herramientas big data
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Los errores al usar herramientas big data son más comunes de lo que sería deseable. Estos fallos se empiezan a producir ya antes de su implementación y despliegue, en la fase de elección de las big data tools, cuando se pierde de vista un aspecto muy importante.

Una vez inmersos en el trabajo, el personal de IT puede fallar en el análisis, no debido a las herramientas big data ni a su falta de experiencia o preparación técnicas, sino por cuestiones relativas al propio dato y uno de sus atributos más relevantes.

Extraídas las conclusiones analíticas a que las herramientas big data permiten llegar, a veces se constata que las cuestiones que se lanzaron y que dieron pie a la construcción del modelo de datos no estaban bien dirigidas. Se trata de un problema de enfoque, que termina restando eficacia a uno de los instrumentos más potentes con que cuentan las organizaciones para extraer todo el valor de sus activos de datos.

3 fallos que restan eficacia a las herramientas big data

La eficacia de las herramientas big data no depende sólo del proveedor, ni de sus funcionalidades. Existen 3 errores que las empresas pueden cometer, limitando su eficiencia y la precisión de los resultados que aporten, son los siguientes:

1.      No elegir las herramientas de visualización correctas

La selección de herramientas big data muchas veces se centra en el plano técnico, dejando de lado todo lo que no está directamente relacionado con el análisis. Actuar de esta forma conlleva terminar implementando soluciones cuyo potencial de visualización no es tan amplio.

Cuando esto sucede, las consecuencias no tardan en aparecer:

  • Provocando dificultades en la comprensión de los datos.
  • Restando agilidad al proceso de extracción y compartición de conocimiento dentro de la organización.
  • Aumentando las latencias en la toma de acción.
  • Pudiendo incluso desviar la toma de decisiones, que perdería efectividad.

Un paso crucial para resolver cualquier problema de la ciencia de datos es obtener una idea de los datos, representándolo a través de imágenes ricas que pueden formar la base para el análisis y modelarlo.

Para evitar estas consecuencias hay que fijar el objetivo de la visualización como el primer paso. Todo lo que se necesita es una visualización efectiva de los resultados para comprender la diferencia entre un patrón de datos y la realidad, un conocimiento que permitirá aplicar la inteligencia empresarial al negocio y rendir resultados de una manera convincente.

2.      No prestar a la calidad de datos la atención que merece

La calidad de los datos juega un papel crucial para determinar su efectividad. No todos los datos se crean de la misma forma y cada uno tiene una procedencia distinta, de ahí su heterogeneidad.

Por muy potentes y completas que sean las herramientas big data de que dispone la organización, los datos insuficientes o incompletos a menudo pueden llevar a los científicos de datos a conclusiones que pueden no ser del todo correctas y que, por lo tanto, podrían afectar negativamente al negocio.

La efectividad del big data en un proceso de análisis depende de la precisión, consistencia, relevancia, integridad, completitud y actualización de los datos empleados. En ausencia de cualquiera de estos factores, el análisis de datos deja de ser confiable.

3.      Dejarlo todo en manos de las herramientas big data

Aunque los avances ya permitan confiar en la tecnología y a pesar de que cuando las empresas tienen problemas a gran escala, a menudo, recurren al big data como la forma de solucionarlo; no hay que olvidar que, muchas veces los grandes datos solo pueden resolver un aspecto de la cuestión a evaluar, dejando un problema más grande ignorado y sin resolver.

No basta con disponer de las mejores herramientas big data del mercado, sino que los científicos de datos deben usar su creatividad para identificar la cuestión de fondo y hallar soluciones. El Big Data es una herramienta muy completa, pero sólo entrega los resultados esperados cuando está guiada por las manos adecuadas y se aplica a los problemas correctos.

En ocasiones, sin la visión de negocio, la conclusión que aportan las herramientas big data es sólo una parte de la solución.

Existen cuestiones éticas sobre el uso de datos y normas que velan por la protección de la información. Ninguna de ellas puede ignorarse y ambas deberán tenerse presentes al elegir herramientas big data.

Si bien puede ser cierto que, a mayor colección de datos, más correlaciones se pueden encontrar, no hay que olvidarse del contexto, no sólo aplicado a cuestiones puramente de datos, sino a la visión acerca de cómo el análisis puede beneficiar a la organización o perjudicarla.

Créditos fotográficos: ClusterX

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