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Herramientas big data: las más utilizadas, ventajas y desafíos

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Tiempo de lectura: 7 minutos

Las herramientas big data son todos los software y aplicaciones que permiten a las empresas maximizar el valor de sus grandes datos. Existen muchos tipos de herramientas big data y cada uno de ellos da cobertura a una necesidad diferente del negocio en relación con la gestión, el análisis o el gobierno de sus activos informacionales.

Tan importante como la elección de estos instrumentos que permitirán extraer valor de los datos es contar con el talento de profesionales capacitados para aprovechar todas las oportunidades que brindan a la organización. EN las siguientes líneas hablaremos de tipos de herramientas big data, sus características, los fallos más importantes que se producen en relación con su uso y cómo evitarlos.

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Características y tipos de herramientas big data

En términos de nivel de sofisticación y estrategia de mercado, las herramientas de Big Data se dividen en tres niveles, que son los siguientes:

  1. Herramientas big data de código abierto. Ofrecen infraestructura básica, servidores y almacenamiento
  2. Plataformas big data. Es una capa superior, donde se incluyen todas las aplicaciones con funcionalidades más avanzadas.
  3. Aplicaciones verticales específicas. Son las que se centran en las necesidades concretas de cada industria ofreciendo colusiones que hagan a las empresas más competitivas.

Además de esta clasificación, las herramientas big data pueden diferenciarse en función de la finalidad para la que han sido diseñadas. Así, podríamos diferenciar entre las siguientes:

  • Herramientas big data de almacenamiento.
  • Herramientas big data de gestión.
  • Herramientas big data de visualización.
  • Herramientas big data de minería.
  • Herramientas big data de calidad.
  • Herramientas big data de análisis.
  • Herramientas big data de seguridad.

Cada empresa deberá decidir qué tipo de big data tools necesita incorporar a su gestión de grandes datos para optimizar resultados.

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Las mejores herramientas big data

La determinación de cuáles son las mejores herramientas big data para la organización dependerá de sus capacidades internas y sus necesidades. Las big data tools que pueden funcionar muy bien para una empresa, igual no entregan tan buenos resultados en otra por cuestiones estratégicas o de talento.

Al elegir herramientas big data, además de prestar atención al presupuesto y las capacidades internas, hay que tener en cuenta:

  • Las necesidades presentes y futuras de la organización.
  • Los datos con los que cuenta la empresa y sus fuentes.
  • El objetivo de la inversión en tecnología.
  • La dificultad de implementación.
  • La rentabilidad de la decisión.

Por ejemplo, para muchos, las mejores herramientas big data son las open source; pero comprometerse con el desarrollo de código abierto implica un gran esfuerzo en tiempo y recursos que termina convirtiéndose en una apuesta económica más cara de lo que hubiera sido cualquier oferta de proveedor.

Lo mismo sucede con determinados tipos de herramientas, como es el caso de las de visualización, en el que en algunos negocios se priorizará una curva de aprendizaje corta y una interfaz amigable, mientras que en otras el foco estará en las prestaciones.

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Herramientas big data: errores a evitar

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.

 

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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.

 

Recomendaciones para el uso de herramientas big data

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.

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.

 

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