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Hay un montón de grandes palabras sobre el "Big Data", pero es difícil de entender exactamente lo que todo ello significa. Cuando usted comienza barajando explicaciones de alto nivel de los marcos de datos, como NoSQL , Hadoop , y Cassandra , es fácil perderse en los detalles y no entender lo que la aplicación de Big Data Mide puede hacer por una empresa de negocios.
Big Data es una colección global de análisis a gran escala y granulares que pueden estar relacionados con cualquier cosa. En el ejemplo más sencillo de aplicación práctica, Amazon cuenta con grandes volúmenes de datos para realizar un seguimiento de todo, desde transacciones de comercio electrónico a las recomendaciones. Debido a que tanto esfuerzo está involucrado en el comisariado, la gestión y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos, se basa en marcos especiales que están destinados a tratar los datos de manera eficiente.
"Las empresas han estado utilizando datos de los clientes de conducir más valor de su organización durante años", dice David Steinberg, director general de marketing de Nueva York, la agencia digital de marketing XL . "Solía ser que una cuando una compañía se intenta ejecutar un informe, podría tomar dos días - el mismo informe se puede ejecutar en un momento."
Big Data tiene un montón de aplicaciones para una empresa, pero no lo es también para todo el mundo. Tenga en cuenta estos consejos prácticos para el establecimiento de su propio marco de datos grande, y usted será capaz de tomar ventaja de las métricas más - y tomar decisiones más inteligentes - para conducir más valor de lo que pudo con un sistema de base de datos estándar solo.
1. Evalúe sus necesidades
Lo primero que debemos reconocer en la búsqueda de un sistema integral para aprovechar Big Data es que no es el fin de todo ser-todo para la empresa del futuro. Hacer una evaluación honesta de las necesidades de información de su empresa, y planificar en consecuencia.
La principal razón para no precipitarse en la implementación de un marco de datos grande es porque lo es, así, el trabajo - la aplicación de un sistema de archivos distribuido que puede manejar fácilmente granular (es decir: una tonelada de) la información requiere responder un montón de preguntas: ¿Dónde va todo esto datos vivir? ¿Cómo va a funcionar? ¿Quién va a manejar? Asegúrese de que las preguntas sean contestadas correctamente por la contratación de un asesor o alguien que conoce la formación de negocios en Big Data.
"Cuando miro a las organizaciones, a menudo hay una desconexión entre el grupo de tecnología, que es la recogida de los datos, y los otros grupos de la organización y los objetivos que estamos tratando de lograr", explica Steinberg. "Vas a tener un director de marketing que quiere alcanzar una meta, el vicepresidente ejecutivo de ventas quiere lograr otro, el CFO que quiere conseguir otro, el consejero delegado que está tratando de poner todo junto, y luego un CTO y CIO que están luchando por lo que es titular de los datos. "
A pesar de todas las posturas, la buena noticia es que los grandes volúmenes de datos se está convirtiendo en mucho más barato para reunir, mucho más fácil de escalar, y mucho más rápido que informar. Si su empresa está buscando para obtener más información acerca de los usuarios, clientes y comportamientos, o para controlar internamente las acciones de la empresa, entonces Big Data podría ser una forma barata y sofisticada para gestionar toda esa información.
"La tecnología en el espacio - la capacidad del servidor, capacidad de almacenamiento, capacidad de presentar informes - ha llegado a ser tan barata que ha sido capaz de reunir más datos y utilizar esos datos", añade Steinberg.
2. Hacer Objetivos de Datos
Una vez que la decisión de aceptar grandes volúmenes de datos se hace, el siguiente paso es convertir toda esa información no utilizada anteriormente en hechos denunciables y viables que hacen un gran impacto en su negocio. Ya sea que esté trabajando con una casa en el equipo de TI o un servicio específico (como Cloudera ), la principal forma de gestionar sus datos es identificar qué es importante y cómo puede ser utilizado en toda su extensión.
Omer Trajman, ex vicepresidente de Tecnología para Cloudera y actual vicepresidente de Operaciones de Campo de la firma Big Data aplicación WibiData , dice que una gran característica de emplear grandes volúmenes de datos es la capacidad de enfocar a diferentes tipos de datos y sistemas de filtrado para obtener la información correcta en el momento adecuado. Trajman añade que Cloudera CTO Amr Awadallah tenido experiencia de primera mano con las limitaciones de los datos tradicionales - que llevaron al desarrollo de la empresa y un interés más personal en la gestión de grandes volúmenes de datos.
