Cómo construir una arquitectura de negocios para su Big Data

Los ejecutivos de TI definen la arquitectura de Big Data en términos de dónde procesan y colocan sus datos, si los datos son internos, en centros de datos, en nubes públicas, etc. Pero hay un segundo significado para la arquitectura de Big Data que necesita considerable atención: ¿Estás diseñando tus datos para el negocio?

La arquitectura de datos empresariales no es sinónimo de arquitectura técnica para el procesamiento y almacenamiento de big data. Sin embargo, tiene todo que ver con si está creando los mejores recursos de información para su empresa para optimizar sus grandes datos y análisis.

Pocas empresas tienen éxito en esta búsqueda de big data por relevancia sin identificar las piezas fundamentales para su información comercial. Los fundamentos básicos de sus grandes datos son los principales vectores o puntos de entrada en los datos que le dan a la empresa la mejor capacidad para navegar a través de los datos y derivar el significado.

Aquí hay varios ejemplos de vectores fundamentales en datos que son comunes en los negocios de hoy.

Geoespacial

Casi todas las empresas usan información de ubicación (y los grandes datos acumulados) para evaluar dónde se encuentran los vehículos si están en logística, dónde están las poblaciones en riesgo de enfermedad cardíaca si están en cuidado de la salud o dónde están los compradores más probables. Tener una ruta geoespacial en Big Data es fundamental.

Productos

Los fabricantes que desean mejorar sus productos desean ver datos organizados en torno a los productos. Esta información puede venir en forma de especificaciones de ingeniería, comentarios de la fabricación sobre problemas de producción o aportes de ventas o servicio al cliente. El producto es la construcción organizadora de esta información y un elemento fundamental para las empresas de productos.

Investigación

Una compañía de atención médica que intenta producir recetas de diagnóstico para víctimas de accidentes cerebrovasculares en áreas difíciles de alcanzar quiere perfeccionar un motor de detección y diagnóstico que pueda ayudar a los médicos rurales a tratar y responder a los accidentes cerebrovasculares. Para perfeccionar la herramienta, la empresa ejecuta muchos algoritmos varias veces para perfeccionar los diagnósticos y garantizar que se analice un espectro de datos suficientemente amplio. Esa información se convierte en una construcción fundamental.

En cada uno de estos casos de uso, las piezas fundamentales para la información (cómo acceder y agregar datos) satisfacen las necesidades comerciales inmediatas. También proporcionan bloques de construcción sobre los cuales la compañía puede crear herramientas para más aplicaciones. Por ejemplo, si perfecciona su motor de diagnóstico para el accidente cerebrovascular, es posible que desee desarrollar este concepto para un nuevo producto que diagnostique y prescriba tratamientos para el cáncer. De esta manera, continúa aprovechando sus inversiones de datos en más oportunidades comerciales.

Aquí hay tres mejores prácticas que ayudan en la arquitectura de información comercial:

1. Arquitecte la estructura de información de su negocio al mismo tiempo que diseña su infraestructura de procesamiento y almacenamiento de big data. Esto asegura que los dos estén sincronizados y que no funcionen con propósitos cruzados.

2. Verifique las suposiciones de la base de información. Esto se puede hacer visitando a otros ejecutivos de la empresa para garantizar que las rutas de acceso y agregación en los datos sean la forma en que desean diseccionar los datos y que sientan que estos bloques fundamentales se mantendrán en el tiempo.

3. Evalúe continuamente su estructura de información comercial.

Las empresas, como la tecnología, cambian constantemente. En el mejor escenario posible, siempre estará al tanto con su arquitectura de información a medida que su negocio evoluciona. En otros casos, es posible que se necesiten nuevas rutas de agregación de acceso e información para sus grandes datos que no podría haber imaginado antes. Puedes construir estos según sea necesario.

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