Las fases de la analítica Big Data

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Queremos implementar la analítica Big Data en nuestra empresa pero ¿cómo hacerlo? En principio, sistematizar la analítica de datos puede parecer una tarea ingente, pero por suerte cualquier método analítico sigue una serie de pasos que detallamos a continuación:

Obtención de datos

Lo primero es asegurarnos de que obtenemos datos de calidad de los que pueda salir un análisis veraz, útil y fiable. Es importante, en esta fase, que la empresa identifique sus objetivos para que sepa qué datos necesita y cómo conseguirlos.

Limpieza y filtrado de los datos

Una vez tenemos los datos “en bruto”, hacemos una primera manipulación para hacerlos manejables. En esta fase eliminamos duplicados o errores y los trasladamos al formato más adecuado para su procesamiento.

Procesamiento de datos

Aquí lo que hacemos es integrar los datos, manipulándolos masivamente para estructurarlos y diferenciarlos (a veces, en función de lo que necesitemos, extraeremos subconjuntos relevantes para manipularlos y analizarlos sin afectar al resto), de forma que podamos extraer información valiosa de ellos en fases posteriores.

Modelado y algoritmos

En este paso construiremos un modelo analítico y elegiremos las metodologías a utilizar según el resultado que busquemos (datos estadísticos, regresiones, predicciones…). Una vez decidido esto, procederemos a crear los algoritmos necesarios para poner en marcha el modelo de machine learning.

Testeo y entrenamiento del modelo

Creados los algoritmos, ejecutamos el modelo contra un conjunto de datos parciales para probar su precisión. Entrenaremos el modelo hasta llegar al nivel de precisión deseado, momento en el cual finalizamos esta fase.

Ejecución 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.

Visualización de los resultados

Los resultados y, en general, toda la información útil extraída, ha de llegar al usuario final de forma que pueda comprenderla: mediante informes, gráficos u otro tipo de soporte de visualización. Para ello, usaremos software de análisis y visualización de datos Big Data como Power BI.

Conclusión

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. Con el Master Big Data & Analytics de datahack, adquirirás de forma práctica, en poco tiempo, los conocimientos necesarios para sacarle el máximo partido a tus datos.


Déborah Fernández, responsable de marketing y comunicación de datahack

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