Big Data es un término que se está utilizando mucho en la actualidad, esta herramienta consiste en la capacidad de intercambiar, cruzar y recolectar datos históricos de los sistemas de las empresas. Por ello, Big data almacena gran cantidad de datos que son generados diariamente en los negocios.

En el área de marketing cuantos más datos se tengan sobre los clientes mejor los vamos a conocer y así será más efectiva la relación con el cliente porque se le podrá ofrecer una atención personalizada.

Así mismo, mientras más se conozca al cliente se podrán crear campañas específicas que satisfagan sus necesidades.

Un aspecto importante es el análisis del comportamiento del usuario en las redes sociales y todo el internet.

La información interna de un negocio como la entrega de datos, el tratamiento, el almacenamiento etc., son una de las tareas más complejas de manejar y administrar. Por ello el Big Data se encarga de mejorar el flujo de la información interna y esta mejora en el flujo de la información puede contribuir a la optimización de los procesos, que pueden ser simplificados, re diseñados etc.

Te sorprendería saber que la cantidad de datos que producen las grandes empresas está creciendo enormemente a una tasa de 40 a 60% por año.

Ahora, echemos un vistazo rápido a algunos de los desafíos que enfrenta el análisis de Big Data:

1. Necesidad de sincronización entre fuentes de datos dispares

A medida que los conjuntos de datos se vuelven más grandes y más diversos, existe un gran desafío para incorporarlos en una plataforma analítica.

Si esto se pasa por alto, creará brechas y dará lugar a mensajes e ideas erróneos.

2. Escasez de profesionales que entienden el análisis de Big Data

El análisis de los datos es importante para que esta voluminosa cantidad de datos que se producen en cada minuto sean útiles.

Con el aumento exponencial de los datos, se ha creado en el mercado una gran demanda de científicos de big data y analistas de Big Data.

Es importante que las organizaciones empresariales contraten a un científico de datos con habilidades que varían, ya que el trabajo de un científico de datos es multidisciplinario.

Otro desafío importante que enfrentan las empresas es la escasez de profesionales que entienden el análisis de Big Data.

Hay una gran escasez de científicos de datos en comparación con la enorme cantidad de datos que se producen.

3. Obtener información significativa mediante el uso de análisis de Big Data

Es imperativo que las organizaciones empresariales obtengan información importante del análisis de Big Data, y también es importante que solo el departamento relevante tenga acceso a esta información.

Un gran desafío que enfrentan las empresas en el análisis de Big Data es reparar esta amplia brecha de una manera efectiva.

4. Obtención de datos voluminosos en la plataforma de Big Data

No es sorprendente que los datos estén creciendo con cada día que pasa.

Esto simplemente indica que las organizaciones empresariales necesitan manejar una gran cantidad de datos diariamente.

La cantidad y variedad de datos disponibles en estos días pueden abrumar a cualquier ingeniero de datos y es por eso que se considera vital hacer que la accesibilidad de los datos sea fácil y conveniente para los propietarios y gerentes de marcas.

5. Incertidumbre del panorama de la gestión de datos

Con el auge de Big Data, nuevas tecnologías y empresas se desarrollan cada día.

Sin embargo, un gran desafío al que se enfrentan las empresas en el análisis de Big Data es descubrir qué tecnología será la más adecuada para ellos sin la introducción de nuevos problemas y riesgos potenciales.

6. Almacenamiento de datos y calidad

Las organizaciones empresariales están creciendo a un ritmo rápido.

Con el tremendo crecimiento de las empresas y grandes organizaciones empresariales, aumenta la cantidad de datos producidos.

El almacenamiento de esta enorme cantidad de datos se está convirtiendo en un verdadero desafío para todos.

Las opciones populares de almacenamiento de datos, como lagos / almacenes de datos, se utilizan comúnmente para recopilar y almacenar grandes cantidades de datos no estructurados y estructurados en su formato nativo.

El problema real surge cuando un lago / almacén de datos intenta combinar datos no estructurados e inconsistentes de diversas fuentes, encuentra errores.

Los datos faltantes, los datos inconsistentes, los conflictos lógicos y los datos duplicados dan como resultado desafíos en la calidad de los datos.

7. Seguridad y privacidad de los datos

Una vez que las empresas comerciales descubren cómo usar Big Data, les ofrece una amplia gama de posibilidades y oportunidades.

Sin embargo, también implica los riesgos potenciales asociados con Big Data cuando se trata de la privacidad y la seguridad de los datos.

Las herramientas de Big Data utilizadas para el análisis y el almacenamiento utilizan fuentes de datos dispares.

Esto eventualmente lleva a un alto riesgo de exposición de los datos, haciéndolos vulnerables.

Por lo tanto, el aumento de una gran cantidad de datos aumenta la privacidad y las preocupaciones de seguridad.

Para superar estos desafíos de Big Data en las empresas y grandes organizaciones, los propietarios y gerentes de negocios deben organizar un programa de capacitación corporativa en Big Data.

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