Primera fase del proceso de trabajo de big data

Primera fase del proceso de trabajo de big data

Métodos de procesamiento de datos

Con el fin de proporcionar un marco para organizar el trabajo necesario para una organización y ofrecer una visión clara de los Big Data, es útil pensar en ello como un ciclo con diferentes etapas. No es en absoluto lineal, lo que significa que todas las etapas están relacionadas entre sí. Este ciclo tiene similitudes superficiales con el ciclo de minería de datos más tradicional descrito en la metodología CRISP.

La metodología CRISP-DM, que significa Proceso Estándar Cruzado de la Industria para la Minería de Datos, es un ciclo que describe los enfoques comúnmente utilizados por los expertos en minería de datos para abordar los problemas en la minería de datos de BI tradicional. Todavía se utiliza en los equipos tradicionales de minería de datos de BI.

CRISP-DM se concibió en 1996 y al año siguiente se puso en marcha como proyecto de la Unión Europea en el marco de la iniciativa de financiación ESPRIT. El proyecto fue dirigido por cinco empresas: SPSS, Teradata, Daimler AG, NCR Corporation y OHRA (una compañía de seguros). El proyecto se incorporó finalmente a SPSS. La metodología está orientada de forma extremadamente detallada a cómo debe especificarse un proyecto de minería de datos.

Ponga a prueba sus conocimientos sobre el proceso de análisis de datos

Los datos son cruciales en el mundo digital actual. A medida que se crean, se consumen, se prueban, se procesan y se reutilizan, los datos pasan por varias fases o etapas durante toda su vida. Una arquitectura de análisis de datos traza estos pasos para los profesionales de la ciencia de datos. Se trata de una estructura cíclica que abarca todas las fases del ciclo de vida de los datos, donde cada etapa tiene su importancia y características.

  Despido por faltar al trabajo y paro

La forma circular del ciclo de vida guía a los profesionales de los datos para proceder a la analítica de datos en una dirección, ya sea hacia adelante o hacia atrás. Basándose en la nueva información recibida, los profesionales pueden desechar toda la investigación y volver a la etapa inicial para rehacer el análisis completo según el diagrama del ciclo de vida de la analítica de datos.

Sin embargo, aunque los expertos hablan del ciclo de vida de la analítica de datos, todavía no hay una estructura definida de las etapas mencionadas. Es poco probable encontrar una arquitectura concreta de análisis de datos que sea seguida uniformemente por todos los expertos en análisis de datos. Esta ambigüedad da lugar a la probabilidad de añadir fases adicionales (cuando sea necesario) y eliminar los pasos básicos. También existe la posibilidad de trabajar en diferentes fases a la vez o de saltarse una fase por completo.

Evolución del big data

Tanto si se utiliza Internet para informarse sobre un determinado tema, como para realizar transacciones financieras en línea, pedir comida, etc., se generan datos a cada segundo. El uso de las redes sociales, las compras en línea y los servicios de transmisión de vídeo se han sumado al aumento de la cantidad de datos. Un estudio de Domo estima que en 2020 se crearán 1,7 MB de datos por cada ser humano del planeta. Y para utilizar y obtener información de una cantidad tan grande de datos, entra en juego el procesamiento de datos.

  Como organizarse en el trabajo

Los datos en bruto no son útiles para ninguna organización. El procesamiento de datos es el método de recopilación de datos en bruto y su conversión en información utilizable. Por lo general, un equipo de científicos de datos e ingenieros de datos de una organización lo lleva a cabo en un proceso paso a paso. Los datos brutos se recogen, se filtran, se clasifican, se procesan, se analizan, se almacenan y se presentan en un formato legible.

El procesamiento de datos es esencial para que las organizaciones creen mejores estrategias de negocio y aumenten su ventaja competitiva. Al convertir los datos en formatos legibles, como gráficos, tablas y documentos, los empleados de toda la organización pueden entender y utilizar los datos.

Procesamiento de datos

La población mundial en octubre de 2017 era de 7.600 millones de personas. ¡Lo que apunta directamente al hecho de que se trata de Big Data!  Toda la información que reciba de las campañas digitales es su Big Data. No es posible llevar un control manual de todas las personas que han visto o están interesadas en sus campañas. El método de análisis de datos en línea se conoce como análisis de big data. Está pensado para todas las empresas, grandes o pequeñas.

Se trata de información voluminosa o estadísticas relevantes adquiridas por empresas, compañías y grandes organizaciones. A menudo este big data es difícil de calcular manualmente. De ahí que se hayan formulado muchos programas informáticos y almacenamientos de datos (ordenadores, servidores, etc.).    No es "todo números" o volumen, sino que comprende las 4V:

  Aspectos importantes en el trabajo

Hay dos términos principales: extracción de datos y minería de datos. En pocas palabras, la extracción de datos es un proceso de recogida de todos los datos de las páginas web en su base de datos. Por su parte, la minería de datos es un proceso de identificación de conocimientos valiosos dentro de esa base de datos. Estos datos son recogidos por los científicos de datos.

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