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Claves para desarrollar un proyecto de Big Data en España

      
Claves para desarrollar un proyecto de Big Data en España.
Claves para desarrollar un proyecto de Big Data en España.  |  Fuente: Shutterstock

La compañía International Data Corporation dedicada a la inteligencia de mercado en todo el mundo y servicios de consultoría en tecnologías de la información, publicó el informe El Big Data en España: situación actual, para conocer cómo se encuentra el país en esta área. Mostramos sus resultados a través de claves para desarrollar un proyecto de Big Data en España, pues el Big Data es la pieza fundamental para obtener ventajas competitivas y los profesionales en esta área aumentarán su demanda conforme las empresas comprendan su necesidad.

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¿Qué ocurre con el Big Data en empresas españolas?

El estudio abarcó a 200 compañías nacionales a través de encuestas directas, descubriéndose que el 44% de las empresas en el país no sabe cómo afrontar un proyecto de Big Data que maximice el potencial de su negocio. Además, el estudio concluyó que el 60% de estas compañías no posee un equipo profesional dedicado a la implementación de estrategias en esta área e incluso un 79% ni siquiera cuenta con la presencia de científicos de datos. El desconocimiento de la importancia del análisis de grandes volúmenes de datos para rentabilizar un servicio o producto, conlleva a que el 34% de las compañías encuestadas no pudo mencionar a un proveedor de Big Data.

Pese a la falta de información en el ámbito corporativo respecto a la incorporación de profesionales de Big Data que puedan desarrollar proyectos adecuados, el estudio asegura que el crecimiento anual en este mercado será de 20,4% hacia 2019. Las empresas deberán modernizarse para sobrellevar los cambios que se avecinan, pues solo un 16% implementó soluciones de Big Data y un 63% apenas pensó en incorporar algún plan o tecnología de Big Data como parte de su estrategia en el mercado.

 Consideraciones para desarrollar un proyecto de Big Data

1. Datos estructurados y datos no estructurados

Los proyectos de Big Data tienden a gestionar información de bases de datos, identificados como datos estructurados fácilmente tratables y clasificables. Sin embargo, las redes sociales, las imágenes, los audios y los videos forman parte de nuestra vida cotidiana, siendo los medios más fiables para extraer conclusiones. El problema de esta información, es que se clasifica como datos no estructurados porque corresponden a datos binarios sin orden interno. Antes de comenzar con el proyecto, es preciso decidir qué tipos de datos se van a trabajar para asegurarse de que se tiene las tecnologías para uno u otro caso. Es menester conocer cómo y dónde se hallan los datos, cómo manipularlos, qué personas acceden a ellos, cuál es su fiabilidad y calidad.

2. Inversión en hardware / Manejo de hardware

El incontrolable aumento de datos implica que las empresas deberán invertir en hardware capaz de procesarlo y los profesionales tendrán que aprender a manejarlo. El estudio revela que el crecimiento anual de la venta de hardware es 24,9% mientras que en software aumenta un 18,1% por año. La tecnología asociada al Big data posibilita un almacenamiento distribuido de datos para evitar que las compañías gasten miles en software que se renueva constantemente, brindando un respiro económico hasta que sea indispensable cambiar el software. Una vez elegido el software de base, es imprescindible asegurar su estabilidad contratando especialistas en la materia que serán el sostén de todo el proyecto.

3. Modelo organizativo

Se formalizará un modelo organizativo de Big Data para incluirlo como parte constituyente de la empresa, teniendo en cuenta tanto los recursos humanos fundamentales en este departamento como los roles que cumple. Cada proceso estará definido al igual que las tecnologías necesarias y las formas de conseguir proveedores de TI, ya sea como socios o patrocinadores en caso de compañías pequeñas o stratups. El modelo incluirá métricas para monitorear el avance, pues obviar datos cuantitativos como números o porcentajes hará que no pueda medirse el impacto del proyecto. También es importante reconocer los casos de uso, relacionando los departamentos TI (dependiendo el tamaño de la empresa, puede ser una única persona) con distintas líneas del negocio para cumplir objetivos específicos.

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