¿Por qué los datos son importantes para las empresas? La Cumbre Gartner Data & Analytics 2022 India celebrada en Mumbai destacó que los datos por sí solos no son buenos para los negocios. Para agregar valor a los datos, deben tomar decisiones oportunas, acelerar el proceso de toma de decisiones y conectar diferentes decisiones. Además, la Cumbre de Gartner reconoce que los datos y el análisis son impulsores clave para las organizaciones en tiempos de incertidumbre como la pandemia de Covid-19. Esto explica por qué el análisis de big data es esencial para tomar decisiones comerciales efectivas que impulsen el crecimiento.
Este blog discutirá los siguientes temas.
¿Qué es el análisis de big data y por qué es importante? ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta la gestión y el análisis de grandes conjuntos de datos? ¿Cómo está cambiando el análisis de big data el panorama empresarial? ¿Cuáles son algunos ejemplos exitosos de implementación de análisis de big data? ¿Qué medidas pueden tomar las empresas para gestionar y analizar eficazmente grandes conjuntos de datos?
¿Qué es el análisis de big data y por qué es importante?
El análisis de big data se puede dividir en dos términos: big data y análisis de datos. Se refiere a conjuntos de datos que contienen grandes cantidades de información compleja y cuyo tamaño está creciendo rápidamente. El análisis de datos implica analizar datos utilizando diversas técnicas o herramientas para extraer información útil. Según IBM, esto se refiere al uso de técnicas avanzadas de análisis de datos en grandes conjuntos de datos que incluyen datos estructurados y no estructurados.
En pocas palabras, «¿Qué es el análisis de big data?» La pregunta. Se refiere al análisis de big data para encontrar tendencias, patrones, correlaciones e información de mercado relevantes. Por tanto, su principal objetivo es tomar decisiones efectivas basadas en datos para el crecimiento empresarial.
Importancia del análisis de big data en el entorno empresarial indio
1. Fortalecimiento de diferentes sectores
El gobierno indio se ha asociado con varias nuevas empresas de TI para utilizar análisis para resolver problemas en varios sectores y hacerlos más eficientes. Por ejemplo, las empresas están analizando los datos recopilados por los medidores inteligentes recién instalados para analizar el consumo de energía y reducir el desperdicio de energía.
La analítica juega un papel vital en el crecimiento de la industria bancaria, de servicios financieros y de seguros (BFSI). Analiza patrones de transacciones para identificar transacciones fraudulentas o inusuales. Gracias a esto, las empresas pueden desarrollar mejores políticas para retener a los clientes y los bancos pueden predecir los niveles de recuperación de los préstamos, lo que reduce el riesgo de impago.
2. Desarrollo en el campo de la medicina y la atención sanitaria.
Está transformando el sector sanitario mediante la recopilación y el análisis de datos sanitarios procedentes de registros médicos electrónicos (EMR) y dispositivos inteligentes portátiles. Esto ayuda a la detección temprana de enfermedades y desempeña un papel importante en la atención sanitaria preventiva.
3. Gestión eficaz
Una de las áreas más importantes de trabajo analítico es la mejora de las prácticas de gobierno electrónico en Digital I. El análisis predictivo proporciona al gobierno información valiosa sobre el estado de la infraestructura del país, promueve la transparencia y ayuda a predecir el desempeño de nuevos proyectos.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta la gestión y el análisis de grandes conjuntos de datos?
1. Prueba de tamaño y almacenamiento
Gestionar y analizar grandes conjuntos de datos requiere un almacenamiento adecuado, una variedad de recursos y tecnologías y un gran presupuesto. Dado que la mayoría de las herramientas de big data recopilan y analizan datos en tiempo real, gestionar y almacenar dichos datos plantea un gran desafío para las empresas. Además, si la carga de datos aumenta significativamente, la elasticidad se convierte en un problema.
2. Análisis de datos no estructurados
Las empresas recopilan grandes cantidades de datos no estructurados en tiempo real. La razón principal de esto es el tamaño y la diversidad de la población. Analizar estos datos no estructurados lleva mucho tiempo y aumenta el riesgo de errores.