"Él estaba tratando de hacer análisis de las plataformas de uso del navegador, y que tenía Windows, Mac, Linux, y un cubo de" Otros "," Trajman explica. "Y luego, dentro de los dos meses, el" otro "cubo disparado por las nubes y que no tenía idea de por qué. No podían ver en los datos debido a que en su almacén de datos, se pusieron todas las demás plataformas para 'Otros'. Si lo hubieran hecho Hadoop en el momento, podrían haber ido de nuevo a los datos en bruto y cambió lo que estaban viendo a ver que necesitaban un "iPhone" opción ".
3. El monitoreo es clave
La implementación de un flujo de sistema de archivos y el trabajo es sólo la mitad del problema: las empresas deben estar preparadas para controlar la salud y la seguridad de su sistema con el fin de asegurarse de que se utiliza a su máxima eficiencia. Debido a que muchos de estos sistemas de archivos son relativamente nuevas (Hadoop es de diez años), un montón de sistemas de seguridad y vigilancia son todavía incipientes.
"En términos relativos, estos sistemas han tenido menos exposición en la empresa, y ha habido menos tiempo para que las empresas desarrollen protocolo de seguridad", Trajman añade. "La adopción va mucho más rápido, pero hay un poco de una persecución en el corto plazo para bloquear los protocolos sólidos de seguridad".
La inversión en un sistema de datos grande significa que usted debe invertir en un mecanismo de conserjería para asegurar que todo funciona correctamente. No es suficiente asumir que lo que funciona en un sistema de base de datos tradicional a trabajar con un marco de archivos - especialmente teniendo en cuenta que muchos de los marcos de datos que pueden lanzadera Big Data son capaces de hacerlo porque todo es tan crudo como sea posible. Esto significa que es esencial vigilar rigurosamente piezas de datos para asegurar que el sistema está funcionando con la máxima eficiencia y nada está fuera de lugar.
Al igual que con cualquier sistema informático, más una empresa sabe acerca de las deficiencias de una red de datos grande, la más eficiente todo se ejecutará y el conocimiento se le dará a la empresa.
4. Perseguir el Futuro
Mientras Big Data es ideal para vigilancia de los eventos que ya han ocurrido, no es de extrañar que las empresas de TI están utilizando para emplear la nueva generación de modelos predictivos. Con el fin de aprovechar grandes volúmenes de datos a largo plazo, es el momento para considerar lo que los conjuntos de datos son claves para predecir las necesidades de sus clientes. Abrazando el futuro ahora significa que usted puede conseguir un salto en la competencia y empezar a utilizar grandes volúmenes de datos para el cambio real.
"Una vez más, cuanto más se puede hacer que sus datos procesables, más valioso que va a ser", explica Steinberg. "Se está viendo un montón de números crujido y un montón de gente inteligente tratando de averiguar qué significa todo esto. Es realmente la evolución de Big Data ".
Empresa Trajman, el WibiData, lanzó recientemente un código abierto, en tiempo real, software de modelado predictivo para el Proyecto Kiji . Hace hincapié en que el modelado predictivo es el siguiente paso lógico en Big Data, a medida que los departamentos de utilizar la acumulación de datos para pronosticar el comportamiento del usuario. Por ejemplo, un equipo de Ad Ops puede ver que un determinado anuncio está recibiendo un enorme porcentaje de clics en una página en particular y determinar los sitios con características demográficas similares, sería igual de receptivo.
"Estamos realmente sólo arañando la superficie del potencial de todo esto", añade Trajman. "Es muy emocionante".
Al igual que los patrones climáticos que predicen o los extremos de las palabras en Google Instant, el modelado predictivo es la vanguardia de Big Data. Strategize ahora, y se asegurará de que su empresa no sólo se mueve con la curva, pero se pone por delante.
Big Data? Un gran potencial.
Al igual que cualquier solución de TI, los bloques fundamentales de la implementación de un sistema de grandes volúmenes de datos son claros, concisos y prácticos. Si usted está interesado en poner en el trabajo y mantener el sistema correctamente, usted encontrará que un mundo misterioso de datos - datos útiles - puede ser puesto a su disposición a una velocidad sorprendente.
Pero es importante recordar que: Los datos son sólo tan buena como la forma en que lo utilice.
"Los datos deben ser transformacional", explica Trajman. "Hay que crear mejores experiencias en el uso de sus datos, y eso es una idea bastante novedosa".
Imagen: Thinkstock 
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