El análisis de big data es un proceso complejo que involucra a equipos de gestión empresarial, científicos de datos, desarrolladores y equipos de producción. La creación de un nuevo modelo de análisis de datos es solo una parte de este elaborado proceso. A continuación, se presentan 10 características imprescindibles en las herramientas de análisis de big data que pueden ayudar a reducir el esfuerzo requerido por los científicos de datos para mejorar los resultados empresariales:
1. Resultados incrustables
El valor del análisis de big data radica en las ideas obtenidas de los modelos de datos que pueden ayudar a respaldar las decisiones tomadas mientras se utilizan otras aplicaciones. Es de suma importancia poder incorporar estas ideas en un proceso de toma de decisiones en tiempo real. Las herramientas de análisis de big data deben permitir crear ideas en un formato fácilmente incrustable en una plataforma de toma de decisiones, que pueda aplicar estas ideas en un flujo de datos de eventos en tiempo real para tomar decisiones en el momento.
2. Manipulación de datos
Los científicos de datos suelen pasar mucho tiempo limpiando, etiquetando y organizando datos para el análisis de datos. Esto implica una integración perfecta entre fuentes y tipos de datos dispares, aplicaciones y APIs, limpieza de datos y proporcionar acceso seguro y granular a los datos. Las herramientas de análisis de big data deben admitir el espectro completo de tipos de datos, protocolos y escenarios de integración para acelerar y simplificar estos pasos de manipulación de datos.
3. Exploración de datos
El análisis de datos a menudo implica una fase de descubrimiento y exploración ad hoc de los datos subyacentes. Esta exploración ayuda a las organizaciones a comprender el contexto empresarial de un problema y formular mejores preguntas analíticas. Las características que ayudan a agilizar este proceso pueden reducir el esfuerzo involucrado en probar nuevas hipótesis sobre los datos para descartar las incorrectas más rápidamente y agilizar el descubrimiento de conexiones útiles ocultas en los datos. Las capacidades de visualización sólidas también pueden ayudar en este proceso de exploración de datos.
4. Soporte para diferentes tipos de análisis
Existen una amplia variedad de enfoques para poner en producción los resultados del análisis de datos, incluyendo inteligencia empresarial, análisis predictivo, análisis en tiempo real y aprendizaje automático. Cada enfoque proporciona un tipo diferente de valor para el negocio. Las buenas herramientas de análisis de big data deben ser funcionales y lo suficientemente flexibles como para admitir estos diferentes casos de uso con un esfuerzo mínimo o la necesidad de volver a capacitar al personal al adoptar diferentes herramientas.
5. Escalabilidad
Los científicos de datos suelen tener la ventaja de desarrollar y probar diferentes modelos de datos en conjuntos de datos pequeños durante largos períodos de tiempo. Pero los modelos de análisis resultantes deben ejecutarse de manera económica y a menudo deben ofrecer resultados rápidos. Esto requiere que estos modelos admitan altos niveles de escala para la ingestión de datos y el trabajo con grandes conjuntos de datos en producción sin costos exorbitantes de hardware o servicios en la nube.
Estas son solo algunas de las características esenciales que deben tener las herramientas de análisis de big data para facilitar el trabajo de los científicos de datos y mejorar los resultados empresariales. Al elegir una herramienta de análisis de big data, es importante evaluar cuidadosamente estas características y asegurarse de que se ajusten a las necesidades específicas de su organización.
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