BIG DATA

Big Data se define conceptualmente como un conjunto de datos que exceden la capacidad de proceso de los sistemas convencionales. A partir o alrededor de este concepto se están desarrollando muchas herramientas encaminadas a la explotación de las ingentes cantidades de datos englobadas en Big Data. Estos datos, convenientemente tratados pueden proporcionar informaciones de alto valor.

Lo realmente importante de Big Data es que sirve para mejorar aspectos clave de los negocios, mediante el conocimiento y análisis exhaustivo de algunos patrones de comportamiento de los diferentes actores que intervienen (Clientes, competencia, factores económicos, etc.).

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TRATAMIENTO DE DATOS

De forma esquemática podemos enumerar las principales funciones que paradigmáticamente componen un proceso verticalizado (diseñado para un negocio o servicio determinado) de Big Data:

  • Extracción de los datos. Localización de la fuente o fuentes válidas, y extracción de los datos.
  • Limpieza. Eliminación de los protocolos de encapsulación y transmisión.
  • Selección. Opcionalmente, selección de los registros que van a ser útiles de entre todos los extraídos. Este proceso puede ser anterior o posterior a la normalización.
  • Normalización. Opcionalmente, manipulación de los datos para ubicarlos en estructuras de información normalizadas.
  • Sumarización. Opcionalmente, agrupar los registros normalizados por  conceptos clave, a fin de reducir los volúmenes de almacenamiento.
  • Almacenamiento. Salvaguardar la información obtenida usando la tecnología de Base de Datos más adecuada a los volúmenes existentes.
  • Obtención de Información. Dependiendo de los volúmenes finales, se pueden usar herramientas tradicionales de Data Mining, de BI, o bien herramientas de análisis específicas para Big Data.

Todas estas etapas del proceso requieren del uso de herramientas específicas que faciliten la consecución de cada uno de los objetivos. En Carver hemos desarrollado, utilizando la plataforma Minerva, un módulo de clasificación de textos (MTC), basado en tecnología de análisis semántico. Partiendo de información no estructurada, MTC es capaz de identificar conceptos útiles y adecuados para la correcta clasificación de datos. Estos conceptos pueden añadirse como información de referencia a los datos extraidos y ser utilizados tanto en las fases de cribado como de normalización.

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METODOLOGÍA CBD (CARVER BIG BATA)

En Carver ponemos a disposición de nuestros clientes un servicio completo encaminado a la implantación de proyectos basados en Big Data.

La primera cuestión que debemos resolver ante una petición de un cliente es sobre la oportunidad de realizar un proyecto de estas características. En Carver  consideramos que para abordar con garantías de éxito cualquier desarrollo de estas características deben darse tres condiciones imprescindibles: Tener claro el objetivo u objetivos de mejora que se pretenden conseguir, disponer de las fuentes adecuadas de datos y tener acceso a la tecnología necesaria para soportar el proceso.

Hemos desarrollado una metodología de Implantación, compuesta por una fase inicial de Consultoría seguida de otra de Implementación, si ésta se considera viable. A continuación adjuntamos un resumen de la metodología CBD (Carver Big Data).

Fase 1.- Consultoría

    • Definición de los objetivos a conseguir
    • Determinación de los indicadores clave de negocio (KPI) a monitorizar
    • Identificación de las Key Data Sources
    • Valoración de viabilidad del proyecto.
    • Diseño arquitectura tecnológica
    • Selección de herramientas de
      • Extracción
      • Almacenaje
      • Tratamiento
      • Análisis
      • Modelización y maquetación
      • Planificación y evaluación del proyecto
      • Definición de los objetivos a conseguir

Fase 2.- Implementación

    • Aprobación del proyecto
    • Selección proveedores clave
    • Desarrollo del proceso
    • Puesta en marcha
    • Monitorización y ajustes

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