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No es oro todo lo que reluce en Big Data

  • Predictive Analytics

Big Data

Quizá pocos se acuerden, pero tenemos que remontarnos a 1997 para tener constancia de la primera mención a una de las frases de moda: Big Data. Fue en un documento de investigación del Centro de Investigación Ames de la NASA. Desde entonces, no solo los científicos discuten sobre la promesa del Big Data, sino que toda la industria tecnológica en general habla sobre ello.

Casi 20 años después de que el término hiciera su debut, todavía estamos reflexionando sobre qué hacer con esta palabra de moda y todo lo que conlleva.

Sólo este año, se invertirán 57.000 millones de dólares en todo el mundo para llevar las realidades del Big Data a empresas e individuos. Para ello, será necesaria la participación de todo tipo de tecnologías que nos permiten maximizar el Big Data: computación, precisión algorítmica, análisis o incluso un conocimiento más profundo.

El reto, no obstante, sigue siendo cómo aprovechar todo el potencial que brinda Big Data. Por eso, lo primero que se debería hacer es pensar antes de dar el salto definitivo. Como ocurre con cualquier tendencia de moda, muchas empresas y ciudadanos deciden intentar y adoptar estas estrategias. Sin embargo, el problema está en invertir grandes cantidades de dinero sin haber identificado primero las necesidades reales del negocio.

Para tener éxito, las empresas deben sentarse y determinar un problema y objetivos antes de seguir una iniciativa de Big Data. Suena obvio, pero a medida que el concepto de Big Data crece y se hace más grande, también lo hacen los problemas. Determinar el problema subyacente catapultará a cualquier organización por el camino correcto a una solución y éxito.

Además, y aunque parte de la tecnología disponible para administrar la enorme cantidad de datos es gratuita o de código abierto, como se suele decir, cuando algo es gratis tú eres el producto. Es decir, que hay que ser precavidos para evitar las trampa. Es decir, el hecho de que el software no exija un pago no lo hace barato o fácil de instalar y operar. Aunque las herramientas puedan ser gratuitas, las habilidades necesarias para implementar, configurar, depurar, administrar y desarrollar son difíciles de encontrar y pueden ser caras.

Es decir, que aunque el adjetivo “libre” puede sonar tentador, a la hora de decidir qué solución emplear es importante comparar los costes totales y los beneficios que pueden aportar las diferentes soluciones código fuente abierta y lo que aporta una solución propietaria. Habrá ocasiones en la que estas segundas opciones sea la empresa manera más rentable y menos dolorosa de encontrar valor a largo plazo.

En cualquier caso, lo importante de cualquier estrategia de Big Data es que los datos puedan ser gobernados y asegurados.

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