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La introducción de Big data ayuda al negocio a identificar nuevas oportunidades de negocio y a aumentar su eficiencia. Esto, a su vez, ayudará a aumentar sus beneficios al ganar muchos clientes. En el mundo actual, los conceptos de Big data se consideran más importantes debido a las siguientes razones

• Coste reducido: las tecnologías de big data son más rentables. Y es la mejor herramienta para almacenar enormes datos a un menor coste. También ayuda a identificar formas más eficientes de hacer negocios.

• Toma de decisiones rápida: Con la ayuda de la analítica en memoria y el poder de analizar nuevas fuentes de datos, Big data ayuda a los negocios a analizar los datos y la información más rápidamente que antes. Basándose en el aprendizaje a través del análisis, el negocio puede tomar una decisión inteligente.

• Nuevos productos y características: A través de la analítica adecuada, los conceptos de Big data conocen las necesidades y la satisfacción del cliente. Así que siempre ofrecen lo que los clientes quieren. Algunas empresas también crean nuevos productos utilizando la analítica de big data para satisfacer a sus clientes.

Usando la analítica de los conceptos de big data una organización puede aumentar las ventas, la eficiencia, las operaciones, el servicio al cliente y la gestión de riesgos.

La analítica de big data ayuda a mejorar la velocidad del proceso de negocio y a reducir la complejidad de las operaciones.

Tecnologías utilizadas en la analítica de big data

No hay una única tecnología que haga la analítica de big data. Aquí se enumeran algunas tecnologías importantes que juegan un papel importante en Big Data

• Gestión de datos
• Minería de datos
• Hadoop
• In-Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Áreas de Aplicación

La mayoría de las organizaciones tienen ahora conceptos de Big data. Porque han entendido la necesidad de aprovechar los datos y obtener valor de ellos. A continuación se enumeran algunos tipos de organizaciones que utilizan esta tecnología

• Viajes y hostelería
• Sanidad
• Gobierno
• Minoristas

Consejos para convertir Big data en Gran Éxito

Las empresas de Big data aumentan cada año y elaboran nuevas estrategias para reducir los costes operativos aumentar la eficiencia y proporcionar satisfacción al cliente. Muchas organizaciones utilizan sus datos y análisis para tomar decisiones rentables. El big data ayuda en gran medida a este proceso de toma de decisiones. Aprovecha el análisis predictivo para tomar decisiones. Incluso la cantidad de datos no estructurados que crece a diario también puede analizarse fácilmente mediante los conceptos de Big data.

Los conceptos de Big data siguen siendo un reto. Si el Big data no se implementa e interpreta correctamente en la organización, será un gran obstáculo. Una organización tiene que cruzar varias barreras desafiantes para utilizar Big data apropiadamente para tomar grandes decisiones. Los desafíos de Big data actúan como una reacción negativa a la investigación de Big data.

A continuación se mencionan algunos consejos para que las empresas de análisis de datos conviertan Big data en un gran éxito.

1. Asegúrese de tener una amplia capacidad de procesamiento

En el mundo empresarial actual la cantidad de datos sigue extrapolándose cada minuto. Antes de comenzar con cualquier proyecto de Big data hay que asegurarse de contar con un potente procesador. Cualquier proyecto de investigación de Big data implica una gran cantidad de datos y para tratarlos es muy importante contar con un potente procesador. El sistema de procesamiento adecuado es necesario para procesar los datos de forma precisa y oportuna. El rendimiento del sistema de procesamiento debe controlarse con frecuencia para garantizar que funciona correctamente.

2. Definir una estructura organizativa definida

Las organizaciones pueden utilizar el big data al máximo si tienen una configuración centralizada para el equipo de análisis. Esto les ayudará a combinar a los líderes empresariales y la tecnología de big data para que surjan las mejores ideas que otra parte de la organización pueda aprovechar. Las organizaciones que utilizan el análisis predictivo han demostrado tener un gran éxito en Big data que otras organizaciones.

