El Big Data puede brindar enormes beneficios a las empresas de todos los tamaños. Sin embargo, como con cualquier proyecto empresarial, la preparación y planificación adecuada es esencial, especialmente en lo que respecta a la infraestructura. Hasta hace poco, era difícil para las empresas acceder a grandes volúmenes de datos sin realizar grandes inversiones en infraestructura (almacenes de datos costosos, software, personal de análisis, etc.). Pero los tiempos han cambiado. La computación en nube, en particular, ha abierto muchas opciones para el uso de Big Data, ya que significa que las empresas pueden acceder a grandes cantidades de datos sin tener que invertir en instalaciones masivas de almacenamiento y procesamiento de datos.

Para poder avanzar con Big Data  y convertirlo en conocimiento y valor comercial, es probable que deba invertir en los siguientes elementos clave de la infraestructura:

Recopilación de datos

Aquí es donde llegan los datos a su empresa. Incluye todo, desde sus registros de ventas, base de datos de clientes, comentarios, canales de redes sociales, listas de marketing, archivos de correo electrónico y cualquier información obtenida de monitoreo o medición de sus operaciones.

Si necesita obtener nuevos datos, esto puede requerir nuevas inversiones en infraestructura. Los requisitos de infraestructura para capturar datos dependen del tipo o tipos de datos requeridos, pero las opciones claves pueden incluir como por ejemplo: sensores (que podrían ubicarse en dispositivos, máquinas, edificios o en vehículos), beacons o aplicaciones que generan datos de usuario.

Almacenamiento de datos

Aquí es donde se guardan sus datos una vez se recopilan de sus fuentes. Las principales opciones de almacenamiento incluyen: un almacén de datos tradicional; un sistema de almacenamiento distribuido basado en la nube; y el servidor de su empresa o un disco duro de una computadora.

Análisis de datos

Cuando desee utilizar los datos que ha almacenado para descubrir algo útil, deberá procesarlo y analizarlo. Entonces, esta capa trata de convertir los datos en ideas. Aquí es donde entran en juego los lenguajes y plataformas de programación.

Hay tres pasos básicos en este proceso:

  1. Preparar los datos (identificar, limpiar y formatear los datos para que estén listos para el análisis).
  2. Construcción de un modelo analítico.
  3. Sacar una conclusión de los conocimientos adquiridos.

Visualización de los datos

Esta es la forma en que los conocimientos adquiridos a partir del análisis de los datos se transmiten a las personas que los necesitan, es decir, a los responsables de la toma de decisiones en su empresa. La comunicación clara y concisa es esencial, y esta salida puede tomar la forma de informes breves, tablas, figuras y recomendaciones clave.

Las opciones de visualización de datos incluyen paneles de administración, plataformas de visualización de datos comerciales que hacen que los datos sean atractivos y fáciles de entender, y gráficos simples (como tablas y gráficos) que transmiten información.

It Process es una empresa que está a la vanguardia de las nuevas tecnologías y cuenta con un equipo calificado de investigadores, capaz de adaptarse a las nuevas necesidades del mercado y ofrecer las mejores soluciones a nuestros clientes. Visítanos en http://itprocess.cloud/.