot_8,320,0,0])); - Tecnología")
Contenido
Q:
Más no siempre es mejor. ¿Cómo pueden las organizaciones reducir el ruido en sus datos para lograr análisis precisos y específicos?
UNA:
Con los sistemas de Big Data, una de las grandes preguntas para las empresas es cómo mantener estos proyectos bien orientados y eficientes. Muchas de las herramientas y recursos creados para Big Data están diseñados para aspirar grandes cantidades de información en una amplia red. No siempre están tan atentos a refinar esos datos y mantenerlos simples. Sin embargo, están surgiendo algunas mejores prácticas en la industria para crear proyectos de big data más específicos y útiles.
Un pilar de un enfoque específico de big data es utilizar las herramientas y recursos de software correctos. No todos los sistemas de análisis y big data son iguales. Algunos pueden filtrar de manera más efectiva los datos excesivos o irrelevantes, y permitir a las empresas centrarse solo en los hechos esenciales que determinarán sus procesos y operaciones centrales.
Otra parte importante de esto involucra a las personas. Antes de involucrarse en un proyecto de big data, y mientras busca software de proveedores, persigue la implementación y capacita a otros, un grupo central de personas debe estar a cargo del proceso y delegar también las tareas de investigación y lluvia de ideas. Esto puede convertir un enfoque de big data en un método quirúrgico preciso que mejorará el negocio sin llegar a ser demasiado pesado e interrumpir las operaciones del día a día.
Por ejemplo, los grupos de trabajo u otros grupos principales pueden sentarse y observar en detalle las formas en que se llevará a cabo la implementación, cómo la empresa comenzará a evaluar los conjuntos de datos, cómo realizarán la indexación cruzada de cuentas, qué tipo de papel o Presentaciones digitales que utilizarán para difundir esa información, cómo crearán informes útiles, etc. Estos detalles protegerán al negocio de la hinchazón de big data.
Además, a medida que las empresas comienzan a adquirir más servicios de proveedores, hacen más procesamiento de big data y hacen que las arquitecturas de TI sean más complejas, han aprendido a separar los datos más confidenciales de todo lo demás.
Una forma de hacerlo es crear un sistema escalonado. Por ejemplo, un conjunto de datos centrales de ID de clientes e historiales se puede mantener en una base de datos especialmente mantenida bajo un contrato de seguridad en la nube particular o en el sitio. Otros conjuntos de datos pueden residir en entornos de datos menos especializados, ya sea porque son menos sensibles en términos de violaciones de datos o porque son menos directamente relevantes para el análisis que está haciendo la empresa. Los sistemas escalonados o de niveles múltiples permiten una implementación rentable de big data.
Estas son algunas de las formas en que las empresas se vuelven inteligentes al obtener grandes datos de la manera correcta. En lugar de simplemente aspirar cualquier información que puedan obtener, tratan ciertos conjuntos de datos como los más críticos para obtener la mayor inteligencia empresarial con el menor esfuerzo.