Big Data: Automatización de procesos con datos.

Para implantar un proyecto de Big Data, en primer lugar se debe definir los objetivos y el propósito del proyecto.

1. El proyecto de Big Data puede ser motivado por alguna problemática o oportunidad de mejorar algunos procesos. Debe tener un enfoque claro y demostrar los beneficios a nivel de infraestructura de datos y de escalabilidad con los procesos internos.
2. Luego de definir todos los objetivos del proyecto Big Data, hay que planear las métricas en consecuencia para evaluar su eficiencia. Es decir, los objetivos deben ser cuantificables para percibir sus progresos. El proyecto también requiere una estrategia en cuanto a la planificación de recursos técnicos, tecnológicos, financieros y de infraestructura TI.
3. La estrategia tiene varios impactos en las áreas de la empresa y por este motivo hay que implementarla con especial atención en las técnicas de codificación y análisis a aplicar. Hay una gran variedad de herramientas para aumentar la productividad del equipo de desarrollo. Por este motivo es indispensable aplicar estas herramientas y métodos de automatización para acelerar los procesos. De esta manera, no tendrá que asignar tantas tareas de codificación y podrá aprovechar el talento empleados para el trabajo de lógica y análisis que conlleven a las acciones en el momento oportuno.

Pasos para aplicar Big Data.

La arquitectura de datos debe ser programada de forma estratégica y cumplir con los siguientes pasos.

• Para empezar, hay que conseguir el acceso a los datos necesarios, para transmitirlos o extraerlos desde bases de datos externas.
• El segundo paso es la integración de los datos, en esta etapa, se configura el proceso que van a llevar los datos. Por ejemplo, los formatos y estructuras que van a ser necesarios.
• Después se hace la limpieza de los datos que estén repetidos o puedan ocasionar errores por ser imprecisos o incorrectos.
• Seguido de esto, se debe continuar con rigurosidad el control de los datos. El control de los datos debe garantizar una recolección organizada de la información. En resumidas cuentas, deberían poder organizarse los datos por variables y estar enriquecidos con información del Big Data.
• La protección de los datos es uno de los compromisos más importantes en los proyectos de Big Data. En primer lugar, se deberían definir las normas de seguridad que exigen los diferentes conjuntos datos. Simultáneamente, se deben detectar los datos sensibles para enmascararlos y garantizar el cumplimiento de las normas.
• El Análisis de los datos es el momento en que comienzan los beneficios de procesar la información. Por este motivo, es una etapa estratégica, que debe ser continúa para mejorar la detección de problemas y la eficiencia de los procesos.
• El proyecto Big Data debe contemplar el análisis de las necesidades del negocio, además del análisis de los datos. Este paso es fundamental, para enfocar el proyecto hacía los objetivos del negocio.
• Finalmente, el último paso es el  Aprovechamiento operativo de la información. El propósito del Big Data es obtener el conocimiento para crear procesos automatizados. Cabe destacar que, una de las bondades del big data, es ser la base de la inteligencia artificial.

Como implantar la estrategia de Big Data en la empresa.

La transformación digital está modificando las expectativas de los usuarios. Las empresas deben aprovechar los datos que le permitan ser más relevantes en las propuestas de valor hacía sus clientes. El Big Data influye demasiado en la agilidad del tratamiento de los datos para concretar nuevas oportunidades de crecimiento empresarial.
El Big Data puede influir para tener un mejor servicio y generar menores costes de análisis a largo plazo. En consecuencia, pueden resultar nuevos retos para las organizaciones en materia de costos, herramientas, procesos y recursos humanos.

Influencia del proyecto en la organización.

El proyecto de Big Data requiere de varias consideraciones. Va a tener influencia en la manera de procesar las bases de datos. Pero lo más retador será proyectar las herramientas y equipos necesarios. La estrategia de suministro de datos y aprovechamiento operativo de la información, va muy ligada a los talentos con los que cuentan las compañías. Este tipo de estrategias tienen repercusión en los objetivos del negocio respecto a las tecnologías de la información. Se debe tomar decisiones inteligentes en lo referente a herramientas y personal técnico para lograr el éxito del proyecto.

