Q:
¿Qué consideraciones son más importantes al decidir qué soluciones de big data implementar?
UN:Cada empresa y organización debe tener en cuenta sus propias necesidades y recursos al determinar qué problemas son más importantes para la implementación de Big Data. Sin embargo, hay una serie de principios que generalmente se consideran críticos para este tipo de adopción de tecnología.
| Seminario web: Big Iron, Meet Big Data: liberación de datos de mainframe con Hadoop y Spark Registrarse aquí |
Una de las preguntas más importantes es la implementación y la cantidad de interrupción que causará. Los usuarios de sistemas de big data siempre tienen que comparar lo que están a punto de usar con lo que están usando actualmente. En muchos casos, la interrupción es el factor decisivo para determinar si los recursos de Big Data van a aumentar la productividad y las ganancias, o si la empresa se derrumbará debido a obstáculos insuperables con la implementación. El soporte del proveedor (o la falta de él) tiene mucho que ver con esto, pero las empresas también tienen que mirar la curva de aprendizaje de las tecnologías, cuánto cambiarían las operaciones de los sistemas heredados y, en general, si los cambios son algo que la empresa puede manejar.
Otra pregunta importante es qué datos son más valiosos para una empresa u organización. Al examinar el valor de diferentes conjuntos de datos, aquellos que tienen la intención de implementar big data pueden establecer el alcance de su proyecto. Sin este tipo de pautas, los proyectos de big data pueden hincharse y verse abrumados en una empresa. Los expertos recomiendan centrarse en los conjuntos de datos específicos que darán el mayor valor, sin atascarse en lanzar una red más amplia.
Una cuestión de corolario aquí es el uso de datos estructurados y no estructurados. Los líderes empresariales pueden ver los niveles de dificultad de obtener diferentes bits de datos en un contexto de big data como un centro de datos. Por ejemplo, los conjuntos de datos ya formateados se pueden digerir fácilmente, pero algunos otros datos pueden necesitar una manipulación extensiva para obtener un formato útil, y puede que no valga la pena.
Los adoptantes también tendrán que mirar el manejo avanzado de big data. Los sistemas de Big Data se definen como aquellos que son difíciles de manejar con infraestructuras básicas y simples de hardware y software. Eso significa que los adoptantes deben tener el talento y los recursos adecuados a la mano para encontrar formas de usar los conjuntos de datos grandes que no causarán congestión de red o crearán cuellos de botella en las operaciones.
