No cabe duda de que los datos se han convertido en el oro o el petróleo del siglo XXI. Lo que antes eran solamente un puñado de números sin sentido, hoy es información supremamente valiosa para cualquier empresa. En este artículo queremos hablarte de la primera fase del Big Data, es decir, el momento en el que los datos están todavía muy crudos y tenemos que empezar a cocinarlos a fuego lento para obtener la información que deseamos.
¿Quieres saber más sobre el ciclo de vida de los datos y la importancia de realizar una buena gestión de estos? Acompáñanos en esta nueva aventura de nuestro blog.
¿Cuál es la primera fase del Big Data?
El Big Data se ha convertido en una auténtica revolución en el mundo empresarial. Esta metodología nos permite procesar grandes volúmenes de datos y, a partir de ellos, sacar conclusiones valiosas. Gracias a ello las empresas puede tomar sus decisiones estratégicas de una forma más precisa, basándose en hechos y no en suposiciones.
A pesar de la gran utilidad del Big Data, su éxito depende, en gran medida, de la capacidad de los analistas de datos para gestionar correctamente el ciclo de vida de los datos. Tan solo si se realiza este proceso de forma correcta se podrá obtener la calidad de los datos necesaria para convertirla en información valiosa para las empresas. De lo contrario, todo el esfuerzo no podrá consolidarse en resultados.
Por ello, debemos prestar mucha atención a cada a uno de los pasos que forman la primera fase del Big data. Normalmente, el ciclo de vida de los datos se divide en cuatro etapas.
Etapa 1: Recolección
La recolección de datos es la primera fase del proceso de Big Data, siendo sin duda una de las más importantes. En esta etapa se recopila toda la información necesaria para poder analizarla y convertirla en información valiosa para la empresa.
Para poder recopilar todos estos datos, se pueden utilizar diferentes fuentes como, por ejemplo, las redes sociales, los registros de ventas o incluso el propio sitio web de la empresa. Cada una de estas fuentes proporciona datos diferentes y, por lo tanto, es importante saber seleccionar las más relevantes en función de los objetivos.
Etapa 2: Limpieza y filtrado
Una vez que se tienen todos los datos recopilados, es momento de empezar a limpiar y filtrar la información. En esta fase se eliminan todos aquellos datos que no son relevantes para el análisis que se quiere realizar. También es momento de estructurar los datos para que queden en un formato correcto y se puedan analizar de la mejor forma posible.
Para esta tarea es necesario contar con herramientas de procesamiento de datos potentes y eficientes. En este punto, utilizar tecnología que permita tratar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente, es fundamental para poder sacar el máximo provecho. Actualmente, muchas compañías acuden a la nube para alojar y procesar sus datos.
Etapa 3: Procesamiento
Una vez que se tienen los datos limpios y estructurados, es momento de procesarlos y extraer toda la información relevante. En esta fase se realiza el análisis de datos y se aplican diferentes técnicas y algoritmos de Big Data, como por ejemplo el machine learning, inteligencia artificial, data mining, modelos de datos estadísticos, etc.
En este punto, si no disponemos de la calidad de datos necesaria, no podremos obtener los resultados esperados. Por ello, es importante que en las fases anteriores se haya realizado un buen trabajo de selección, filtrado y limpieza. En esta fase analítica del Big Data es necesario contar con expertos en análisis de datos, que cuenten con la experiencia necesaria para evitar errores y resolver problemas.
Etapa 4: Interpretación
La última etapa del proceso del Big Data es la de interpretación de resultados. En esta fase se analizan e interpretan los resultados del análisis de datos para poder tomar las mejores decisiones. Se trata de una fase en la que es necesario el conocimiento tanto de la metodología Big Data, como del sector en el que se opera.
Asimismo, es fundamental trabajar de forma colaborativa, ya que son muchos los expertos involucrados y cada uno aportará su granito de arena para poder tomar las mejores decisiones. La elaboración de informes gráficos y visuales permiten a los responsables de la toma de decisiones, comprender y analizar los datos de una forma más clara.
Principales errores en la primera fase del Big Data
Algunas compañías han tenido malas experiencias a la hora de extraer la información de sus datos. Y esto no es culpa de la tecnología ni de los datos, sino que se trata de un problema de metodología. A continuación, vamos a ver algunos de los errores más comunes que se suelen producir en la primera fase del Big Data:
Las fuentes de datos no están claras ni integradas: no seleccionar las fuentes de datos adecuadas es un error muy común. Muchas compañías recopilan grandes cantidades de datos, pero no todos son relevantes para el análisis que se quiere realizar.
Calidad de los datos: otro error muy frecuente es el de no tener una buena calidad de datos. Por ello, es importante que en la primera fase del Big Data se realice un buen trabajo de filtrado y limpieza de datos.
No setiene claros los objetivos: en ocasiones, las empresas no tienen claro qué quieren conseguir o qué incógnitas quieren despejar gracias al análisis de sus datos. Para encontrar las respuestas primero debes conocer las preguntas y no a la inversa.
La tecnología no hace milagros: no solo se trata de utilizar las herramientas más potentes o tecnología punta como la inteligencia artificial. Saber cómo, cuándo y por qué utilizarlas es mucho más importante. Utilizar las técnicas y las metodologías más adecuadas en cada caso es crucial para obtener buenos resultados.
No moverse a la nube: cuando hablamos de Big Data, la nube ofrece soluciones elásticas que permiten adaptarse a cualquier situación. Flexibilidad, escalabilidad, seguridad, menores costes y colaboración son las principales ventajas.
Falta de expertos: otro de los principales errores en la primera fase del Big Data es el de no contar con expertos en análisis de datos. Al tratarse de una metodología compleja y en constante evolución, es importante rodearse de expertos que cuenten con la experiencia necesaria para evitar estos errores y sacar el máximo provecho de los datos.
¿Por qué es tan importante realizar una buena gestión de los datos?
Durante todas las fases del Big Data debemos tener siempre en mente que todo este proceso te llevará a tomar decisiones que afectarán directamente a la rentabilidad de tu negocio. Con esto queremos decir, que, cualquier error que cometamos puede llevarte a la construcción de una estrategia que parte de una base errónea. Algo realmente peligroso.
Tomar como referencia un conjunto de buenas prácticas es, por lo tanto, imprescindible si deseas obtener buenos resultados. Definir objetivos, cuidar las fuentes de datos, apostar por una buena limpieza para obtener datos de calidad, contar con los recursos necesarios, confiar en la nube... son solo algunos de los pasos que debes seguir para llevar a cabo una buena gestión de datos.
El Big Data se ha convertido en una herramienta muy poderosa para las empresas, pues gracias a la explotación de los datos es posible una ventaja competitiva en el mercado, construir nuevos modelos de negocio a partir de la toma decisiones objetivas basadas en datos, e incluso, predecir el futuro.
Por último, tan solo nos queda recordarte que contar con un socio tecnológico experto en Big Data puede resultar clave para tu negocio. Como expertos en Data & IA, en Incentro ofrecemos todo nuestro expertise a negocios como el tuyo. ¿Hablamos?