3. Mezclar los conceptos de Big Data en el momento adecuado en la organización

Convertir Big data en un gran éxito no es algo tan fácil. Tiene muchos retos de big data. Las empresas deben priorizar sus necesidades y trabajar en función de ello. La analítica de big data necesita datos que estén estructurados. En muchas empresas los datos están disponibles, pero no están completos y organizados para que la analítica de big data pueda utilizarlos directamente para el análisis.

Sólo si la analítica de big data se utiliza de manera eficiente la organización será capaz de encontrar los problemas en el negocio y el proceso operativo. Las organizaciones deben combinar los datos de forma adecuada para utilizar el análisis predictivo de forma eficaz.

El tiempo es otro factor importante que afecta al proceso de análisis de datos. Se necesita información en tiempo real para tomar decisiones eficaces. Un analista de datos siempre debe dedicar más tiempo a preparar los datos para el análisis utilizando las herramientas ETL. Esto ayudará a mezclar los conceptos de big data en el momento adecuado en la organización.

4. Buscar la planificación a largo plazo

Las tecnologías están cambiando constantemente y las organizaciones necesitan adaptarse a la tecnología reciente. En el mundo actual los datos son cada vez más grandes y es un gran reto para la empresa. Las organizaciones necesitan estar equipadas para afrontar el mismo reto. Las tecnologías serán mejores mañana que hoy. Así que las organizaciones necesitan mantener una inteligencia empresarial flexible que esté abierta a nuevos productos, metodologías y tecnologías. Planifique a largo plazo y manténgase al tanto de los cambios. Si toma alguna decisión o cambio o hace alguna elección, piense en el impacto que tendrá a largo plazo y en cómo afrontarlo.

5. Empieza con un almacenamiento seguro

El paso más importante y la base para la analítica de datos es implementar un sistema de almacenamiento robusto. Si quieres implementar Big Data en tu organización, entonces la seguridad debe ser tu primera prioridad. Su sistema de almacenamiento debe cumplir con los requisitos presentes y futuros del proyecto. Debe seleccionar un sistema de almacenamiento teniendo en cuenta algunos factores como los riesgos actuales y futuros de los datos, las amenazas comunes y el alto nivel de seguridad. Todo el proceso de análisis de datos, como la encriptación de datos, la autenticación de las claves de almacenamiento o cualquier otra actividad, debe ser seguro. El sistema de almacenamiento y seguridad que se implemente no debe ser demasiado caro. También debe ser capaz de manejar una gran cantidad de datos.

6. Soluciones de análisis avanzado

Los datos son el aspecto más importante de cualquier proyecto de Big data. Pero si los datos no se utilizan de forma adecuada no añadirán mucho valor a su proyecto de Big data. Para utilizar los datos de una manera eficiente, es necesario utilizar una solución de análisis de datos avanzados. Las soluciones de análisis avanzadas le ayudarán a obtener un conocimiento profundo de los datos. Esto le permitirá tomar mejores decisiones y obtener mejores resultados en el negocio. El uso de una solución de análisis de datos avanzados le ayudará a comprender claramente el entorno de Big data.

7. Contratar a profesionales expertos

Encontrar el talento adecuado para el procesamiento de Big data es un gran reto para la mayoría de las organizaciones. Big data es un campo muy amplio y una sola persona no puede dominar en todas las tecnologías de Big data. En primer lugar, realice un estudio detallado de su proyecto de Big data y, a continuación, seleccione a personas expertas en aspectos específicos del proyecto.

La demanda de talento analítico es muy alta, mientras que el mercado de talento analítico es muy limitado. Algunas empresas están tomando ahora medidas para contratar a personas expertas en la introducción de Big data a través de instituciones académicas y empresas emergentes de Big data.

La contratación del talento de Big data adecuado es un factor crucial para convertir Big data en un gran éxito.

8. Elegir al socio adecuado

Todas las empresas no tendrán todos los recursos y el conjunto de habilidades de datos para invertir en Big data sin ninguna ayuda de otros. En tal caso, es importante asociarse con alguien. Hay que tener mucho cuidado al seleccionar un socio. El Big Data no es de naturaleza transaccional. Un buen ejemplo es el de Procter and Gamble, que se ha asociado con Google para mejorar sus capacidades de análisis de datos. Se ayudan mutuamente a adquirir conocimientos en un entendimiento mutuo.

