Los 8 principales desafíos de Big Data y cómo resolverlos

La mayoría de los expertos están de acuerdo en que Big Data se ha convertido en un punto de inflexión para las empresas en una amplia variedad de industrias modernas. En una encuesta reciente, el 97 % de las organizaciones dicen que están invirtiendo en tecnologías de big data ^[1] .

Pero en esa misma encuesta, solo un poco más de una cuarta parte de las empresas informan que se han transformado en una organización basada en datos, y solo el 19 % indica que ha establecido una cultura de datos.

¿Por qué existe esta discrepancia? Porque implementar una solución de big data conlleva algunos desafíos. Antes de entrar en cuáles son esos desafíos y cómo los resuelve, veamos por qué existen estos desafíos.

¿Por qué el big data es un desafío?

En primer lugar, ayuda a definir qué es Big Data. No hay una cantidad específica de gigabytes, terabytes o petabytes que hagan que los datos grandes sean diferentes de los "datos normales". La cantidad de datos que se procesan a diario en todo el mundo aumenta constantemente, lo que convierte a big data en un término relativo.

Las tres V son clave para explicar por qué Big Data es un desafío.

Ahora echemos un vistazo a los problemas y soluciones específicos de big data.

8 grandes desafíos y soluciones de datos

Al implementar una solución de big data, estos son algunos de los desafíos comunes que su empresa podría enfrentar, junto con las soluciones.

1. Administrar cantidades masivas de datos

Está en el nombre: los grandes datos son grandes. La mayoría de las empresas están aumentando la cantidad de datos que recopilan diariamente. Eventualmente, la capacidad de almacenamiento que puede proporcionar un centro de datos tradicional será inadecuada, lo que preocupa a muchos líderes empresariales. El cuarenta y tres por ciento de los responsables de la toma de decisiones de TI en el sector de la tecnología se preocupan de que esta afluencia de datos desborde su infraestructura ^[2] .

Para manejar este desafío, las empresas están migrando su infraestructura de TI a la nube. Las soluciones de almacenamiento en la nube pueden escalar dinámicamente a medida que se necesita más almacenamiento. El software de big data está diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos a los que se puede acceder y consultar rápidamente.

2. Integración de datos de múltiples fuentes

Los datos en sí presentan otro desafío para las empresas. Hay mucho, pero también es diverso porque puede provenir de una variedad de fuentes diferentes. Una empresa podría tener datos analíticos de varios sitios web, compartir datos de las redes sociales, información del usuario del software CRM, datos de correo electrónico y más. Ninguno de estos datos está estructurado de la misma manera, pero es posible que deba integrarse y reconciliarse para recopilar los conocimientos necesarios y crear informes.

Para hacer frente a este desafío, las empresas utilizan software de integración de datos, software ETL y software de inteligencia empresarial para mapear fuentes de datos dispares en una estructura común y combinarlos para que puedan generar informes precisos.

3. Garantizar la calidad de los datos

Los procesos de análisis y aprendizaje automático que dependen de big data para ejecutarse también dependen de datos limpios y precisos para generar información y predicciones válidas. Si los datos están dañados o incompletos, es posible que los resultados no sean los esperados. Pero a medida que aumentan las fuentes, los tipos y la cantidad de datos, puede ser difícil determinar si los datos tienen la calidad que necesita para obtener información precisa.

Afortunadamente, hay soluciones para esto. Las aplicaciones de gobierno de datos ayudarán a organizar, administrar y proteger los datos que usa en sus proyectos de big data, al mismo tiempo que validan las fuentes de datos con respecto a lo que espera que sean y limpian los conjuntos de datos corruptos e incompletos. El software de calidad de datos también se puede usar específicamente para la tarea de validar y limpiar sus datos antes de que se procesen.

4. Mantener los datos seguros

Muchas empresas manejan datos confidenciales, como:

• Datos de la empresa que los competidores podrían usar para obtener una mayor participación de mercado en la industria
• Datos financieros que podrían dar acceso a los hackers a las cuentas
• Información personal de usuario de los clientes que podría usarse para el robo de identidad

Si una empresa maneja datos confidenciales, se convertirá en el objetivo de los piratas informáticos. Para proteger estos datos de ataques, las empresas a menudo contratan profesionales de ciberseguridad que se mantienen actualizados sobre las mejores prácticas y técnicas de seguridad para proteger sus sistemas.

