¿Cómo hacer Big Data?
El uso del Big Data se ha convertido en una rutina dentro de las empresas, puesto que ayudan a optimizar procesos, entender patrones de los clientes y el mercado. Sin embargo, ¿sabes cómo hacer Big Data? En este post, compartiremos algunos pasos a seguir para empezar en el análisis de macrodatos o Big Data.
La mejor manera de hacer un buen uso de las grandes cantidades de datos en los negocios es mediante el análisis.
Algunas empresas llegan a contratar específicamente a analistas de datos para optimizar sus recursos. Aunque un negocio no se plantee expandirse a gran escala, es importante contar con una estrategia eficaz. A continuación, exponemos 5 pasos sencillos para que conozcas cómo hacer Big Data:
1. Divide
Una de las cosas que debes conocer si quieres saber cómo hacer Big Data, es que las audiencias personalizadas se han convertido en un tema clave en el éxito de una empresa y en sus procesos enfocados en cómo hacer Big Data. Esto se debe a que se necesita personalizar las campañas de correo electrónico, las ofertas de venta cruzada y la venta ascendente. La clave para la personalización de la comunicación es reconocer que entre muchas personas a las que deseas llegar, cada una de ellas es diferente y tiene diferentes necesidades.
Cuantos más datos tengas, más pruebas se agruparán. De esta manera, al entrar en contacto con la arquitectura de Big Data, no hay que asustarse. Es preciso pensar en los macrodatos como una enorme pila de piezas bastante pequeñas que te brindan una amplia variedad de refuerzos.
2. Analiza
Desde que sabes cuales son todos tus públicos objetivos relacionados con el proceso de cómo hacer Big Data, simplemente tienes que comenzar a analizar los conjuntos de datos para obtener información valiosa para dicho público. Existen muchas técnicas para elegir, según tus objetivos comerciales y si tienes datos estructurados o no estructurados para analizar. Por lo tanto, puedes mezclar y combinar las formas de encontrar información relevante entre los datos que dispongas. Cuando se trata de inteligencia empresarial, es posible que quieras comprobar lo siguiente:
Minería de datos: es una forma de encontrar nuevos patrones en los datos. Se basa en la suposición de que si algo ocurre de forma repetida, podría ser significativo de alguna manera.
Análisis de conglomerados: este puede ser el siguiente paso, ya que es una forma de agrupar objetos determinados a través de ciertos conjuntos de atributos similares.
Modelado predictivo: con este enfoque de Big Data se arriesga con la teoría de la probabilidad.
Análisis textual: se trata de un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) hábilmente diseñado que puede extraer datos muy útiles de dígitos y de múltiples bloques de texto. Todo esto para el análisis de Big Data.
3. Busca buenas fuentes de datos
La calidad de los datos es un factor crucial para un buen análisis si te interesa aprender cómo hacer Big Data. Por esta razón, es importante buscar fuentes confiables para realizar el proceso.
Asimismo, la empresa no debe dejar de usar fuentes de su ambiente interno, como registros de ventas, desempeño de los funcionarios y desempeño de los sistemas. Esa información es esencial para que la empresa obtenga insights de cómo aumentar su productividad y optimizar procesos.
4. Realiza la integración de los equipos
La integración es fundamental para que los sectores de la empresa puedan aprovechar los resultados de los análisis.
Para esto, es importante que en tu proceso de cómo hacer Big Data, se utilice un sistema de colaboración entre todos los trabajadores para mejorar la comunicación interna y garantizar que todos tengan acceso a los datos.
Al mantener el equipo alineado para el análisis de Big Data, la empresa optimizará el uso de la información, evitando el trabajo doble y la duplicación de los contenidos. Los equipos serán capaces de trabajar juntos para aumentar su desempeño y productividad.
5. Cuenta con las herramientas adecuadas
Para realizar un análisis y comprender cómo hacer Big Data de forma eficaz, es necesario buscar soluciones adecuadas a las demandas de la organización. La herramienta escogida debe ser escalable, capaz de lidiar con grandes volúmenes de datos y proporcionar resultados confiables.
Una vez que el análisis de Big Data quede integrado en la rutina de la organización, los datos pasarán a ser una parte fundamental para la toma de decisiones estratégicas de la empresa.
Tecnologías y herramientas del Big Data
La arquitectura de Big Data empezó con una plataforma de código abierto, Hadoop, sin embargo, ha sido eclipsado parcialmente por Spark y otras herramientas más actuales. Las tecnologías comunes para entornos de este tipo y que te ayudarán a entender cómo hacer Big Data se distribuyen en las siguientes categorías.
Motores de procesamiento
Son herramientas de Big Data que procesan, gestionan y analizan una gran cantidad de datos. Son imprescindibles para el análisis de datos en tiempo real. Destacan herramientas como los mencionados Spark o Hadoop MapReduce y plataformas de procesamiento de transmisión como Flink, Kafka, Samza y el módulo de transmisión estructurado de Spark.
Repositorios de almacenamiento
Estos tipos de servicios de almacenamiento o herramientas de Big Data ofrecen escalabilidad, disponibilidad de datos, seguridad y alto rendimiento. Aquí nos encontramos, por ejemplo, con el sistema de archivos distribuido por Hadoop y los servicios de almacenamiento cloud como Amazon Simple Storage Service y Google Cloud Storage.
Bases de datos NoSQL
Este tipo de bases son sistemas de almacenamiento de información que no cumplen con el sistema entidad-relación y que utilizan para el almacenamiento el formato como clave-valor, mapeo de columnas o grafos. Destacan bases como Cassandra, Couchbase, Redis o Neo4j, como herramientas de Big Data.
Motores de consulta SQL
Estas herramientas del Big Data usan un lenguaje de consultas SQL estándar del sector para ofrecer un modo rápido y sencillo de procesar y realizar análisis ad hoc de Big Data de varias fuentes en distintos sistemas on‑premise y en la nube. Existen motores de consulta como, por ejemplo, Drill, Hive, Presto o Trino.
Plataformas de data lake y data warehouse
Un data lake es un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en bruto y que se mantienen allí hasta que sea necesario. Un data warehouse es un sistema que agrega y combina información de diferentes fuentes en un almacén de datos único y centralizado. En esta parte destacan Delta Lake, Kylin, Google BigQuery o Snowflake.
Plataformas comerciales y servicios gestionados
Son servicios en la nube del Big Data totalmente administrados que logran que el procesamiento de grandes cantidades de datos sea sencillo, rápido y rentable. Destacan servicios como Amazon EMR, Azure HDInsight o Google Cloud Dataproc, para el análisis de Big Data.
Hemos visto algunos pasos a tener en cuenta para saber cómo hacer Big Data, así como las distintas herramientas que podemos utilizar en este área en continuo crecimiento.
¿Por dónde seguir?
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