Cómo superar los grandes retos con ayuda del Big Data

El Big Data también es la solución para saber cómo gestionar la información un proyecto o cómo resolver los costes operativos de poner en marcha proyectos de Big Data.

Antes del desarrollo de las tecnologías de Big Data, los datos se gestionaban mediante lenguajes de programación convencionales y lenguajes de consulta estructurados simples. Sin embargo, estos lenguajes eran incapaces de gestionar los datos debido a la constante expansión de la información y los datos de las organizaciones. Por ello, se ha convertido en algo crucial gestionar esos enormes datos e implementar una tecnología fiable que cumpla con todos los requisitos y necesidades de los clientes y las grandes empresas y que se encargue de la producción y el control de los datos. Las tecnologías de Big Data se han convertido en los últimos años en la palabra de moda para estos requisitos.

Las empresas se beneficiarían del aumento de datos, pero debemos ser cautos y conscientes de los problemas asociados al almacenamiento de Big Data. Afortunadamente, existen soluciones viables que las empresas pueden poner en marcha para resolver sus problemas de datos y prosperar en la economía basada en los datos.

¿Cuáles son los retos del Big Data?

Estos son algunos de los retos de Big Data para los que la empresa debe estar preparada:

Insuficiente comprensión y aceptación del Big Data

Con frecuencia, las empresas carecen de los conocimientos más fundamentales, como qué es el Big Data y cómo se puede utilizar, así como sus ventajas y la infraestructura necesaria. Sin una comprensión clara, un proyecto de Big Data corre el riesgo de fracasar. Las empresas podrían perder una cantidad importante de tiempo y dinero en productos que ni siquiera entienden cómo utilizar. Además, si los empleados no entienden el valor de Big Data, podrían retrasar el éxito de la empresa.

Dado que el Big Data representa un cambio significativo para una empresa, la alta dirección debe ser la primera en aceptarlo. Para garantizar la concienciación y la aceptación de Big Data en todos los niveles, los departamentos de TI deben planificar múltiples formaciones y talleres.

Para aumentar la aceptabilidad de Big Data, el uso de la nueva solución de Big Data debe ser controlado y supervisado. La alta dirección debe ejercer cierto control, pero no demasiado, ya que esto podría tener consecuencias desfavorables.

Confundir una variedad de tecnologías de Big Data

Puede ser fácil confundirse con tantas tecnologías de Big Data diferentes que hay ahora en el mercado. ¿Necesita Spark, o bastará con la velocidad de Hadoop MapReduce? ¿Qué base de datos es preferible, Cassandra o HBase? Encontrar las soluciones puede ser un reto. Y es más sencillo tomar una mala decisión si se está escudriñando en el océano de posibilidades técnicas sin una comprensión clara de lo que se necesita.
Solución
Si es usted nuevo en el sector del Big Data, lo mejor sería intentar encontrar ayuda profesional. Para la consultoría de Big Data, PeoplActive puede ayudarle. Juntos podréis elaborar un plan para cada situación, a partir del cual podrás seleccionar la pila tecnológica adecuada.

El coste del Big Data

Los proyectos de Big Data son muy caros. Si se opta por una solución on-premise, hay que tener en cuenta el precio del nuevo hardware, el nuevo personal (administradores y desarrolladores), la electricidad, etc. Además, aunque los frameworks necesarios sean de código abierto, la creación, instalación, configuración y mantenimiento del nuevo software siguen siendo de pago.

Si opta por una solución de Big Data basada en la nube, tendrá que contratar personal (como se ha mencionado anteriormente), pagar por los servicios en la nube, desarrollar la solución de Big Data y configurar y mantener los marcos necesarios.

Además, en ambos casos, tendrá que dejar espacio para futuras ampliaciones para evitar que el crecimiento masivo de datos se descontrole y le cueste una fortuna.

La conservación del dinero de su empresa dependerá de sus requisitos tecnológicos particulares, su estrategia operativa y sus objetivos corporativos. Por ejemplo, algunas empresas emplean la nube por sus ventajas de flexibilidad. Otras empresas pueden optar por las instalaciones debido a sus estrictos requisitos de seguridad.

Además, existen soluciones híbridas en las que algunos datos se procesan y se mantienen en las instalaciones y en la nube. Esta táctica puede resultar muy económica. Además, el empleo de lagos de datos u optimizaciones de algoritmos (pero sólo si se hace correctamente) puede ayudar a reducir los costes.

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