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¿Es “Big Data” demasiado grande para manejarlo?

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¿Es “Big Data” demasiado grande para manejarlo?

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Mi definición favorita de Big Data proviene de Gartner: es una combinación de alto volumen, alta velocidad y alta variedad de información.
Walmart es un gran ejemplo de alto volumen, realizando un millón de transacciones por hora. FICO no sólo es el almacenamiento de datos de 2.100 millones de cuentas, sino también el seguimiento en tiempo real para proteger a sus clientes contra el fraude. Y Facebook, ¿hay algún ejemplo mejor de alta variedad, con 2.100 millones de usuarios y 500.000 millones de fotos?

¿Crees que necesitas Big Data? Bueno, en realidad, puedes obtener gran valor a partir de datos pequeños o simplemente correctos.

No tienes que gastar millones de dólares para conseguirlo; más bien lo justo para ganar valor.

Big Data no es siempre la respuesta, pero es importante entender los conceptos que giran en torno a él, porque se pueden aplicar a cualquier fabricante. La ventaja de Big Data se encuentra dentro de la capacidad de análisis para sacar conclusiones con el fin de identificar patrones.

Así que no se trata realmente de hablar de datos GRANDES… ni de CERO datos. Se trata de datos que simplemente son CORRECTOS.
Con tal variedad de información estructurada y desestructurada que podrías capturar, una de las mejores maneras de dirigirte a la dirección correcta es comenzar con los activos o procesos críticos que causan problemas, y luego visualizar el estado final, o lo que deseas lograr. 

Dos preguntas te ayudarán a empezar:
1. ¿Qué datos necesito recoger (perteneciente a este activo o proceso)?
2. ¿Qué podrían decirme esos datos si los tuviera?

Al centrarte en lo que es práctico para tus operaciones, puedes tomar el abrumador concepto de Big Data y convertirlo en lo que me gusta pensar como “sólo la cantidad correcta de datos”.

Hay una buena razón para escalar tus esfuerzos. El poder de Big Data no está en la cantidad de datos que estás recogiendo; sino en cómo utilizar aquéllos que importan.

Hay unas cuantas palabras que te ayudarán a saber qué datos deseas recopilar:

  • Simple. Es llegar a los conceptos básicos que permitan a las personas tomar rápidas decisiones informadas, proporcionando imágenes claras.
  • Apropiada. También es básico, con la empresa conectada de hoy. Es más fácil llegar a los datos de forma rápida, así que asegúrate de que estás buscando en la información apropiada.
  • Precisión. Es importante, sobre todo para la confianza y mejorar tu cultura de toma de decisiones.
  • Relevante. Va junto con los otros, básico pero importante. Si estás midiendo por beneficio, es mejor tener métricas que te ayuden; en cambio, si mides sobre el tiempo de actividad, es mejor tener un KPI (indicadores clave de rendimiento) formado en esto.
  • Sé que, con las nuevas tecnologías y capacidades, el impulso es recoger todo. El péndulo se balancea desde la toma de decisiones basadas en una corazonada a la recopilación de datos en aras de tener información. Abogo por un lugar en el medio.

Encontrar “sólo la cantidad correcta de datos” es un proceso:

  • Aprende los conceptos. Es fácil perderse en Big Data. Enfoca tus esfuerzos a las áreas más problemáticas.
  • Planifica tu recolección de datos. Si tu cultura no está lista para el cambio de dependencia de datos, entonces averiguar dónde, y en quién, necesitas apoyarte.
  • Garantiza la visibilidad de los datos. Una vez que tenga los datos, es necesario compartirlos y empoderar a las personas para tomar decisiones que traigan más éxito a tu organización.

Y recuerda: el valor de Big Data no está en los números, estadísticas o informes; el valor es lo que se aprende a partir del análisis de la información. Eso significa que tener más datos no es necesariamente mejor. Algunos datos es mejor que nada, pero conseguir la información correcta para que las personas adecuadas tomen la decisión apropiada es el mejor escenario.

Publicado 10 de marzo de 2016


Chirayu Shah
Chirayu Shah
Director of Product Management, Digital Products, Rockwell Automation
Chirayu Shah is a director of product management, Information Software. In this role, he leads the product portfolio of cloud services (FactoryTalk Hub), edge platform (FactoryTalk Edge), data platform and analytics (AI/ML, descriptive). Chirayu has 21+ years of experience in industrial software leadership, an innovator’s mindset and a strategic eye for business and technology transformation.
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