BIG DATA

Big Data es defineix conceptualment com un conjunt de dades que excedeixen la capacitat de procés dels sistemes convencionals. A partir o al voltant d’aquest concepte s’estan desenvolupant moltes eines encaminades a l’explotació de les ingents quantitats de dades englobades en Big Data. Aquestes dades, convenientment tractats poden proporcionar informacions d’alt valor .

El realment important de Big Data és que serveix per millorar aspectes clau dels negocis , mitjançant el coneixement i anàlisi exhaustiva d’alguns patrons de comportament dels diferents actors que hi intervenen (Clients, competència, factors econòmics, etc..).

Big data analisis 2 250

TRACTAMENT DE DADES

De forma esquemàtica podem enumerar les principals funcions que paradigmàticament componen un procés verticalitzat (dissenyat per a un negoci o servei determinat) de < strong> Big Data :

  • Extracció de les dades . Localització de la font o fonts vàlides, i extracció de les dades.
  • Neteja . Eliminació dels protocols d’encapsulació i transmissió.
  • Selecció . Opcionalment, selecció dels registres que van a ser útils d’entre tots els extrets. Aquest procés pot ser anterior o posterior a la normalització.
  • Normalització . Opcionalment, manipulació de les dades per ubicar-los en estructures d’informació normalitzades.
  • sumarització . Opcionalment, agrupar els registres normalitzats per conceptes clau, per tal de reduir els volums d’emmagatzematge.
  • Emmagatzematge . Salvaguardar la informació obtinguda usant la tecnologia de base de dades més adequada als volums existents.
  • Obtenció d’Informació. Depenent dels volums finals, es poden fer servir eines tradicionals de Data Mining , de BI, o bé eines d’anàlisi específiques per a Big Data.

Totes aquestes etapes del procés requereixen de l’ús d’eines específiques que facilitin la consecució de cada un dels objectius. En Carver hem desenvolupat, utilitzant la plataforma Minerva , un mòdul de classificació de textos ( MTC ), basat en tecnologia d’anàlisi semàntic. Partint d’informació no estructurada, MTC és capaç d’identificar conceptes útils i adequats per a la correcta classificació de dades. Aquests conceptes poden afegir com a informació de referència a les dades extretes i ser utilitzats tant en les fases de cribratge com de normalització.

Per ampliar aquesta informació poseu-vos en contacte amb el nostre equip comercial

Metodologia 250

METODOLOGIA CBD (CARVER BIG BATA)

A Carver posem a disposició dels nostres clients un servei complet encaminat a la implantació de projectes basats en Big Data.

La primera qüestió que hem de resoldre davant d’una petició d’un client és sobre l’oportunitat de realitzar un projecte d’aquestes característiques. En Carver considerem que per abordar amb garanties d’èxit qualsevol desenvolupament d’aquestes característiques s’han de donar tres condicions imprescindibles: Tenir clar l’objectiu o objectius de millora que es pretenen aconseguir, disposar de les fonts adequades de dades i tenir accés a la tecnologia necessària per a suportar el procés.

Hem desenvolupat una metodologia d’Implantació, composta per una fase inicial de Consultoria seguida d’una altra d’Implementació, si aquesta es considera viable . A continuació adjuntem un resum de la metodologia CBD (Carver Big Data).

Fase 1.- Consultoria

    • Definició dels objectius a aconseguir
    • Determinació dels indicadors clau de negoci (KPI) a monitoritzar
    • Identificació de les Key Data Sources
    • Valoració de viabilitat del projecte.
    • Disseny arquitectura tecnològica
    • Selecció d’eines de
      • Extracció
      • Emmagatzematge
      • Tractament
      • Anàlisi
      • Modelització i maquetació
      • Planificació i avaluació del projecte
      • Definició dels objectius a aconseguir

Fase 2.- Implementació

    • Aprovació del projecte
    • Selecció proveïdors clau
    • Desenvolupament del procés
    • Posada en marxa
    • Monitorització i ajustos

Per ampliar aquesta informació poseu-vos en contacte amb el nostre equip comercial