Es fundamental controlar el ciclo de vida del Big Data para poder optimizar y sistematizar los procesos de recogida de datos y la toma de decisiones dentro de las empresas
Fases Big Data
Dadas las características del Big Data: volumen, velocidad y variedad; requieren un tipo de recogida y análisis diferente a cualquier otro tipo de datos.
El análisis del Big Data presenta un gran desafío, no sólo por la gestión de una gran cantidad de datos sino por la necesidad de conocer el ciclo de vida de los datos y establecer una base basada en la naturaleza del Big Data.
Big Data: análisis
En lo relacionado al ciclo de vida de los datos hay que tener en cuenta cómo se usa la información y la agilidad con la que se procesa el Big Data.
En un entorno tradicional, la recogida, almacenamiento y transformación de datos requieren un gran esfuerzo para garantizar la calidad de los mismos. Contrario es lo que ocurre con el Big Data, cuyo volumen y esfuerzo permite trabajar con grandes cantidades de información a un coste reducido.
La problemática del Big Data radica en dotar a los datos de un significado lógico y comprensible a raíz de un conjunto amplío, efímero y desorganizado. Es por ello, que establecer un ciclo de vida de datos permite controlar y normalizar los procesos de recogida, análisis y transformación del Big Data.
Las fases del ciclo de vida del Big Data
Las fases del Big Data son las siguientes:
- Análisis interno
- Recogida y filtrado de datos
- Extracción de datos
- Validación y limpieza de los datos
- Análisis de los datos
- Visualización de los datos
Análisis interno
El Ciclo de vida del Big Dara debe comenzar con la comprensión del negocio y una justificación de la necesidad de llevar a cabo un análisis de este tipo, así como el establecimiento de los objetivos que se desean alcanzar. Esta etapa de análisis permite comprender la situación actual de la empresa y qué recursos serán requeridos a lo largo del análisis.
Asimismo, se deben establecer aquellos KPI necesarios para comprender los resultados del análisis y su capacidad para cumplir las metas y objetivos establecidos.
Recogida y filtrado de datos
Esta parte del Ciclo de Vida del Big Data se dedica a identificar aquellos datos relevantes para el análisis, identificando las fuentes para encontrar patrones y correlaciones.
La selección de datos depende de la naturaleza del problema y de los objetivos que se hayan establecido en la primera parte del ciclo. Los datos son recogidos y sometidos a un filtrado de datos corruptos o datos que no responden con los objetivos establecidos.
Extracción de información
El objetivo principal de los datos es transformar éstos en información. En esta etapa se lleva a cabo la extracción de datos y su transformación en un formato comprensible para poder hacer un análisis de datos.
Validación y limpieza de los datos
Los datos erróneos o inválidos pueden dar lugar a resultados falsos que perjudiquen al análisis. La naturaleza no estructurada del Big Data dificulta la validación de los mismo. Por ello, esta etapa del Ciclo de Vida del Big Data es fundamental, ya que permite llegar a los datos más relevantes para los objetivos marcados.
Además, este análisis no sólo permite desechar aquellos datos inválidos, sino que el análisis y observación de dichos datos permiten establecer patrones y tendencias que contribuyan a mejorar la comprensión sobre los datos a analizar.
Análisis de los datos
En esta etapa se desarrolla la integración de conjuntos de datos con el fin de dar una visión unificada de la información. A lo largo de esta etapa del ciclo se pueden presentar varios problemas de estructura de los datos y etiquetas.
Análisis de datos
Una vez organizados los datos, es necesario transformarlos en información que aporte valor. Toda la información útil extraída ha de “traducirse” en forma de informes que permitan la correcta interpretación de estos.
