¿Cómo transformar Big Data en una herramienta útil?

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Actualmente, los procesos relacionados con datos resultan ser engorrosos. Por ejemplo, al ingresar a una empresa generalmente se solicita un documento de identidad, datos personales, huella dactilar y hasta fotografías, mientras que en países como Estados Unidos y China, todo esto se encuentra depositado en Big Data, un sistema que aparte de tener una amplia capacidad para soportar información puede relacionar todo ese conjunto de requerimientos con solo conocer el número de cédula de la persona.

Y es que los grandes volúmenes de datos (Big Data) pueden tener múltiples interpretaciones según el uso que al que haya sido destinado en una empresa. Estas soluciones tecnológicas surgen del creciente desafío que enfrentan las organizaciones que tratan grandes volúmenes de información, que crecen rápidamente y presentan una compleja gama de problemas de análisis y utilización.

En estos sistemas, los datos se encuentran en infraestructuras de computación que procesan, validan, analizan y evalúan esos grandes volúmenes de información, que proceden de fuentes diversas. La estructura debe permitir que se entreguen respuestas en tiempo real.

Sin duda, todas las bases de datos de una compañía requieren de confiabilidad, veracidad y una rápida capacidad de respuesta, sin que demande mucho dinero en inversión. En ese sentido Big Data se postula como una opción para quienes manejan grandes volúmenes información y requieren relacionarla con algunos criterios puntuales.

Por ejemplo, las entidades financieras seguramente quieren conocer todo de su pasado para saber si puede o no otorgarle la posibilidad de un crédito. Allí, Big Data podría arrojarles toda la información que requieren del cliente, como su salario, capacidad de endeudamiento, créditos que tiene con otras entidades e información básica, como dirección o teléfono, sin recurrir a formularios para enterarse.

Los tres criterios del Big Data
Por un lado está el tamaño, que tiene que ver con la capacidad de la base de datos. Luego está la resolución, para dar una relación entre los datos (por ejemplo, con el número de cédula saber qué ha comprado el cliente, dónde, cómo pago, etc). Finalmente está la dimensión, es decir los datos de gran tamaño, organizados, a los que se pueda acceder fácilmente.

Esto hace referencia al concepto de minería de datos, la cual consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

Si en Colombia se implementaran soluciones de este tipo, seguramente, no habría necesidad de hacer un registro en cada edificio al que se ingresa, ni se pediría el documento de identidad, pues solo con la huella se podría conocer desde su nombre completo, hasta el estados de sus cuentas bancarias, con la respectiva confidencialidad y seguridad del manejo de esta información.

Esto sin duda permitirá ahorrar esfuerzos y tiempo. Ya que habría un ahorro de procesos que toman mucho tiempo, mientras podría ser utilizado en actividades productivas de la compañía.
Cuando la información se digitaliza, surgen nuevas oportunidades que mueven la industria, en especial la educación, sistemas de vigilancia, entretenimiento, transporte, logística, finanzas, servicios públicos y telecomunicaciones, proporcionando un gran rendimiento y generando una arquitectura de datos que puede reducir los costos al mejorar la utilización de la red y la eficiencia operativa.

Fuente: Empresas.it

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