Diez propósitos de Big Data para 2014

La analítica en tiempo real es el futuro en las organizaciones que cuentan con grandes volúmenes de datos, escribe FICO en su propuesta de propósitos de año nuevo para 2014.

El término, y la tecnología, está de moda. Desde las administraciones públicas hasta los fabricantes de productos de uso cotidiano están revolucionando la forma en la que toman sus decisiones gracias al Big Data. Sin embargo, la realidad muestra que aún muchos directores de tecnología desconocen cómo sacar partido a esta tecnología. FICO, proveedor de tecnología en gestión de decisiones y analítica predictiva, ha publicado los diez propósitos para que los CIOs puedan adentrarse en la tecnología del futuro desde hoy mismo.

1.     Aprender un nuevo idioma. Es fundamental incorporar profesionales que conozcan los lenguajes de programación Groovy, Pig o Apache y que puedan desarrollar aplicaciones y sistemas optimizados para manipular y analizar Big Data.

2.     Adelgazar las infraestructuras tecnológicas mejorando la capacidad de digerir grandes cantidades de datos. La computación paralela es una buena forma de hacerlo y adoptar, por ejemplo, el marco de trabajo Hadoop MapReduce es un buen primer paso.

3.     Vivir el momento. Acumular datos históricos sigue siendo importante a la hora de desarrollar modelos analíticos pero también es necesario desplegar sistemas que analicen los datos en el momento en el que se recogen. La analítica en tiempo real es el futuro del Big Data.

4.     Ampliar el círculo de amigos. Crear relaciones profesionales entre el equipo de analítica y el resto de departamentos de negocio es esencial para que se entiendan los problemas de la empresa y se resuelvan lo antes posible.

5.     Explorar nuevos lugares. Buscar nuevas fuentes de datos y nuevos tipos de información puede incrementar el valor de la compañía a la hora de tomar decisiones.

6.     Aceptar el caos. La cantidad de datos sin estructurar (vídeos, blogs, datos procedentes de redes sociales) es cientos de veces mayor que la de los datos estructurados. Los datos sin estructurar son, pues, una fuente importante de la inteligencia de negocio.

7.     Mejorar las habilidades de presentación. La forma de mostrar los resultados de un análisis de los datos, de forma visual y enfatizando las conclusiones, facilita la toma de decisiones en la compañía.

8.     Ser un buen vecino. Compartir información entre los diferentes departamentos de la compañía no siempre es evidente; sin embargo, con una comunicación fluida entre las diferentes áreas de trabajo se genera más valor para la empresa

9.     Comprometerse con la comunidad. Colaborar con expertos fuera de la empresa y utilizar software que sea suficientemente flexible y personalizable permite desarrollar soluciones concretas a necesidades específicas.

10.  Ser un buen estudiante. Implantar estrategias de aprendizaje en la infraestructura del Big Data acelera los avances en la analítica. La retroalimentación y la información adicional optimiza la toma de decisiones.

Ilustración © Shutterstock 141575125


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