3 mitos del Big Data derribados

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Tres mitos sobre Big Data: 1) Todo es cuestión de tamaño; 2) Necesitas un científico de datos; y 3) Necesitas un sistema como Hadoop.

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3 mitos del Big Data derribados

  1. 1. 3 3 mitos del Big Data DERRIBADOS
  2. 2. El Big Data es GRANDE
  3. 3. Si hablas con cualquier negocio probablemente hayan discutido el tema de big data y lo que significa para su organización. Tal vez incluso han hecho una inversión en big data con la promesa de obtener conocimiento.
  4. 4. Pero hoy en día pocas organizaciones se dan cuenta del prometedor valor del big data. Se debe a que están pensando del modo erróneo.
  5. 5. 1 Todo es cuestión de tamaño 2 Necesitas un científico de datos 3 Necesitas un sistema como Hadoop 3 mitos sobre big data
  6. 6. Todo es cuestión de tamaño Mito DERRIBADO
  7. 7. Hablar sobre el tamaño, la velocidad y la complejidad omite el punto real del big data. Cada día, los datos se hacen más grandes, más rápidos y más complejos. Pero ahora hemos llegado a un punto de inflexión.
  8. 8. Estamos recogiendo datos acerca de los procesos y actividades que nunca hemos capturado antes. Lo llamamos datificación: es la idea de que casi cualquier cosa se puede cuantificar. Y debido a que el almacenamiento y el procesamiento son baratos, podemos recoger datos sobre casi cualquier cosa, por si acaso lo necesitamos.
  9. 9. Pero solo porque tengas una gran cantidad de datos no significa que tenga valor para el negocio.
  10. 10. La gente sigue siendo el activo más importante de cualquier empresa. Y ahora, la verdadera pregunta es “¿qué puedes aprender de tus datos que cambiaría tu negocio?” Lo más importante que el departamento de TI puede hacer es trabajar con la empresa para determinar cómo las respuestas a nuevas preguntas pueden ayudar a impulsar el negocio hacia adelante.
  11. 11. Mito Necesitas un científico de datos para domesticar el big data. DERRIBADO
  12. 12. Tu activo más valioso de tecnología no es realmente una tecnología en absoluto. Son tus datos. La capacidad de gestionar tus datos y así extraer valor de ello es fundamental. Pero no es necesario contratar a un científico de datos para hacerlo todo por ti.
  13. 13. Lo que es importante es crear una cultura de toma de decisiones basada en datos y asegurarse de que todo el mundo a través de tu organización cuenta con los datos que necesitan para hacer bien su trabajo.
  14. 14. Y, aquí está un pequeño secreto: La mayoría de las personas en su empresa no necesitan el big data. Necesitan pequeños datos. Pero los necesitan de modo que sean fáciles de usar y les proporcionen la información que necesitan en términos que puedan comprender.
  15. 15. Mito Necesitas un sistema de big data como Hadoop DERRIBADO
  16. 16. Hay una serie de nuevas tecnologías actuales que los datos, incluyendo Hadoop. Estas son las grandes herramientas para tener en tu caja de herramientas. Pero del mismo modo que no es necesario un martillo para hacer cada trabajo, no es necesario un sistema como Hadoop para resolver todos los problemas de datos. te ayudarán a lidiar con
  17. 17. Resulta importante reconocer y aceptar la disparidad de datos. La realidad es que tus datos no van a estar todos en un solo lugar. ¿Recuerdas el almacén de datos? Era rara vez, si acaso alguna, el único lugar al que necesitabas ir a por todos tus datos. Y, hoy, tus datos puede estar incluso en más lugares que nunca con la adición de las arquitecturas de big data y la nube.
  18. 18. Lo que más importa es la capacidad de traer los datos todos juntos desde muchas fuentes diferentes, a fin de resolver un problema de negocio o contar una historia acerca de un cliente.
  19. 19. Por ello acepta el big data y su complejidad. Diseña para ello.
  20. 20. Imagina lo que descubrirás.
  21. 21. © 2014 QlikTech International AB. Todos los derechos reservados. Los logotipos Qlik® , QlikView® , QlikTech® y QlikTech son marcas comerciales de QlikTech International AB que han sido registradas en varios países. Otras marcas y logos mencionados aquí son marcas comerciales y registradas por sus respectivos propietarios. qlik.com

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