Big data4 mitos que intentan derribar al Big Data

11 de julio, 2014

No cabe duda de que es el tema del momento. El Big Data recopila miles de reseñas que bien desmitifican sus bondades o se vanaglorian de sus usos. Paulatinamente, las nubes se desvanecen y van apareciendo los primeros claros en relación a las aplicaciones que ésta tecnología puede dotar a las empresas. Es por ello que muchas organizaciones están ya tratando estos volúmenes de datos para establecer modelos predictivos que les guíen en su afán por encontrar el camino hacia el éxito empresarial.

No obstante, este volumen de datos en ocasiones es visto como un problema que hay que resolver y no como una oportunidad ante nosotros que debemos aprovechar. En nuestro afán por dar la importancia que se merece a los datos, desde Quantic os vamos a revelar los mitos más frecuentes que intentan echar por tierra los beneficios del Big Data.

El Big Data es un problema

¿Qué hacemos con este montón de datos? ¿Qué ocurre si no los estamos tratando correctamente? ¿Podríamos estar haciendo más con esos datos? No nos equivocamos si decimos que el Big Data tiene un potencial enorme. En tanto que los datos existen y se puedan utilizar de una manera útil en el futuro, es una oportunidad para las organizaciones, más que un problema, que es como frecuentemente se ve. El verdadero inconveniente sobreviene cuando una empresa no posee la habilidad para convertir esos datos en información práctica y legible para su análisis y posterior aplicación a negocio.

El Big Data es un concepto nuevo

No exactamente. Mientras que el volumen de datos disponibles actualmente es más elevado, al igual que nuestra capacidad de procesamiento, la idea de relacionar, cruzar y analizar grandes cantidades de información no lo es. De hecho, hace años, el análisis de cien mil registros de clientes se habría considerado de una magnitud enorme. Por el contrario, en la actualidad, los analistas se enfrentan a archivos de un volumen mucho más elevado. En definitiva, quizás el nombre pueda evocar un sentimiento de novedad, pero nada más lejos de la realidad.

El Big Data necesita nutrirse de una gran cantidad de datos resultar útil

No, rotundamente. A pesar de que el término se denomine ‘Big Data’ no es necesario una gran remesa de datos para ser capaz de hacer análisis útiles que arrojen conclusiones significativas. Las compañías, ante la disyuntiva de la significatividad de los datos para sonsacar evidencias que luego se trasladen al plano estratégico, no se fijan en todas las fuentes de información que poseen a su alrededor. Tal es así, que minusvaloran el poder que Twitter y la analítica web puede reportarles, por ejemplo.

El Big Data es un sector ya explotado

No es cierto. Según afirma la consultora Gartner existe una demanda creciente de personas especializadas en la obtención y depuración de datos. Tal es así que hasta el 75% de los puestos de trabajo disponibles que tienen como requisito el dominio de técnicas de Big Data se quedarán sin rellenar.

Y tú, ¿conoces otro mito acerca de esta tecnología emergente?

 

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