El proyecto va a tener beneficios y repercusiones periódicas. Así mismo va a tener impactos en el negocio. Algunas unidades de negocio acostumbradas a ser autónomas de sus datos, pueden sentirse incomodas al compartir el control de los datos. Por otro lado, la mayor parte del valor de la estrategia se materializa en el largo plazo. Las empresas también pueden sacar beneficios en el corto plazo. Pero depende de la  disposición de recursos humanos con los que cuente. En algunos proyectos Big Data, el éxito radica en la velocidad de transmisión de datos y su análisis. Se debe gestionar y aprovechar correctamente los especialistas, ejerciendo sus competencias en el trabajo indicado.

Para qué el proyecto de Big data funcione se debe hallar el equilibrio entre quienes comprenden los objetivos de negocio y quienes saben los requisitos técnicos. Tener un equipo para el big data es un gran reto que supone muchas oportunidades de mejora.  Las estructuras de datos distribuidas pueden ser difíciles de gestionar. Por este motivo es necesario reunir un equipo con las competencias necesarias y definir las medidas de éxito.

Consideraciones para la administración de las bases de datos.

Luego de definir los datos necesarios para los objetivos del big data, debe tener en cuenta otros aspectos importantes para continuar:

Prepárese para controlar una gran cantidad de datos. Mediante cualquier actividad se puede producir información valiosa para la estrategia big data. La cantidad de datos necesarios para la estrategia big data, puede hacer complejo el desarrollo de la misma. Debido a que se deben integrar varias fuentes de datos, se puede requerir de mayor inversión en codificación manual. El éxito de muchos proyectos está sujeto a las estrategias y los recursos financieros que requieren. Necesitará evaluar los métodos de almacenamiento y procesamiento de datos, para elegir según su rentabilidad y eficiencia para ser escalable.
Cuantos más datos se analicen, más importante es mantener la máxima calidad de datos. Una de las ventajas de hacer Big data con información interna es tener una base de datos centralizada. Pero no todos los datos se tienen que procesar. Algunos datos pueden ser sensibles y privados. Por ejemplo los informes financieros y datos privados de los clientes. Esta información debe cumplir estándares de protección de datos y ser protegidos restringiendo su acceso a algunos sectores. Todos los datos pueden tener diferentes requisitos y condiciones de seguridad.

Áreas que han tenido éxito con proyectos Big Data.

• El Big Data puede mejorar los procesos internos de las empresas y la gestión de clientes con cientos de técnicas.
• En la finanzas, el Big data puede automatizar el análisis de riesgos. Por otro lado, el Big data puede usarse en pro de mejorar las técnicas de inversión.
• En la fabricación, puede influir hacía la creación de nuevos productos innovadores. También puede haber programas conectados a máquinas, para generar datos que evalúen la necesidad de un mantenimiento preventivo.
• La distribución de procesos y entregas puede mejorar significativamente por medio del Big Data. En la actualidad, es posible programar la interacción activa con los clientes y mejorar servicios basados en la ubicación.
• El sector público también se ha visto beneficiado por los proyectos de Big Data. Por ejemplo, para la detección de fraudes, análisis de mercados de valores, cobertura de servicios y optimización del gasto.
• En el área de la salud, el aprovechamiento del Big Data sirve para predicciones de diagnósticos y  desarrollo de fármacos.

Conclusiones.

Si se pretende conseguir la máxima repercusión en el negocio y es necesaria una estrategia de inversión del presupuesto. Cualquier empresa desearía formar un equipo de especialistas en datos, pero pocas se lo pueden permitir. El costo y trastorno de los procedimientos depende de la gestión de los recursos que hay a su disposición. Es necesario pensar estratégicamente desde el ámbito administrativo para conseguir los recursos necesarios que requiere aprovechar el Big data.

Aplica términos y condiciones

2019-04-17