Big Data: cinco prestaciones imprescindibles en una plataforma de análisis de datos

Fecha de publicación
Cateogría del artículo Tecnología
Visualizaciones del artículo Leído  1692  veces
Tags del artículo

Shapelets, recoge cinco prestaciones imprescindibles que debe cumplir cualquier herramienta de análisis de datos para ser efectiva para la industria y los 'data scientists'

Big Data: cinco prestaciones imprescindibles en una plataforma de análisis de datos

Los datos se han convertido en uno de los valores más importantes que tienen las empresas hoy en día ya éstos les permiten tomar mejores decisiones para sus negocios. Por ello es tan importante disponer de herramientas que faciliten su análisis y tener un equipo de científicos de datos capaz de extraer la información más relevante pues “el volumen de datos que recopilan las compañías es cada vez mayor, lo que obliga a los negocios a desarrollar sistemas que permitan encontrar los datos más relevantes”, señalan desde Shapelets, plataforma española especializada en Data Science.

Sin embargo, no todas las empresas consiguen aprovechar al máximo sus equipos de científicos de datos ya que en muchas ocasiones los profesionales trabajan con distintas plataformas que complican la ágil extracción de conclusiones de los datos, así como su comunicación. En este sentido, desde Shapelets, señalan que “es importante tener una gestión centralizada del análisis de los datos, que permita a todos los profesionales utilizar las mismas herramientas y usar los mismos estándares para que la información recabada sea útil”.

Con el objetivo de señalar cuáles son las principales necesidades que debe cumplir una plataforma para los científicos de datos, Shapelets, recoge a continuación cinco prestaciones imprescindibles que debe cumplir cualquier herramienta de análisis de datos:

#1 - Escalabilidad. Para que una plataforma sea de utilidad al equipo de datos ésta debe poder ser escalable a medida que avanza el negocio y que crece el número de profesionales que trabajan con la información o bien, simplemente aumenta el volumen de datos con los que se trabaja. Para ello, la plataforma tiene que admitir un elevado número de usuarios de manera simultánea y poder aumentar las capacidades de ingesta, procesamiento y almacenamiento de datos de manera ágil.

#2 - Colaboración. Un análisis puede ser tanto más enriquecedor cuantas más personas trabajen en su desarrollo y tengan acceso a sus conclusiones. Por ello, es importante que todos los profesionales que trabajen en la plataforma tengan los accesos adecuados a todos los datos y recursos cuando lo deseen.

#3 - Integración. Es fundamental que las plataformas que usan los científicos de datos puedan adaptarse a nuevos recursos que faciliten su integración. De esta manera podrán tener acceso a las nuevas herramientas que aparezcan en el mercado o que provengan de nuevos desarrollos académicos, evitando usar herramientas obsoletas.

#4 - Usabilidad sencilla. Otro de los elementos clave que se busca cuando se comienza a utilizar una plataforma es que ésta pueda instalarse y aprender a utilizarse de forma rápida y sencilla. Cuando se selecciona un servicio es importante valorar que podrá comenzar a usarse de manera inmediata, sin problemas de compatibilidad entre sistemas y que su adopción no supondrá grandes dificultades.

#5 - Autonomía. Para conseguir extraer valor de los datos y comunicarlo dentro de la organización sin ningún tipo de barreras, los científicos de datos deben poder crear de forma individual los espacios y entornos que necesiten sin verse obligados a acudir a otros perfiles dentro la compañía.