DIAGRAMA DE DISTRIBUCIÓN

"BIG DATA"

¿Qué es BIG DATA?
Es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

• Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
• Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
• Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.
• Algunos desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data son:

  1. Muchas fuentes y tipos de datos

  Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta.
  Las fuentes de datos de big data son muy amplias:
  • Datos de internet y móviles.
  • Datos de Internet de las Cosas.
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
  • Datos experimentales.
  Y los tipos de datos también lo son:
  1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.
  2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.
  3. Tipos de datos estructurados
  Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

  2. Tremendo volumen de datos

  Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme, y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable.
  Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.

  3. Mucha volatilidad

  Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionarlo necesitamos un poder de procesamiento muy alto. 
  
  Si no lo hacemos bien, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones.

  4. No existen estándares de calidad de datos unificados

  En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000.
  Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de big data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados.
  La calidad de datos de big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.