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Consideraciones de planificación y adopción de Big Data

Jason Ulloa Ulloa redaccion@larepublica.net | Miércoles 15 diciembre, 2021

Ulloa

Ing. Jason Ulloa,

Director de la Escuela de Tecnologías de Información

La adopción de Big Data puede ser transformadora, pero a menudo es innovadora. La innovación requiere un cambio de mentalidad porque alterará fundamentalmente la estructura de una empresa, sus productos, servicios u organización. Este es el poder de la adopción de Big Data; puede permitir este tipo de cambio. La gestión de la innovación requiere cuidado: demasiadas fuerzas controladoras pueden sofocar la iniciativa y entorpecer los resultados, y muy poca supervisión puede convertir un proyecto con las mejores intenciones en un experimento científico que nunca entrega resultados.

Dada la naturaleza de Big Data y su poder analítico, hay muchas cuestiones que deben tenerse en cuenta y planificarse al principio. Por ejemplo, los problemas relacionados con el seguimiento de la procedencia de un conjunto de datos desde su adquisición hasta su utilización son a menudo un nuevo requisito para las organizaciones. Así mismo, se debe planificar la gestión de la privacidad de los datos que se manejan o se revelan mediante procesos analíticos. Big Data incluso abre oportunidades adicionales para considerar ir más allá de los entornos locales y hacia entornos escalables y aprovisionados de forma remota que se alojan en una nube. De hecho, todas las consideraciones anteriores requieren que una organización reconozca y establezca un conjunto de procesos de gobernanza y marcos de decisión distintos para garantizar que las partes responsables comprendan la naturaleza, las implicaciones y los requisitos de gestión de Big Data.

Desde el punto de vista organizativo, la adopción de Big Data cambia el enfoque para realizar análisis comerciales. Por esta razón, el ciclo de vida comienza con el establecimiento de un caso de negocio para el proyecto de Big Data y finaliza con la garantía de que los resultados analíticos se implementan en la organización para generar el máximo valor. Hay una serie de etapas intermedias que organizan los pasos de identificación, obtención, filtrado, extracción, limpieza y agregación de datos. Todo esto es necesario incluso antes de que se produzca el análisis.

Los marcos de Big Data no son soluciones llave en mano. Para que el análisis y el análisis de datos ofrezcan valor, se deben tener marcos de gestión de datos y de gobernanza, también son necesarios procesos sólidos y suficientes habilidades para aquellos que serán responsables de implementar, personalizar, poblar y usar las soluciones de Big Data. Además, es necesario evaluar la calidad de los datos destinados a ser procesados ​​, los datos desactualizados, no válidos o mal identificados darán como resultado una entrada de baja calidad que, independientemente de lo buena que sea la solución de Big Data, continuará produciendo resultados de baja calidad. Finalmente, será necesario planificar la longevidad del entorno de Big Data y definir una hoja de ruta para garantizar que cualquier expansión o aumento del entorno necesario se planifique para mantenerse sincronizado con los requisitos de la empresa.








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