En anteriores artículos hemos visto distintos aspectos que debemos tener presente antes de iniciar nuevos proyectos con fuentes emergentes, por eso es necesario conocer algunas características que deben cumplir las Tecnologías Big Data a usar, de manera que nos permitan obtener el máximo valor de las fuentes con las que antes no contábamos y que al día de hoy nos pueden brindan el conocimiento agregado frente a nuestra competencia.
Que debemos considerar?
Debemos tener la capacidad de almacenar, procesar y visualizar datos de manera amigable y eficaz que nos permita en poco tiempo tomar determinaciones como: lanzar nuevas campañas no solo de captación si no también de fidelización o retención de clientes, de identificación de tendencias que permitan el diseño y creación de nuevos productos o servicios, incluso poder determinar bajo ciertas lecturas de distintos aparatos electrónicos el estado de salud actual y a futuro de los pacientes.
Todo lo anterior es posible siempre y cuando identifiquemos y conozcamos las características del gran abanico de tecnologías especiales que podemos utilizar para nuestro proyecto Big data, las cuales al igual que en ocasiones anteriores, debemos tener presente que dependemos del alcance y de los requerimientos de nuestro proyecto, alinear los objetivos que queremos cumplir y elegir las que mejor se adapten para nuestra solución.
Veamos cuales serían:
- Distribución de grandes cantidades de información.
- Almacenamiento y tratamiento de datos no estructurados o datos emergentes.
- Tratamiento de los datos con análisis avanzados en tiempo real o histórico.
- Visualización adecuada y adaptada a los nuevos datos.
Distribución de grandes cantidades de información.
Permitir distribuir cargas y minimizar tiempos de procesamiento y acceso a la información es algo muy importante a tener en cuenta, disminuir los costos y obtener una solución robusta que garantice el almacenamiento y procesamiento de grandes flujos de información nos permitirá escalar cada día nuestras tomas de decisiones.
Dentro de este ámbito podremos encontrar tecnologías como:
- Hadoop
- Stream analytics
- Data integration
Almacenamiento y tratamiento de datos no estructurados o datos emergentes.
Otro gran reto es poder almacenar los distintos tipos de datos, datos que claramente no podremos almacenar con buen rendimiento y administración en sistemas transaccionales, en este aspecto encontramos las bien conocidas bases de datos NoSql, de manera que combinadas con los puntos anteriores o simplemente con su uso independiente, nos permiten crear soluciones altamente escalables.
Dentro de este ámbito podremos encontrar bases de tipo:
- Documentales
- Columnares
- Clave-Valor
- Grafos
Tratamiento de los datos con análisis avanzados.
Una vez obtenida y almacenada la información es necesario pasar a un aspecto importante del proyecto, como explotar y extraer conocimiento del mismo, para conseguir tal fin es necesario capacitarnos o dotarnos de profesionales con un perfil más analítico y estadista, conocidos como Científicos de Datos, quienes nos ayudan a descubrir aspectos que no conocemos de los datos, obtener conocimiento predictivo y accionable a partir de los datos y comunicar historias relevantes de nuestros negocios a partir de los datos…en pocas palabras, nos dotan de lo que no sabemos y lo que nos gustaría saber.
Dentro de este ámbito podremos encontrar muchas tecnologías entre algunas:
- R, Weka, SPSS, SAP HANNA, SAS
- Map Reduce, Text Mining
- Procesamiento en paralelo, Clustering, KNN, Machine learnin, Redes bayesianas, etc.
- Análisis en la nube
Visualización adecuada y adaptada a los nuevos datos.
Un aspecto muy importante es poder disponer de una herramienta que te permita visualizar la información una vez tratada, que sea intuitiva, rápida y en la puedas dar sentido a los datos, como bien buscamos obtener, relacionar, analizar y extraer el gran valor de los datos, facilitar la toma de decisiones, segmentar y clasificar mejor a nuestros clientes nos brinda de un valor agregado frente a nuestra competencia.
Dentro de este ámbito podremos encontrar algunas tecnologías como:
Como vimos en el artículo, hay distintos aspectos a tener presente a la hora de elegir las distintas Tecnologías Big Data para nuestros proyectos, la aproximación anterior nos dá una idea de lo necesario que es planificar y detallar todo lo necesario antes de intentar hacer realidad un proyecto de Big Data.
Que piensas de las anteriores Tecnologías Big Data? Consideras adicionar alguna…cual sería? Conocer alguna Tecnología Big Data que complemente las anteriores mencionadas?
