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Management A-B-C | Big Data

Conceptos de management para gerentes y líderes de equipos


¿Qué es el análisis de la Big Data?


El Análisis de la Big Data permite la rápida extracción, transformación, carga, búsqueda, análisis y la capacidad de compartir conjuntos masivos de datos.

Permite analizar una enorme base de datos integrados en tiempo real, en vez de pequeños conjuntos procesados e independientes.

El Análisis del Big Data busca identificar rápidamente correlaciones y patrones que no habían sido detectados con la finalidad de mejorar la toma de decisiones.

Aunque guarda relación con el Manejo de Base de datos tradicional y con los Sistemas de Inteligencia de Negocio, el análisis de la Big Data aumenta dramáticamente la habilidad para procesar los datos en 4 maneras.

Volumen Se mueve más allá de los terabytes, utilizando más bien los petabytes y exabytes.

Velocidad Permite acciones e insights en tiempo real

Variabilidad Maneja los cambios en formatos de datos y en campos de información.

Los resultados ayudan a los gerentes a medir y manejar las funciones más críticas de su negocio.


¿Cómo se hace un análisis de Big Data?


Las compañías empiezan por identificar las oportunidades de negocio significativas que pueden mejorar con datos superiores y luego se determina si el Análisis de Big Data es necesario.


Si sí lo son, la empresa necesitará desarrollar el hardware, el software y el talento requerido para capitalizar el Análisis de la Big Data. Esto por lo regular requiere la contratación de científicos de datos con la habilidad de preguntar las preguntas correctas, identificar fuentes de información costo-efectivas, encontrar patrones verdaderos de causalidad y traducir los insights analíticos en información accionable para la empresa.


Para aplicar el Análisis de la Big Data, las compañías deberán:


• Seleccionar un grupo piloto (una unidad de negocio o grupo funcional) con oportunidades significativas para capitalizar el Análisis de la Big Data.

• Establecer un grupo de liderazgo y un equipo de científicos de datos con las habilidades y los recursos necesarios para liderar el esfuerzo exitosamente.

• Identificar decisiones y acciones específicas que pueden mejorar

• Determinar las soluciones de hardware y software más apropiadas para las decisiones escogidas

• Decidir si rentar o comprar el sistema

• Establecer pri