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7 consejos para una estrategia de Big Data exitosa

Cada vez son más las empresas que sin importar su tamaño están implementando una iniciativa de Big Data y Analítica. Para 2014, se espera una inversión cercana a los 820 millones de dólares en América Latina, lo que representa un crecimiento del 48%. Para el caso de México, se proyecta una inversión de 215 millones de dólares  y un crecimiento del 53%, según datos de IDC.

Dependiendo del sector o industria, los beneficios que encuentra una organización cuando implementa Big Data y Analítica son diversos, por ejemplo, obtiene el análisis de la información en tiempo real para la toma de decisiones, así como de la detección y predicción de posibles acontecimientos, con las ventajas de poder responder más rápidamente, con más precisión y con frecuencia a un reto de negocio caracterizado por tres elementos principales: Volumen, Variedad y Velocidad.

El primer reto es tener la capacidad de analizar un gran Volumen de información. El segundo es la existencia de una gran Variedad de fuentes como fotos, videos, sonidos y publicaciones en redes sociales y datos no estructurados, no solamente los datos tradicionales de una base de datos. El último es la Velocidad con la que se analizan estos datos.

Desde luego, no todas las organizaciones adoptarán el mismo enfoque con respecto al desarrollo y la creación de sus capacidades de Big Data. Sin embargo, en todas las empresas, sin importar el tamaño y sector, existe la posibilidad de utilizar las nuevas tecnologías y analíticas de Big Data para mejorar la toma de decisiones.

Brian Contos, Vicepresidente y responsable de seguridad informática de Blue Coat Systems, propone algunas recomendaciones en la implementación de Big Data:

  • Las organizaciones deben tomar el tiempo necesario para entender los objetivos de negocio. Es vital  establecer entrevistas con los niveles directivos involucrados, pues son quienes marcan la dirección de los esfuerzos para el análisis de la información. De no tener el control, este es un ejercicio muy costoso para la empresa en todos sentidos.
  • Cuestionarse qué tipo de pregunta es la que se quiere resolver. Puede haber preguntas tan básicas como ¿qué fue lo que pasó o por qué pasó? O interrogantes más avanzadas que están enfocadas a la parte de simulación, lo cual nos indica que el componente en ese caso debe ser analítico.
  • Ser crítico en la evaluación de los recursos; ¿Tiene la gente adecuada, la tecnología y los servicios para efectuar el trabajo? ¿La organización está lista y dispuesta para hacer las inversiones necesarias y realizar la implementación correctamente?
  • Tener una estrategia de adquisición de datos, es decir, ¿cómo voy a adquirir estos datos y cómo los voy a traer a mi infraestructura? Esto, además de analizar las fuentes de datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados que serán procesados. ¿Son suficientes? ¿Son confiables? ¿Qué más se necesita?
  • Una vez que se tiene el proceso de recopilación de la información, se trabaja en paralelo con la parte de la infraestructura que soportará esta solución.
  • Consultar con todas las partes interesadas la creación de un esquema de resultados deseados,  procedimientos automatizados, informes e integración con los controles de seguridad relacionados con los puntos finales, incluyendo los dispositivos móviles, redes de datos, entornos virtualizados y cloud computing.
  • Una comprensión detallada de la postura de seguridad de la organización es necesaria y debe incluir los desajustes existentes o las  áreas que no se desarrollarán de acuerdo con sus modelos de predicción.

 

Con acceso a todos estos datos, es importante contar con políticas que controlen el uso del Big Data, evitar los abusos, y alertar en caso de un incidente, independientemente de la fuente de la emisión, ya sea derivada de una información privilegiada o de un atacante externo.

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