El Ciclo de vida del Big Data [4 fases]

Autor: | Última modificación: 17 de febrero de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Las grandes cantidades de datos que generan los usuarios a través de la huella digital serían inservibles si no se extrae información alguna. Por ello, es crucial saber analizarlos e interpretarlos. En este post, te comentaremos las distintas fases por las que pasan los macrodatos, algo que podemos denominar como el Ciclo de vida del Big Data.

Análisis interno

El Ciclo de vida del Big Data tiene que empezar con la comprensión del negocio y una justificación de la necesidad de llevar a cabo un análisis de este tipo. Aquí también tendrían que establecerse los objetivos que se desean cumplir, deben ser siempre alcanzables y realistas. Esta etapa de análisis permite comprender la situación actual de la empresa y qué recursos se requerirán a lo largo del análisis.
Asimismo, se deben establecer aquellos KPI necesarios para comprender los resultados del análisis y su capacidad para cumplir las metas y objetivos establecidos.

Recogida y filtrado de datos

Esta parte del Ciclo de vida del Big Data tiene que ver con la Quality Assurance, es decir, conocer la calidad de nuestros datos desde el punto de vista técnico (formatos, complejidad, disponibilidad, integridad de fuentes, etc.).

Además, se tiene que hacer un análisis descriptivo de los datos desde una perspectiva numérica y estadística. Desde un enfoque de representación gráfica de los datos para facilitar la inspección visual de la información y evolución temporal. El objetivo es entender cómo están distribuidas las variables, cómo se comportan los datasets, o cómo se relacionan unas variables con otras.

Analítica Predictiva y Prescriptiva

La analítica predictiva y prescriptiva pretende anticipar lo que ocurrirá para proporcionar alternativas de actuación sobre esta previsión. Esta es una fase crucial, puesto que los algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial entran en juego para aprender de todos los históricos de información y abordar objetivos concretos. Se pueden abordar los proyectos de analítica predictiva como modelos de clasificación, modelos de regresión, modelos de segmentación o modelos de recomendación.

Una vez se tenga el output de los modelos predictivos, se valora qué acciones son las mejores para poner en marcha, desarrollando con ello proyectos de analítica prescriptiva. Para ello, se llevan a cabo dos tipos de soluciones: algoritmos de optimización y escenarios what if, para crear simulaciones sobre las previsiones y prescripciones generadas de forma que se pueda medir el impacto .

Análisis y explotación de resultados

En esta etapa se desarrolla la integración de conjuntos de datos con el fin de dar una visión unificada de la información. A lo largo de esta etapa del ciclo se pueden presentar varios problemas de estructura de los datos y etiquetas, que son precisos resolver.

La explotación de los resultados de los análisis se adaptan a las necesidades de los usuarios siempre con el objetivo de que se apliquen en su día a día.

Toda la información útil extraída ha de “traducirse” en forma de informes que permitan la correcta interpretación de estos. La explotación de resultados puede hacerse a través de informes interactivos, herramientas de visualización, ficheros de integración o soluciones integradas.

En este post, te hemos explicado qué es el Ciclo de vida del Big Data y las fases de las que consta. Es importante conocer estos conceptos para saber si la empresa en la que trabajas necesita emplear estos procedimientos o por si crees que este área tecnológica te atrae.

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