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La naturaleza de un escenario de Big Data

Desde qosITconsulting trabajamos con empresas y organizaciones de muchos mercados y sectores en la resolución de problemas de optimización de procesos o de predicción de determinados eventos relacionados con su cadena de valor mediante la aplicación de metodologías y soluciones de analítica de datos a medida de cada situación particular.

Nuestro objetivo es el de ayudar a nuestros clientes a sacar el máximo valor de los datos, tanto internos como externos, que se generan en sus procesos de negocio o que afectan directa o indirectamente en ellos, y hacerlo desde una aproximación metodológica, práctica y específica para cada caso, desde el conjunto de experiencias y capacidades matemáticas y tecnológicas que ponemos a su alcance.

En este contexto, entendemos importante remarcar la diferencia entre los escenarios donde los modelos de analítica de datos y las herramientas convencionales para el almacenamiento, gestión y procesamiento de los datos implicados son suficientes, y aquellos otros en los que estos mismos modelos y herramientas se muestran insuficientes para ello, entrando en estos casos en el terreno de Big Data.

Y es en este punto en el que creemos relevante aportar lo que para el equipo de Big Data y Analítica de qosITconsulting define e identifica la naturaleza de un escenario de Big Data, en el que se requieren conocimientos, herramientas y procesos diferentes de aquellos en los que realmente estamos tratando con un problema de Analítica de Datos, por mucho que el volumen de datos a tratar sea muy elevado.

LAS ‘Vs’ DEL BIG DATA

Tradicionalmente siempre se ha considerado que estábamos hablando de un escenario de Big Data cuando coincidían tres características básicas:

  • Volumen: la cantidad de datos generados, almacenados y que deben ser procesados es muy elevada.
  • Velocidad: la velocidad a la que estos datos son generados y deben ser almacenados y gestionados y procesados es muy elevada.
  • Variedad: el número de orígenes de datos y los tipos diferentes de datos que se producen son muy elevados.

A estas tres ‘Vs’, que podemos decir que siguen permitiéndonos identificar de un modo muy básico un problema de Big Data, la evolución del mercado y de los retos a los que nos enfrentamos hoy en día, ha ido gradualmente añadiéndole hasta cuatro ‘Vs’ más, que nos ayudan a entender mejor el concepto y nos deben permitir completar la visión y las prioridades de este tipo de estrategias tecnológicas:

  • Variabilidad: dentro de los diferentes tipos de datos que la ‘Variedad’ nos asegura, pueden darse variaciones muy importantes del mismo dato en función del contexto en el que se produce, y nuestra estrategia deberá asegurar su identificación y correcta interpretación.
  • Veracidad: de nada servirá la aplicación de complejas soluciones de Big Data sobre ingentes cantidades de datos si no aseguramos la limpieza y veracidad de los mismos. Nuestro escenario deberá incorporar medidas para garantizar que confiamos en los datos que manejamos, para que los análisis que hagamos sobre ellos nos aporten información veraz y permitan tomas de decisiones correctas.
  • Visualización: es igualmente imprescindible para una estrategia de Big Data realmente valiosa que los análisis realizados sean presentados de manera comprensible y útil para los fines que se pretenda conseguir. Paradójicamente, la correcta presentación o visualización de un análisis de datos puede en muchas ocasiones no ser la parte más compleja técnicamente del proceso, pero puede resultar una de las más complejas al requerir de un muy elevado conocimiento funcional y de las que pueden acabar por marcar la diferencia. Ésta es una de las áreas en las que el futuro del Big Data tiene una proyección mayor, ya que una correcta visualización de resultados del análisis de datos nos permite identificar de un modo natural cuestiones y detalles que inicialmente no se planteaban.
  • Valor: siendo una propiedad muy evidente de toda solución tecnológica, en estos escenarios debemos siempre asegurar que centramos el diseño y la estrategia alrededor de los datos y tipos de datos que mayor valor aportan al escenario, desde la certeza de que todos los datos que maneja internamente una organización, y todos los datos que tanto interna como externamente afectan a sus procesos incluyen un valor potencial cierto que cada organización puede convertir en valor real utilizando las estrategias adecuadas.

Estas últimas cuatro ‘Vs’ no son necesariamente definitorias e imprescindibles para determinar el encaje o no de un problema dentro de una estrategia de Big Data, pero indudablemente nos ayudan a asegurar la adecuada atención a los ángulos imprescindibles a la hora del diseño e implantación de un modelo de Big Data en nuestras organizaciones.

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