Tres características del Big Data que tal vez usted no conocía

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La grandeza de sus datos probablemente no es la característica más importante. De hecho, puede que ni siquiera figure dentro de los aspectos relevantes por los cuales usted debería preocuparse. La calidad, la integración de los silos, la manipulación y  la extracción de valor de los datos no estructurados siguen siendo los campos más inexplorados para hacer de su trabajo de big data, algo enriquecedor. Aún si tuviera que mencionar un cuarto aspecto de la gestión de datos, estaría la gestión de datos de fuentes externas, antes que la cantidad.

¿Porqué son importantes estas características en los procesos de negocio?

La calidad de los datos: Cuanto más grande sea el volumen de los datos, más grande será el problema de datos basura. Antes de extraer valor a la grandeza de los datos, es necesario enfrentarse con su calidad. Si usted no está empleando soluciones robustas y potentes de Data Quality, este es el momento de comenzar a  hacerlo.

Integración de datos: Si ha tenido problemas de silos de datos, es probable que el Big Data contribuya al proceso de hacer más grandes los silos. Justo esto es lo que evitaría el reto de la integración de datos. El big data llega a las empresas desde diferentes fuentes, como mainframes, sistemas de ERP, bases de datos transaccionales y de BI, soluciones de monitoreo de social media de clientes y proveedores, y cada una de estas fuentes tiene sus propios modelos y aplicaciones.

Datos no estructurados: Dependiendo del estudio que prefiera, está comprobado que el 70% al 90% de datos que se generan no están estructurados. Esta grandeza no estructurada no encaja fácilmente en columnas o filas de bases de datos predefinidas. Por ejemplo, opiniones de nuestros clientes, correos electrónicos, documentos web, blogs, feeds de twitter, encuestas, estudios y la lista continúa. ¿Quién tiene tiempo para leer todo esto y mucho más para encontrar valor a esta información?

Sin embargo, la minería de datos, el análisis de sentimientos y el análisis contextual, puede proveer el valor que usted necesita frente al gran volumen de datos desorganizados que tiene.

La pregunta dentro del negocio es ¿qué quiere hacer con todos esos datos? y el punto de partida no es la grandeza de los datos, sino las ideas que usted tenga, los problemas que quiera resolver o las decisiones empresariales que usted quiera apoyar.

Extraer valor tangible de datos de alta calidad e integrados, sin importar su volumen, velocidad o variedad, es encontrar un verdadero tesoro.  La confianza y el acceso a diferentes puntos de vista que usted puede conseguir con calidad, integración y análisis no tiene precio.

Conozca aquí las soluciones robustas que tiene SAS Data Management para usted.

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