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La información que existe de los usuarios, puede encontrarse a través de más fuentes de datos que en ningún otro período anterior. Las empresas y organizaciones se encuentran en el reto de obtener valor de esas nuevas fuentes y tipos de datos, ya sean estructurados o no estructurados.
1) Rentabilidad interna
Analizar datos por el simple hecho de hacerlo no es el objetivo último del big data. Por lo que debemos tener claro que esta información debe tener algún retorno interno, en definitiva, servir para algo más que tenerlos almacenados.
2) Hacer preguntas claras e inteligentes
Podemos recoger información a través de múltiples canales: redes sociales, comentarios en blogs o llamadas a atención al cliente. Utilizar esos medios para buscar la interacción con los usuarios nos puede ayudar a saber más sobre un determinado tema que nos preocupe. Para esto, tendremos que plantear las cuestiones más acertadas.
3) Tecnología
Intentar crear sistemas de big data con un Excel y poco más puede ser una tarea complicada. A día de hoy hay muchas fórmulas de gestión de análisis de datos para diferentes perfiles corporativos. Ofrecerlas a los clientes según sus necesidades es fundamental.
4) Validación de resultados
Agrupar datos de usuarios ficticios o spam no nos sirve para demasiado. De ahí que hacer revisiones cada cierto tiempo nos puede ayudar a eliminar aquellos perfiles que no nos aportan en nuestras métricas.
5) Conexiones primarias
Una buena estrategia para el Big Data es buscar esas relaciones para entender comportamientos primarios de los usuarios puede ser otra vía de investigación y comprensión de ciertos hábitos.
6) Agilidad
Ser rápidos es importante en toda la industria tecnológica. De igual forma analizar datos debe ser un proceso veloz donde las preguntas tengan una respuesta en un plazo corto de tiempo para que las decisiones pueden ser también ágiles.
7) Resultados
Un objetivo del big data es ayudar a que el negocio mejore. Demostrar que es así es la mejor forma de que nuestros clientes sigan confiando en nuestra labor como partner.
8) La gestión de datos
Las cargas de trabajo de las aplicaciones big data analytics requieren de unos niveles muy exigentes en sistemas de infraestructuras con un nivel alto de rendimiento. Se puede suponer un problema para organizaciones con picos de demanda inesperados, o necesidades de acceso a recursos de computación o almacenamiento adicionales para dar soporte a nuevos negocios.
9) Optimizar los recursos de sistemas
Uno de los mayores retos en los entornos analíticos distribuidos es que muchos “frameworks” de aplicaciones tienen sus propios planificadores de cargas de trabajo y operan bajo la presunción de correr en una infraestructura dedicada. Esto suele ocurrir en configuraciones experimentales donde cada grupo de trabajo lleva su “framework” o sus aplicaciones y hacen una configuración separada para cada “cluster”, ya que es lo más sencillo.
10) Experimentar en diferentes enfoques
Es importante trabajar en analytics normalmente a la hora de medir la información correcta, el volumen y la variedad creciente. Enfocarse en establecer unos procesos formales de captura, procesamiento y análisis de todos los datos todo el tiempo, capturar un subconjunto de datos definidos, como por ejemplo, un mes de data para un departamento, producto o división en concreto.
11) Identifique la oportunidad de negocio
El objetivo de big data no es la tecnología, sino el negocio que permita generar y la mejora de rendimiento. Por tanto, es fundamental tener claras las necesidades de negocio y las demandas que tendrá antes de invertir el primer centavo. El punto de arranque lógico para cualquier iniciativa es realizar un análisis inicial de situación, identificando necesidades, preguntas, oportunidades y objetivos con unos resultados medibles.
12) Monitorea y audita la actividad de datos sin perjudicar el rendimiento
Monitorear y hacer auditoría de datos te va a dar una visión completa del quién, qué, cuándo y cómo, acerca de todas las transacciones de datos. Si tienes un historial completo podrás comprender los patrones de acceso a datos y aplicaciones, evitarás fugas de datos, controlar el cambio de datos y responder a acciones sospechosas en tiempo real.
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