Big data para directivos

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Gestión de big data de informatica…

Una cuestión de investigación en el ámbito de los big data es cómo crear valor a partir de ellos. Este artículo presenta un diseño para un metamodelo de gestión que puede utilizarse como marco de referencia para los profesionales e investigadores de big data que tienen como objetivo la creación de valor a partir de los datos. Para ello, en primer lugar, se investiga el estado del arte en la gestión de big data. A continuación, dado que el conocimiento es fundamental para la creación de valor a partir de los datos, se presenta un modelo epistemológico que se utiliza como modelo para ser instanciado en un modelo de inteligencia empresarial. Este modelo divide el proceso de creación de valor de los datos en cinco capas: Integración, Analítica, Interacción, Efectuación e Inteligencia. Para cerrar el vínculo con la tecnología de la información, cada una de estas capas se subdivide en aspectos empresariales y tecnológicos, y se ofrecen ejemplos específicos para concretar el modelo de referencia. El metamodelo de gestión de big data BDMcube resultante puede ser instanciado por modelos concretos de gestión de big data, ya sea para clasificar y ampliar los modelos existentes, o para derivar nuevos modelos de gestión de big data para futuros proyectos de big data.

Big data: la revolución de la gestión resumen

A medida que más organizaciones adoptan plataformas de big data, aumenta la preocupación de que el desarrollo de las aplicaciones se vea afectado por la falta de buenas prácticas para gestionar los datos que alimentan esas aplicaciones. Cuando hablamos de la gestión de big data en relación con las plataformas de big data (como las que combinan hardware básico con Hadoop), está claro que las tecnologías de big data han creado una necesidad de herramientas y procesos de gestión de datos nuevos y diferentes. A continuación, le presentamos cinco cosas que debe saber sobre la gestión de big data que le ayudarán a garantizar la coherencia y la confianza en sus resultados analíticos.

Uno de los mantras del big data es la disponibilidad: permitir el acceso a numerosos conjuntos de datos masivos en sus formatos originales. Los usuarios empresariales de hoy en día, que son más hábiles que sus predecesores, a menudo quieren acceder a los datos y prepararlos en su formato original en lugar de que les lleguen a través de una cadena de almacenes de datos operativos, almacenes de datos y mercados de datos. Los usuarios empresariales quieren explorar las fuentes de datos y elaborar sus informes y análisis en función de sus propias necesidades empresariales.

Sueldo de gestor de big data

Big Data se refiere a las grandes colecciones de datos que pueden analizarse para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento y las interacciones humanas. Los Big Data ya se han explicado en otro artículo, titulado «Big Data» (véase «Enlaces relacionados»). En este artículo se describen algunos ejemplos de la vida real sobre el uso de Big Data para la gestión y medición del rendimiento.

Walmart es un minorista estadounidense que opera en 28 países de todo el mundo. Es la mayor empresa del mundo por sus ingresos. Muchos de los clientes de Walmart compran en línea a través del sitio web de la empresa. Walmart quería asegurarse de que los clientes pudieran encontrar lo que buscaban en su sitio web, por lo que desarrolló su motor de búsqueda Polaris. Si los clientes buscan un producto concreto, introducen la descripción en un cuadro de búsqueda y el sitio web muestra los productos que se ajustan a esa descripción.

Lo inusual de Polaris es la forma en que clasifica los resultados de la búsqueda. Intenta mostrar los productos que el cliente tiene más probabilidades de comprar en la parte superior de la lista. El algoritmo tiene en cuenta muchos factores, como el número de «me gusta» que tiene el producto en las redes sociales y el número de opiniones favorables que tiene.

Compitiendo con la analítica…

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