Mejores prácticas de Big Data para maximizar el impacto empresarial

4 de diciembre de 2023

Mejores prácticas de Big Data para maximizar el impacto empresarial

Big data ya no es sólo una palabra de moda. Es algo real que las empresas tienen que manejar cada día. Es alucinante la cantidad de datos que se crean a diario: alrededor de 2,5 quintillones de bytes, según la IBM.

Con todos los datos que se crean, las mejores prácticas de Big Data son esenciales para garantizar que los datos se manejan correctamente, se analizan de manera eficiente y se utilizan de forma óptima. Pero con tanta información disponible y nuevas herramientas que se desarrollan cada día, puede ser difícil mantenerse al día con todas ellas.

Así pues, adentrémonos en el tema de la integración de Big data y los consejos prácticos para maximizar el impacto empresarial de esta ingente cantidad de información.

Importancia de la integración de Big Data

No importa cuántos datos recopile su empresa, si no puede integrarlos con sus procesos y sistemas empresariales, no son más que números sin sentido.

En esta era digital, la integración de Big Data con las herramientas y aplicaciones existentes es crucial para obtener información valiosa que le permita mejorar aspectos de su negocio. Entre ellos se incluyen:

  • Decisiones basadas en datos: La integración de big data ofrece una visión completa de la información, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes utilizando información precisa y actualizada.
  • Aumenta la productividad: Al automatizar el proceso de integración de datos, las empresas pueden aumentar su eficacia y minimizar el riesgo de errores que conlleva la introducción manual de datos.
  • Mejore la experiencia del cliente: La integración de datos permite a las organizaciones conocer realmente a sus clientes. El resultado son campañas de marketing más personalizadas y centradas, un mejor servicio al cliente y una mayor fidelidad.
  • Obtenga valiosos conocimientos empresariales: Al reunir varias fuentes de datos, las empresas pueden profundizar en sus operaciones y descubrir tendencias, oportunidades y riesgos potenciales.
  • Innovación en combustible: Al aprovechar el poder de los datos internos y externos, las empresas pueden descubrir nuevas vías de crecimiento, desarrollo e innovación.
Servicios de análisis empresarial de StarTechUP

Análisis de Big Data VS Integración de Big Data

La integración y el análisis de datos son las dos caras de la moneda de los datos. Aunque son distintas, también son totalmente interdependientes.

La integración de big data consiste en reunir datos de diversas fuentes (lo que se conoce como recopilación de datos), limpiarlos y hacerlos coherentes. Es como construir unos cimientos sólidos para tu casa. Necesitas distintos materiales, herramientas y habilidades para montarla, pero en realidad no vives en los cimientos en sí.

Por otro lado, el análisis de big data es donde realmente se empiezan a utilizar esos datos. Se trata de profundizar en un conjunto de datos determinado, descomponerlo en sus diferentes partes y analizar cada una por separado. Se trata de explorar, analizar y descubrir todas las perspectivas y tendencias ocultas: eso es lo que llamamos análisis de datos. Es como arreglar tu casa, convertirla en un lugar acogedor donde puedas vivir cómodamente y tomar decisiones con conocimiento de causa.

En resumen, la integración de datos prepara los datos y el análisis de datos los utiliza para obtener información. Trabajan juntos para que su organización esté realmente basada en datos.

7 mejores prácticas para la integración de Big Data

La integración de big data puede ser una bestia compleja, pero siguiendo algunas prácticas recomendadas puede domarla y hacer que funcione a las mil maravillas para usted.

He aquí siete principios fundamentales a tener en cuenta:

1. Empezar con objetivos y alcance claros

Antes de lanzarse, es crucial definir lo que espera conseguir. Identifica tus objetivos empresariales, qué datos necesitas para alcanzarlos y cómo se utilizarán.

Para ayudarte, debes tener en cuenta tu:

Requisitos de la empresa

Comprender los requisitos empresariales y los objetivos de la organización es crucial antes de implantar el análisis de big data. Las empresas deben identificar qué proyectos pueden aprovechar la analítica para maximizar los beneficios.

Fuentes de datos

Identifique todas las fuentes de datos internas y externas de su organización, desde bases de datos, hojas de cálculo y redes sociales hasta sensores, páginas web y mucho más. Esto le ayudará a determinar cómo fluyen los datos en su organización.

Determinar qué datos son importantes

Para utilizar eficazmente los macrodatos, tómese su tiempo para determinar la importancia de los mejores datos disponibles. Esto implica seleccionar la información más relevante para su negocio, especificar los conocimientos deseados y tener en cuenta las limitaciones de tiempo.

2. Dar prioridad a la calidad de los datos

Haga de la calidad de los datos una prioridad. Recuerde: "basura entra, basura sale". Antes de integrar sus datos, asegúrese de que estén limpios y sean coherentes y precisos.

La validación de datos limpiará sus datos por adelantado y le ahorrará tiempo y esfuerzo a largo plazo, lo que se traducirá en mejores conocimientos. Esto puede implicar deduplicación, corrección de errores y estandarización.

Tenga en cuenta que los datos erróneos dan lugar a percepciones y decisiones deficientes y, en última instancia, a resultados empresariales negativos.

