4 fases para implantar un proyecto de Big Data en una empresa

03/24/2020
Alejandro Riveros
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El volumen, la variedad y la velocidad de los datos que manejan las empresas está generando un auge de los proyectos de Big Data. De hecho, se estima que los perfiles especializados en Big Data estarán entre los más demandados por las empresas en 2020. Si bien, implantar un proyecto para estructurar y sacar más provecho de los datos implica un proceso complejo. Por ello, es imprescindible que quienes aspiren a ocupar puestos en la Dirección General de las empresas conozcan las fases para implantar un proyecto de Big Data.

Fases del proyecto de Big Data

Iniciar un proyecto de Big Data en una empresa es una decisión importante, que implica costes y recursos humanos. No obstante, siguiendo una serie de fases o etapas se puede optimizar su ejecución y evitar vulnerabilidades de Ciberseguridad.

1. Definición de los elementos básicos: objetivo y equipo.

Como cualquier proyecto, el primer paso básico en estrategias de Big Data es definir el objetivo que queremos conseguir. A partir de ello, será más fácil determinar qué recursosnecesitamos y desglosar el proyecto en tareas. Posteriormente, cada una de las tareas puede tener objetivos propios que ayudarán a conseguir el fin final del proyecto.

En una empresa de moda, por ejemplo, el objetivo de un proyecto de Big Data puede ser mejorar el servicio al cliente y aumentar ventas. Todo ello, a partir de un mayor conocimiento del cliente que permite afinar las ofertas que se le hacen. En este caso, una tarea específica puede ser integrar los datos de comunicación vía email con el cliente con el objetivo de conocer cómo interactúa con la marca. 

2. Determinar los datos a integrar

En esta fase del proyecto de Big Data habrá que decidir qué fuentes de datos se van a utilizar. Es decir, de dónde se van a sacar los datos. Para ello, lo mejor es trabajar en dos áreas. Por un lado, desde el área de negocio de la empresa se debe determinar qué datos realmente necesitan y para qué. Por otro lado, hay que trabajar el área de las propias fuentes de datos. Es decir, analizar los sistemas de la empresa para entender qué fuentes de datos existen. Esta fase debe acabar con un documento que incluya las diferentes dimensiones y métricas imprescindibles para cubrir el objetivo del proyecto.

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3. Integrar los datos

Una vez se tienen los datos y la utilidad que queremos darle, el siguiente paso en el proyecto de Big Data es integrarlos. Esto se conoce como procesos ETL (Extract, Transform and Load).  Herramientas habituales en proyectos de Big Data como Hadoop o Bases de Datos NoSQL (MongoDB, Cassandra o HBase) tienen su propio enfoque a la hora de extraer y subir datos.

Se deben desarrollar servicios que permitan cualificar el dato como consistente y real. Por último, se debe integrar en el timing adecuado para que la operativa o los análisis sean relevantes para la organización.

4. Análisis de datos dentro del proyecto

La última fase para implantar un proyecto de Big Data en una empresa es el análisis de los propios datos. Esto permitirá que el proyecto sea operativo y se pueda controlar su correcto funcionamiento.

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