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Ocho pasos para establecer una cadena de suministro de big data

Crear una adecuada cadena de suministro de información para los proyectos de big data es fundamental. Aquí les ofrecemos algunos consejos de la empresa de datos Informatica.

Los datos siguen creciendo. No solo en volumen y en variedad, sino también a una mayor velocidad, lo que hace que las empresas enfrenten el gran reto de mantenerse al día ya no solo para no perder ninguno, sino además para aprovechar su valor a través de la analítica y big data.

Sin embargo, de acuerdo con el proveedor de software relacionado con datos, Informatica LLC, los datos se suelen caracterizar por su falta de integridad, coherencia, gobernanza y protección, por lo que las organizaciones se arriesgan a que sus proyectos de big data se conviertan en una responsabilidad, en lugar de ser un activo.

Por ello, el proveedor recomienda ocho pasos cruciales para establecer cadenas de suministro de información adecuadas para big data, que constituyen un enfoque excelente para los proyectos alrededor de la generación de datos:

  1. Acceso a los datos: El primer reto de una organización consiste en adquirir todos los datos necesarios. Esto requiere configurar procesos repetibles y manejables para garantizar que dichos datos se pueden almacenar, a continuación, conforme a los métodos previstos.
  2. Integración de los datos: El reto más complejo de big data guarda relación con la diversidad de estructuras y formatos de los datos. Para lograr una ejecución sostenible de los análisis, se debe configurar un proceso para integrar y normalizar todos estos datos. Lo ideal es que requiera el mínimo procesamiento manual posible.
  3. Limpieza de los datos: Para que los análisis sean fiables, es imprescindible limpiar los datos, a fin de eliminar duplicados, errores y datos imprecisos o incompletos. El proceso debe garantizar que los analistas y los especialistas más cualificados no pierdan su tiempo en "lavar la ropa".
  4. Control de los datos: Una forma de mantener una fuente fiable de datos limpios e integrados consiste en establecer un proceso para controlar los datos. La finalidad de ello es crear una nutrida recopilación de datos, consolidados, organizados por dominios (productos, clientes, etc.), y enriquecidos con información de big data que se pueda suministrar a todos los demás sistemas.
  5. Protección de los datos: En este paso, se deben establecer dos procesos básicos. El primero consiste en definir las normas y las prácticas de seguridad que exige cada conjunto de datos; el segundo, es detectar los datos sensibles y enmascararlos de forma persistente o dinámica para garantizar la aplicación uniforme de esas normas y mejores prácticas.
  6. Análisis de los datos: El proceso de análisis depende de los analistas, las herramientas analíticas y los requisitos relacionados con los objetivos. Aquí resulta esencial mantener una mentalidad que priorice la detección iterativa y la mejora continua, ya que conviene que este proceso sea mejor, más rápido, más barato y más escalable con el tiempo y la experiencia.
  7. Análisis de las necesidades del negocio: Se trata de un paso que, a pesar de ser fundamental, casi siempre se obvia. Establezca un proceso claro para el análisis de las necesidades de negocio, incluso mientras se analizan los datos. Esto es fundamental porque, si no mantiene la vista en el pulso del negocio, se arriesga a dividir los esfuerzos y a minimizar la repercusión en el negocio.
  8. Aprovechamiento operativo de la información: Cree procesos automatizados para suministrar las respuestas halladas a los usuarios de negocio que más las necesitan. Por ejemplo, es preciso poner los datos sobre los clientes con más probabilidad de rotación a disposición de los agentes del servicio de atención al cliente, mediante un cuadro de mando. No olvide incorporar también un bucle de comentarios para saber cómo se recibe la información.

Próximos pasos

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