3. Seguridad de los datos
En el año Para 2023, India tendrá el segundo mayor número de filtraciones de datos del mundo. Si los datos de su empresa caen en las manos equivocadas, puede representar un riesgo para la seguridad, sin mencionar una pérdida de reputación. Esto hace que la seguridad de los datos sea uno de los mayores desafíos para el análisis de big data en la actualidad.
¿Cómo está cambiando el análisis de big data el panorama empresarial?
El análisis de big data es muy eficaz para las empresas.
Proporciona información y pronósticos del mercado que ayudan a las empresas a diferenciarse e innovar. Estos pueden automatizarse para aumentar la productividad, lo que permite a las empresas analizar el comportamiento de los clientes y diseñar estrategias para retenerlos.
¿Cuáles son algunos ejemplos exitosos de aplicaciones de análisis de big data?
1. Implementación en Edtech
El análisis de big data ayudará a analizar estilos de aprendizaje individuales y desarrollar módulos de aprendizaje personalizados para una experiencia de aprendizaje inmersiva, mejorando la calidad de la educación.
2. Agrotecnología
Otro caso de uso exitoso es el sector agritech o tecnología agrícola. Proporciona actualizaciones en tiempo real sobre la cosecha y ayuda a predecir el rendimiento.
¿Qué medidas pueden tomar las empresas para gestionar y analizar eficazmente grandes conjuntos de datos?
A continuación se presentan algunas estrategias para empresas sobre cómo manejar grandes conjuntos de datos:
1. muestra
Este método de análisis de datos estadísticos implica procesar y analizar un pequeño subconjunto de un gran conjunto de datos llamado muestra. Dado que a los analistas de datos les resulta difícil analizar el conjunto completo, se supone que el análisis recibido de la muestra es uniforme para todo el conjunto. Por tanto, en lugar de encuestar a toda la población, el muestreo de datos facilita el análisis de un pequeño subconjunto para determinar información útil.
2. Preprocesamiento de datos
Este método implica limpiar o modificar datos antes de que puedan procesarse o analizarse adecuadamente. El procesamiento fluido ayuda a organizar la información en un formato legible. Además, elimina datos redundantes, aumentando así la precisión de la práctica de análisis de datos.
3. Procesamiento paralelo
En definitiva, se refiere al análisis simultáneo de diferentes conjuntos de datos. Dado que muchas operaciones ocurren en paralelo, el tiempo para analizar grandes conjuntos de datos se puede reducir significativamente.
4. Visualización de datos
Implica organizar los resultados del análisis de datos en formatos visuales como cuadros, gráficos, diagramas, tablas, etc. Esto ayuda a las empresas a comprender por qué el análisis de big data es importante para tomar mejores decisiones basadas en datos.
5. Computación en la nube
Esta tecnología proporciona servicios bajo demanda para almacenar y procesar datos. Un beneficio clave del uso de aplicaciones de computación en la nube es que son fácilmente escalables. Por lo tanto, las empresas pueden gestionar fácilmente la cantidad de datos en la nube a medida que aumenta el volumen de datos.
6. Almacenamiento de datos
Las empresas recopilan datos de múltiples fuentes, lo que eventualmente resulta difícil de gestionar. Es importante crear un repositorio de datos donde se almacenen todos los datos. Ayuda a gestionar una gran cantidad de datos en un solo lugar.
Además de lo anterior, las empresas pueden practicar los siguientes pasos para gestionar de forma eficaz:
Diseñe una hoja de ruta y una estrategia de datos que incluya los objetivos organizacionales, los requisitos de datos y los recursos necesarios para lograr esos objetivos. Construya una arquitectura de datos sólida que incluya las diversas herramientas y técnicas necesarias para administrar y analizar los datos. Elimine los silos de datos para garantizar una integración efectiva de los datos. acceso. Establecer marcos para proteger la seguridad de los datos.
¿Cómo pueden los cursos GoogleSeo ayudarle a dominar el análisis de big data?
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