Ya sea que contrate a un consultor o lo mantenga internamente, debe asegurarse de que los datos estén encriptados, por lo que los datos son inútiles sin una clave de encriptación. Agregue control de identidad y autorización de acceso a todos los recursos para que solo los usuarios previstos puedan acceder a ellos. Implemente software de protección de punto final para que el malware no pueda infectar el sistema y monitoreo en tiempo real para detener las amenazas inmediatamente si se detectan.

5. Selección de las herramientas de big data adecuadas

Afortunadamente, cuando una empresa decide comenzar a trabajar con datos, no faltan herramientas para ayudarlo a hacerlo. Al mismo tiempo, la gran cantidad de opciones también es un desafío. El software de Big Data viene en muchas variedades, y sus capacidades a menudo se superponen. ¿Cómo se asegura de que está eligiendo las herramientas de big data correctas?

A menudo, la mejor opción es contratar a un consultor que pueda determinar qué herramientas se adaptarán mejor a lo que su empresa quiere hacer con big data. Un profesional de big data puede analizar sus necesidades actuales y futuras y elegir una solución ETL o de transmisión de datos empresariales que recopilará datos de todas sus fuentes de datos y los agregará. Pueden configurar sus servicios en la nube y escalar dinámicamente en función de las cargas de trabajo. Una vez que su sistema esté configurado con herramientas de big data que se ajusten a sus necesidades, el sistema funcionará sin problemas con muy poco mantenimiento.

6. Escalar sistemas y costes de forma eficiente

Si comienza a crear una solución de big data sin un plan bien pensado, puede gastar mucho dinero almacenando y procesando datos que son inútiles o que no son exactamente lo que su empresa necesita. Big data es grande, pero no significa que tenga que procesar todos sus datos.

Cuando su empresa comience un proyecto de datos, comience con objetivos en mente y estrategias sobre cómo utilizará los datos que tiene disponibles para alcanzar esos objetivos. El equipo involucrado en la implementación de una solución necesita planificar el tipo de datos que necesita y los esquemas que usará antes de comenzar a construir el sistema para que el proyecto no vaya en la dirección equivocada. También necesitan crear políticas para purgar los datos antiguos del sistema una vez que ya no sean útiles.

7. Falta de profesionales de datos calificados

Uno de los problemas de big data que enfrentan muchas empresas es que su personal actual nunca ha trabajado con big data antes, y este no es el tipo de conjunto de habilidades que se desarrolla de la noche a la mañana. Trabajar con personal no capacitado puede resultar en callejones sin salida, interrupciones en el flujo de trabajo y errores en el procesamiento.

Hay algunas maneras de resolver este problema. Una es contratar a un especialista en big data y hacer que ese especialista administre y capacite a su equipo de datos hasta que estén al día. El especialista puede ser contratado como empleado de tiempo completo o como consultor que capacita a su equipo y sigue adelante, según su presupuesto.

Otra opción, si tiene tiempo para prepararse con anticipación, es ofrecer capacitación a los miembros de su equipo actual para que tengan las habilidades una vez que su proyecto de big data esté en marcha.

Una tercera opción es elegir una de las soluciones de análisis de autoservicio o inteligencia comercial que están diseñadas para ser utilizadas por profesionales que no tienen experiencia en ciencia de datos.

8. Resistencia organizacional

Otra forma en que las personas pueden ser un desafío para un proyecto de datos es cuando se resisten al cambio. Cuanto más grande es una organización, más resistente es al cambio. Es posible que los líderes no vean el valor de los grandes datos, el análisis o el aprendizaje automático. O es posible que simplemente no quieran gastar el tiempo y el dinero en un nuevo proyecto.

Esto puede ser un desafío difícil de abordar, pero se puede hacer. Puede comenzar con un proyecto más pequeño y un equipo pequeño y dejar que los resultados de ese proyecto demuestren el valor de Big Data para otros líderes y gradualmente convertirse en un negocio basado en datos. Otra opción es colocar a expertos en big data en roles de liderazgo para que puedan guiar su negocio hacia la transformación.

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La implementación de la tecnología de big data puede cambiar las reglas del juego para su empresa y hacerla más competitiva al proporcionar información a la que otras empresas de su industria no tienen acceso. Esto no significa que este proceso no traerá algunos desafíos, pero al saber cuáles son y prepararse para ellos, puede evitar que ralenticen la transformación digital de su negocio.

Fuentes

1. NewVantage Partners publica la encuesta ejecutiva de datos e IA de 2022, BusinessWire
2. El mundo de Zettabyte: asegurando nuestro futuro rico en datos, Dell