A medida que nos acercamos al nuevo año, es importante planificar nuestra estrategia de big data para asegurarnos de estar preparados para los desafíos que puedan surgir. En este artículo, exploraremos siete metas clave que los líderes corporativos de big data deberían tener en mente para el próximo año.

1. Gestionar los datos de manera más eficiente

El flujo de datos hacia las redes corporativas continúa aumentando a un ritmo acelerado. Sin embargo, gran parte de estos datos son de baja calidad y su uso inadecuado tiene un costo estimado de $3.1 billones de dólares anuales para la economía de Estados Unidos. Es fundamental implementar mejores prácticas para filtrar y limpiar los datos antes de agregarlos a los repositorios corporativos. Un ejemplo de esto es el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar y seleccionar la información relevante en investigaciones científicas, lo cual ha demostrado ser altamente efectivo.

2. Agilizar y monitorear el proceso

La mayoría de las organizaciones ya han adoptado un enfoque de desarrollo iterativo y estilo DevOps para el análisis de big data. Sin embargo, es importante formalizar este proceso para garantizar que los modelos de análisis estén lo suficientemente maduros como para ser implementados y mantenidos en producción. Se establece un umbral de precisión del 95% como referencia para determinar la preparación corporativa. Es importante tener en cuenta que las condiciones empresariales y externas pueden cambiar con el tiempo, por lo que se debe establecer una política de mantenimiento que verifique periódicamente la precisión de las aplicaciones de big data en producción.

3. Mejorar la colaboración entre equipos

El análisis de big data requiere una estrecha colaboración entre los equipos de TI, ciencia de datos y usuarios finales. Es fundamental fomentar una cultura de colaboración y comunicación efectiva para garantizar que todos los involucrados estén alineados en los objetivos y requisitos del proyecto. Esto incluye la participación activa de los usuarios finales en la definición de los indicadores clave de rendimiento y en la validación de los resultados obtenidos.

4. Implementar medidas de seguridad adecuadas

El manejo de grandes volúmenes de datos implica riesgos de seguridad significativos. Es esencial implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger la integridad y confidencialidad de los datos. Esto incluye el uso de técnicas de encriptación, autenticación de usuarios y monitoreo constante de las actividades relacionadas con los datos.

5. Optimizar la infraestructura de almacenamiento

El almacenamiento de grandes cantidades de datos requiere una infraestructura adecuada. Es importante evaluar y optimizar la capacidad de almacenamiento, así como la velocidad de acceso a los datos. Esto puede implicar la adopción de tecnologías de almacenamiento en la nube o la implementación de sistemas de almacenamiento distribuido.

6. Capacitar al personal en habilidades de big data

El análisis de big data requiere habilidades especializadas. Es importante invertir en la capacitación y desarrollo del personal para asegurar que tengan las habilidades necesarias para aprovechar al máximo el potencial de los datos. Esto puede incluir la formación en herramientas de análisis de datos, programación y estadísticas.

7. Evaluar el retorno de inversión

El análisis de big data puede requerir una inversión significativa en términos de recursos y tecnología. Es fundamental evaluar regularmente el retorno de inversión para asegurarse de que los beneficios obtenidos justifiquen los costos asociados. Esto implica el seguimiento de indicadores clave de rendimiento y la comparación de los resultados obtenidos con los objetivos establecidos.

En resumen, mejorar la estrategia de big data en 2021 implica gestionar los datos de manera más eficiente, agilizar y monitorear el proceso, fomentar la colaboración entre equipos, implementar medidas de seguridad adecuadas, optimizar la infraestructura de almacenamiento, capacitar al personal en habilidades de big data y evaluar el retorno de inversión. Al seguir estas metas, las organizaciones estarán mejor preparadas para aprovechar al máximo el potencial de los datos y obtener ventajas competitivas en el mercado.