9. Un líder fuerte para impulsar las iniciativas de Big data

El liderazgo es otro factor importante para convertir Big data en Big Success. Las organizaciones deben asignar roles bien definidos para el Big data y la analítica. Las organizaciones deben tener las cualidades de liderazgo necesarias para hacer de la analítica de Big data una parte de su rutina empresarial. Nombrar a un líder fuerte en el campo de los conceptos de Big data es un paso importante en una organización para crear calidad de liderazgo.

10. No ignorar los instintos naturales

Aunque se utilice tecnología de alta gama, nunca hay que ignorar los instintos naturales de detectar fallos y entender patrones. Existen ciertas herramientas de descubrimiento visual que le ayudarán a obtener información oportuna. Junto con estas herramientas, también deberías utilizar mejores trucos de análisis para analizar los distintos datos de forma diferente. Esto también es importante porque cada dato requiere un enfoque diferente.

11. Hadoop y Warehouse

Esto puede sonar raro pero esta combinación funciona muy bien para las empresas. El almacén de datos almacena los datos estructurados mientras que Hadoop almacena todos los datos no estructurados que pueden analizar en el futuro y pueden ser utilizados. Hadoop funciona mejor en el procesamiento analítico. Por lo tanto, combinar Hadoop con un almacén de datos es la mejor combinación para convertir los conceptos de Big data en un gran éxito.

12. Encontrar un equilibrio entre la planificación bottom-up y top-down

Es muy importante tener en cuenta ambos enfoques porque ninguno de ellos puede tener éxito sin el otro. Encontrar un lenguaje común para la comunicación entre los profesionales de la empresa y de la tecnología. Si no es así la inversión que se hace en el tratamiento de Big data es un mero desperdicio.

13. Tener una implementación sistemática y estructurada

Muchas organizaciones no tienen criterios bien planificados para seleccionar, identificar y elegir los casos de negocio de procesamiento de Big data. Las técnicas y tecnologías de Big data pueden iniciarse desde cualquier parte de la organización y en cualquier punto. No existe una única tecnología ni un único punto de partida para el procesamiento de Big data. Hay que crear una hoja de ruta adecuada para lograr un gran éxito. La hoja de ruta no sólo debe incluir los objetivos de la empresa, sino que también debe indicar cuáles son las otras inversiones tecnológicas que deben realizarse en el proceso de análisis de datos. Las organizaciones que carecen de este enfoque sistemático no conseguirán un gran éxito.

14. Saber que no existe una única tecnología de investigación de Big data

Como ya hemos visto diferentes datos necesitan diferentes enfoques y tecnologías. Hadoop juega un papel importante en Big data pero hay muchas más tecnologías que Hadoop. La combinación de las tecnologías depende de las necesidades de la organización así como del entorno de la misma

15. Construir analíticas y Business Intelligence

Después de haber implementado la solución de almacenamiento, el siguiente paso es implementar las analíticas de almacenamiento necesarias para obtener un conocimiento más profundo de los datos. Las recientes herramientas de inteligencia empresarial cuentan con un entorno analítico avanzado para convertir los datos en conocimiento. Esta analítica se puede mejorar para controlar la inteligencia competitiva y la satisfacción del cliente. La solución de inteligencia empresarial perfecta combinada con el procesamiento de Big data le ayudará a desbloquear nuevos potenciales de negocio y a impulsar más beneficios para su empresa

16. Plataforma de Big data ágil y flexible

La plataforma de conceptos de Big data que elija para su negocio debe ser flexible. Debe ser capaz de adaptarse a diferentes gestiones de datos y a diferentes escenarios de analítica. También debe ser capaz de utilizar técnicas avanzadas como el modelado predictivo, la búsqueda semántica y la analítica geoespacial.

Conclusión

Las organizaciones han comprendido que existe un gran valor para el Big data. Seguir todas estas estrategias ayudará a las empresas de big data analytics a facilitar el proceso de convertir el procesamiento de Big data en un gran éxito.

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