Es fundamental comprender que el Big Data no se trata principalmente de procesar
grandes cantidades de datos. Se trata de utilizar de forma más efectiva todos los datos disponibles de una manera extremadamente ágil con el propósito de producir ‘insights’ accionables. En este sentido, los sistemas de Big Data deben considerar varias características:
  • Volumen: La información producida en el mundo crece exponencialmente, refiriéndose ahora a Terabytes o Petabytes. Por ejemplo, IDC estima que los datos de una empresa se duplican cada 18 meses.
  • Variedad: Los datos disponibles pueden ser estructurados o no estructurados, internos o externos a cada empresa. Ahora pueden contar con fuentes no tradicionales como: las redes sociales, dispositivos electrónicos o sensores que permiten conocer movimientos y hábitos cotidianos, entre otros.
  • Velocidad: Se basa en la rapidez con la que se reciben, procesan y se toman decisiones en función de los datos. La información al crecer tan rápido en volumen y variedad, obliga a la actualización permanente de hardware y software computacional.
  • Veracidad: Se refiere a la confiabilidad de los datos. Extrayendo aquellos que cuenten con la calidad requerida se puede llegar a obtener información precisa, lo que optimiza la toma de decisiones.
  • Valor: La idea es tener siempre en mente extraer la información realmente útil para la toma de decisiones.

Así, las empresas al cruzar millones de datos pueden establecer tendencias y predicciones, como también patrones de comportamiento que optimicen el proceso de toma de decisiones con respecto a sus negocios o realizar propuestas más certeras y oportunas frente a sus clientes.

RETOS EN LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA

La implementación del Big Data no es tarea fácil y mantenerse al rimo del cambio tecnológico requiere constante trabajo. Por ahora, estos son los retos a tener en cuenta:

  1. Desarrollo de capacidades tecnológicas: Las empresas precisarán superar las restricciones presupuestarias y la dificultad de estimar la rentabilidad de desarrollar y adoptar las tecnologías necesarias para almacenar, procesar y analizar adecuadamente altos volúmenes de información con la velocidad requerida.
  2. Recurso humano: En la actualidad, la mayoría de los departamentos de informática de las corporaciones adolecen del capital humano requerido para explotar el potencial de dicho desarrollo tecnológico. Encontrar y emplear “científicos de datos” es decisivo.
  3. Identificación de datos útiles: Con el volumen y la variedad de información producida creciendo de forma exponencial, una tarea difícil será separar los datos realmente útiles de los que no lo son. 
  4. Definición de objetivos: No solamente se trata de decidir qué información es relevante, sino cuál es el objetivo que se quiere alcanzar utilizando grandes volúmenes de datos. Esto permitirá tomar decisiones de manera acertada y en el momento adecuado para su aplicación.
  5. Protección de datos: Los datos contienen información sensible y no hay respuestas claras de la mejor manera de cuidarlos. El intercambio de información entre diferentes jurisdicciones sobrepasa el ámbito meramente local y nacional, haciendo que el análisis y las controversias estén a la orden del día a nivel global. El debate continúa, ¿Quién es el “dueño” de los datos y qué tanto pueden ser utilizados por quienes tienen acceso a ellos?
  6. Ciberseguridad: Gracias al valor que ha venido adquiriendo la información, las vulneraciones cibernéticas a gran escala se están volviendo cada vez más frecuentes, lo que genera una gran pérdida financiera para muchas organizaciones. Es fundamental que las organizaciones implementen esquemas de seguridad de la información con capacidad de respuesta frente a incidentes (En especialmente las instituciones financieras).

Sin duda, son muchos los desafíos en este campo, pero, desde luego, existen enormes beneficios asociados a su adecuado manejo y utilización. Para las empresas que la implementen, verán que el Big Data es la materia prima más valiosa.

 

Fuente: www.fintechgracion.com

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