Big Data Fundamentals Concepts, Drivers & Techniques
Enviado por nestorjzm • 17 de Febrero de 2022 • Resúmenes • 1.285 Palabras (6 Páginas) • 69 Visitas
Capitulo II
Big Data Fundamentals Concepts, Drivers & Techniques
Chapter 2. Business Motivations and Drivers for Big Data Adoption
El ciclo de toma de decisiones llevado a la acción, medición y evaluación de los resultados crea oportunidades para que las empresas optimicen continuamente sus operaciones.
Las empresas se ven en la necesidad de utilizar fuentes de datos externas para detectar factores que influyen en la rentabilidad y no solo enfocarse en los sistemas de información propios de la compañía. De aquí se surge el conjunto de datos denominado Big Data.
La adopción de Big Data conlleva a un análisis de la dinámica de mercado, una apreciación y formalismo de arquitectura empresarial (BA), a comprender que la capacidad de una empresa para ofrecer valor, está directamente vinculado a la Gestión de Procesos de Negocio (BPM), la innovación en información y tecnología de las comunicaciones (TIC) y finalmente Internet de todo (IdT).
Al reconocer que los datos externos aportan contexto a los datos internos, permiten a las corporaciones ascender en la cadena de valor analítica proporcionado de esta manera una previsión.
La pirámide DIKW muestra cómo los datos se pueden enriquecer con contexto para crear información, la información se puede proporcionar con significado para crear conocimiento y el conocimiento se puede integrar para formar sabiduría.
La arquitectura empresarial ayuda a una organización a alinear su visión estratégica con su ejecución, ya sean recursos técnicos o capital humano.
Big Data tiene vínculos con la arquitectura empresarial en cada una de las capas organizativas (operacional, de gestión y estratégica).
Big Data mejora el valor ya que proporciona un contexto adicional a través del Integración de perspectivas externas para ayudar a convertir datos en información y proporcionar significado para generar conocimiento a partir de la información.
Las empresas recolectan, adquieren, almacenan y procesan cantidades de datos con el propósito de encontrar nuevos conocimientos que permitan impulsar operaciones más efectivas y eficientes, brindando a la gerencia la capacidad de dirigir el negocio de manera proactiva, y a la alta dirección formular y evaluar sus iniciativas estratégicas.
las empresas buscan nuevas formas de obtener una ventaja competitiva. De ahí la necesidad de técnicas y tecnologías que pueden extraer información y conocimientos significativos aumentados.
Las tecnologías capaces de almacenar y procesar grandes cantidades de datos se han convertido cada vez más asequible. Además, las soluciones de Big Data aprovechan el software de código abierto que se ejecuta en hardware básico, lo que reduce aún más los costos.
Las empresas están cada vez más interesadas en incorporar conjuntos de datos disponibles públicamente en las redes sociales y otras fuentes de datos externas.
la computación en la nube puede proporcionar tres ingredientes esenciales necesarios para una solución Big Data: conjuntos de datos externos, capacidades de procesamiento escalables y grandes cantidades de almacenamiento.
La evaluación de riesgos y la detección de fraudes se mejorarán con la aplicación de tecnologías innovadoras de Big Data que producirán resultados analíticos que pueden impulsar toma de decisiones basada en datos.
Business Intelligence for Everybody
La inteligencia empresarial es un conjunto de herramientas y procesos que le ayuda a tomar decisiones basadas en datos precisos, ahorrando tiempo y esfuerzo. La idea principal detrás de una herramienta de BI es la posibilidad de analizar fácilmente datos basados en conceptos comerciales sin tener conocimientos técnicos sobre herramientas de bases de datos u otras fuentes que contienen los datos. Las herramientas de BI pretenden extraer conocimiento de nuestros datos almacenados en base a tres pilares principales: confiabilidad, disponibilidad y experiencia de usuario atractiva.
El sistema de BI debe ser consistente, y cada dimensión de análisis debe garantizar resultados correctos basados en la calidad de los datos.
El sistema BI debe estar disponible para los usuarios cuando necesiten usarlo. Es decir, debe ser estable, funcionar correctamente durante el horario y los datos deben actualizarse de acuerdo con el objetivo.
Una característica principal del sistema BI es que el acceso a los datos disponibles debe ser fácil de usar y adaptado a las expectativas y a la capacidad del consumidor.
La interactividad también es uno de los enfoques que puede darle una idea de lo que es BI.
BI ha pasado del apoyo a las decisiones estratégicas a las tácticas.
Big Data en sí se basa en la posibilidad de utilizar herramientas de BI y capacidades analíticas para extraer información en cantidades increíblemente enormes de datos que se generan todos los días.
En un sistema de Big Data, la precisión es no tan crítico como eso en un escenario DWH.
Big Data se puede utilizar como fuente de nuestro sistema de BI: es un componente adicional en la capa de infraestructura, y no reemplazará nuestro análisis de ventas, finanzas u operaciones que podamos tener implementado.
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