3. Elegir las herramientas y los métodos adecuados

A la hora de seleccionar las herramientas y métodos adecuados, no existe una solución única. Hay que tener en cuenta factores como el volumen de datos, la velocidad, la variedad y, por supuesto, el presupuesto.

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), por ejemplo, pueden ayudar a automatizar el proceso de integración de datos, haciéndolo más rápido y eficiente. Para los datos estáticos, el procesamiento por lotes puede ser suficiente, pero cuando se trata de datos dinámicos, el streaming en tiempo real puede ser el camino a seguir.

Muchos científicos de datos utilizan herramientas de código abierto para la integración de Big Data, mientras que otros prefieren soluciones basadas en la nube como Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud Platform.

[Leer más: Las 15 mejores herramientas de desarrollo de software para desarrolladores en 2023]

Presupuesto de la estrategia de big data

4. Garantizar la máxima seguridad

En agosto de 2022, un ciberataque a un hospital cerca de París, Francia, causó graves trastornos. Las enfermeras se vieron obligadas a archivar datos manualmente, ya que el sistema informático del hospital, el almacenamiento de datos y el software financiero estaban en peligro. Para colmo, los piratas exigieron un rescate de 10 millones de euros y amenazaron con divulgar los historiales médicos si no se satisfacían sus demandas.

Parte de la estrategia de big data consiste en garantizar la seguridad de los datos en cada paso. Desde el proceso de integración hasta el almacenamiento y el análisis, deben aplicarse medidas de seguridad sólidas para evitar filtraciones y proteger la información sensible.

Con grandes volúmenes de datos en camino, hay que garantizar medidas de seguridad, como:

  • Cifradométodo de conversión de datos a un formato ilegible, que requiere una clave de descifrado para acceder a ellos.
  • Controles de acceso: establezca permisos y limite el acceso al personal autorizado, reduciendo así el riesgo de filtración de datos.
  • Protocolos de seguridad de los datos: HTTPS, FTPS y SFTP son esenciales para garantizar una transmisión de datos brutos segura y protegida durante la integración y evitar accesos no autorizados.

5. Escalabilidad

Los macrodatos no se detienen. Crece exponencialmente. Por eso su solución de integración debe ser flexible y escalable.

Una infraestructura escalable garantiza que su base tecnológica pueda adaptarse fácilmente a las crecientes exigencias de los macrodatos. El uso de soluciones escalables, como las plataformas basadas en la nube, permite ampliar las capacidades de cálculo y almacenamiento a medida que evolucionan las necesidades de datos.

Esto permite a muchas empresas gestionar picos repentinos en el flujo de datos, ya sean variaciones estacionales o aumentos inesperados, todo ello manteniendo un rendimiento de primera categoría y evitando costes de infraestructura innecesarios.

6. Adoptar la gobernanza de datos

La gobernanza de datos es como la constitución del reino de los datos. Se trata de establecer normas y procedimientos claros para gestionar el acceso, la seguridad y la propiedad de los datos.

Piense en ello como los semáforos, los pasos de peatones y las señales de tráfico que hacen que sus datos fluyan sin problemas y de forma segura hacia la información práctica. He aquí algunas preguntas que le conducirán a una estrategia eficaz:

  • ¿Cómo clasificará sus datos?
  • ¿Quién tiene acceso a cada tipo de datos?
  • ¿Cuáles son las consecuencias de incumplir las normas?

Se trata de gestionar los datos de forma responsable, minimizar los riesgos de cumplimiento y respetar los requisitos normativos.

7. Probar y vigilar

No dé por sentado que todo funciona a la perfección. Realice una prueba exhaustiva de sus procesos de integración en cada paso para detectar y resolver cualquier error antes de que afecte a sus análisis de big data.

Los analistas e ingenieros de datos le ayudarán con las pruebas de calidad, integración y análisis a intervalos regulares para garantizar que el proceso es preciso, eficiente y satisface las necesidades de la empresa.

Ningún proyecto de big data está completo sin supervisión. Recuerde que la integración es un proceso continuo. Controle constantemente la calidad de los datos, el rendimiento y el uso de los recursos. Manténgase flexible y adapte su enfoque en función del aprendizaje y del panorama de datos en constante cambio.

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Hombre frente a un ordenador

Contratar científicos de datos de StarTechUP

Los macrodatos suponen un gran reto si no se cuenta con el personal adecuado para manejarlos.

Con el equipo adecuado de científicos de datos cualificados, puede aprovechar las mejores perspectivas de su análisis de big data, facilitando y agilizando la toma de decisiones empresariales. También ofrecemos inteligencia empresarial para ayudarle a dar sentido a sus datos y descubrir información valiosa.

Nuestro equipo de StarTechUP tiene la experiencia necesaria para ayudarle a sacar el máximo partido de sus big data. Póngase en contacto con nosotros para una consulta gratuita y obtenga más información sobre cómo podemos satisfacer sus necesidades de integración de big data. Convirtamos juntos su caos de datos en información valiosa.

Sobre el autor: Andrea Jacinto - Redactor de contenidos

Escritora de contenidos con una sólida formación en SEO, Andrea ha estado trabajando con vendedores digitales de diferentes campos para crear artículos optimizados que sean informativos, digeribles y divertidos de leer. Ahora, escribe para StarTechUP con el fin de ofrecer los últimos avances en tecnología a los lectores de todo el mundo. Ver en Linkedin

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