FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA

FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA. Queremos implementar la anal√≠tica Big Data en nuestra empresa pero ¬Ņc√≥mo hacerlo? En principio, sistematizar la anal√≠tica de datos puede parecer una tarea ingente, pero por suerte cualquier m√©todo anal√≠tico sigue una serie de pasos que detallamos a continuaci√≥n:

OBTENCI√ďN DE DATOS

FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA. Lo primero es asegurarnos de que obtenemos datos de calidad de los que pueda salir un an√°lisis veraz, √ļtil y fiable. Es importante, en esta fase, que la empresa identifique sus objetivos para que sepa qu√© datos necesita y c√≥mo conseguirlos.

LIMPIEZA Y FILTRADO DE DATOS

FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA. Una vez tenemos los datos ‚Äúen bruto‚ÄĚ, hacemos una primera manipulaci√≥n para hacerlos manejables.¬†En esta fase eliminamos duplicados o errores y los trasladamos al¬†formato m√°s adecuado para su procesamiento.

PROCESAMIENTO DE DATOS

FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA. Aqu√≠ lo que hacemos es integrar los datos, manipul√°ndolos masivamente para estructurarlos y diferenciarlos (a veces, en funci√≥n de lo que necesitemos, extraeremos subconjuntos relevantes para manipularlos y analizarlos sin afectar al resto), de forma que podamos extraer informaci√≥n valiosa de ellos en fases posteriores.

MODELADO Y ALGORITMOS

FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA. En este paso construiremos un modelo anal√≠tico y elegiremos las metodolog√≠as a utilizar seg√ļn el resultado que busquemos (datos estad√≠sticos, regresiones, predicciones‚Ķ). Una vez decidido esto, procederemos a crear los algoritmos necesarios para poner en marcha el modelo de machine learning.

TESTEO Y ENTRENAMIENTO DEL MODELO

FASES DE LA ANAL√ćTICA BIG DATA. Creados los algoritmos, ejecutamos el modelo contra un conjunto de datos parciales para probar su precisi√≥n. Entrenaremos el modelo hasta llegar al nivel de precisi√≥n deseado, momento en el cual finalizamos esta fase.

EJECUCI√ďN DEL MODELO

Es el momento de ejecutar el conjunto de datos completo, bien sea una vez, si se trata de una necesidad de información puntual y específica, o de forma continua, mediante una automatización a medida que se actualizan los datos, si es una necesidad recurrente.

VISUALIZACI√ďN DE LOS RESULTADOS

Los resultados y, en general, toda la informaci√≥n √ļtil extra√≠da, ha de llegar al usuario final de forma que pueda comprenderla: mediante¬†informes, gr√°ficos u otro tipo de soporte de visualizaci√≥n. Para ello, usaremos software de an√°lisis y visualizaci√≥n de datos Big Data como¬†Power BI.

CONCLUSI√ďN

Seguir los pasos para conseguir implementar una analítica Big Data es relativamente sencillo. Lo que no es tan sencillo es tener los conocimientos necesarios para llevar a cabo la realización de los algoritmos necesarios para los modelos, o para mostrar los resultados en potentes visualizaciones.

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