¿Cuáles deberían ser las mejores prácticas en el Big Data? Mediante los Big Data, las organizaciones están obteniendo cada vez más habilidades para optimizar sus distintas áreas. Al mismo tiempo lograr posicionarse entre las empresas que incursa en la inteligencia de datos. Gracias a estos sistemas de manejo de datos, es posible convertir a importantes activos de las empresas, en conocimientos muy útiles para su crecimiento.
Sin embargo, es vital manejar correctamente estos sistemas, para evitar que los mismos se conviertan simplemente en recolectores masivos de datos. En donde de los cuales no se pueda sacar ningún provecho. Para esto es necesario que los datos proyecten calidad y confiabilidad a los sistemas de manejo. De manera, que la información obtenida tenga valor y pueda ser aplicada.
Debido a esto es primordial generar buenas prácticas que sean aplicables desde las primeras etapas de la gestión del Big data. Así como, contar con profesionales que manejen correctamente el trabajo y conocimiento obtenido a través de los Big Data.
Importancia de las mejores prácticas en Big data
Los Big Data ofrecen una gran diversidad de ventajas a las organizaciones. Por lo cual muchas instituciones se han dedicado a generar guías donde se definen las mejores prácticas a tener en cuenta. Dentro de la gestión de datos y el mundo del Big Data.
Estas guías se enfocan, entre otras cosas en:
- El asesoramiento sobre temas de seguridad.
- Sugerencias en cuanto a la calidad de los datos obtenidos.
- Consejos sobre análisis de la información.
- Las mejores formas de aprovechar las múltiples ventajas del Big Data.
Es por ello, que al poner en marcha estas prácticas, es posible garantizar que los proyectos llevados a cabo se encuentren dentro de las normas de seguridad. De manera que la información y bases de datos de la organización se encuentren seguros y el conocimiento obtenido sea veraz y confiable.
Entre las prácticas sugeridas por compañías importantes para emplear las mejores aplicaciones de Big Data se encuentran las siguientes:
Definición clara de los objetivos
Tener claro los resultados que se esperan obtener es una de las principales bases al momento de diseñar un proyecto de Big Data. Permitiendo, que se establezcan las mejores estrategias y métodos.
Es importante tener en cuenta que dichos objetivos se relacionan con los requerimientos de la organización. Que mientras más precisos sean, mejor trabajo podrán desempeñar los expertos y encargados de la gestión de datos. Debido a que estos determinan todos los aspectos. Desde el tipo de información que se debe recopilar, los métodos para colectarlos y las estrategias de análisis más convenientes.
Obtención de datos de calidad para el Big data
La enorme variedad de fuentes de datos disponibles hoy en día, hacen prescindible que las empresas y los profesionales del Big Data sean capaces de determinar cuáles datos son los realmente necesarios y relevantes para poner en práctica el proyecto.
Por otro lado, es muy importante que los datos utilizados no infrinjan ninguna norma de privacidad. Lo cual resulta un reto al trabajar con grandes magnitudes de datos. Es por ello que resulta necesario llevar a cabo evaluaciones de impacto y tener claro los conceptos y términos de privacidad. Según las fuentes de los datos y el uso que se les pueda asignar a los mismos.
Calidad y transparencia de la información en Big data
En el manejo del Big Data, la transparencia de la información garantiza una relación de confianza. Entre los encargados de la gestión de datos y las organizaciones implicadas en el proyecto.
Por otro lado, es importante que los gestores de información mantengan informados a los interesados sobre todas las actividades y tareas que se llevan a cabo. A partir de presentaciones orales o la entrega de informes, lo cual fomenta la seguridad y por lo tanto el buen funcionamiento del proyecto.
Además, es transcendental realizar análisis durante las etapas de colecta de los datos, para establecer su relevancia, finalidad y tiempo de vida durante los procesamientos.
Diferenciar entre los recursos y las necesidades
Con relación a los puntos mencionados, los profesionales de Big Data deben tener en cuenta que no siempre tener una gran cantidad de datos significa que se generará un mejor procesamiento de los mismos. Es por ello que se debe generar una relación entre los datos recopilados por la organización y las necesidades. Así como, los objetivos planteados, sabiendo diferencias los datos relevantes de aquellos que pueden ser excluidos.
Diferenciar entre los recursos disponibles y los que realmente son necesarios, garantiza una correcta organización y planificación de actividades.
Personal capacitado en Big data
En la era digital, los profesionales deben recibir una formación continua y de calidad, ya que los avances tecnológicos ofrecen herramientas y soluciones cada vez más acertadas y eficaces. Adicional a conocer como manejarlas, esto podría hacer la diferencia entre lograr con éxito o no, en un proyecto de Big Data.
Para esto, es necesario que las organizaciones sean capaces de invertir en personal certificado en gestión y manejo de Big Data. Además de proporcionar la oportunidad de que estos profesionales crezcan intelectualmente. Mediante la formación continua y actualizada.
Contar con recursos tecnológicos y confiar en la nube
Sobre lo mencionado anteriormente, es importante también contar con las herramientas tecnológicas actualizadas. Las cuales permiten llevar a cabo un procesamiento preciso y acertado de los datos. Estos recursos permiten a los expertos contar con los medios necesarios para analizar y darle significado a los resultados. Transformando los mismos en conocimiento relevante para la compañía.
Asimismo, es necesario conocer y confiar en las plataformas ofrecidas por la nube para sacar el mejor provecho de estas herramientas. Presentando costos muy accesibles o incluso que pueden llegar a ser gratuitos. Mantente actualizado en cuanto a todo lo relacionado con el Big Data, sus herramientas y buenas prácticas. Así obtendrás las mejores oportunidades laborales. Inscríbete ya en una Maestría en Big Data Analytics o cualquiera de los programas de estudio sobre proyectos y soluciones de Big Data.
