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Estimad@s amig@s
Sinopsis
Big
data es más que una propiedad de una masa de
datos o un conjunto de tecnologías. Utilizado efectivamente es el vehículo para
implementar un paradigma data
driven, tal vez el mayor desafío y salto de calidad al que pueden
aspirar las organizaciones
actualmente, y una necesidad estratégica
para ser competitivos en el
futuro. Este libro
recorre los estadios necesarios para ejecutar eficazmente estas iniciativas: un
entendimiento de los datos y la información, los tipos de
tecnologías, cómo comenzar un proyecto desde cero, errores de novatos, alcanzando la madurez y perspectivas
sobre el futuro.
«La solución adecuada para
el problema equivocado solo generará los problemas nuevos del mañana»
La ingeniería del big data,
aún está poco madura en las organizaciones. Trabajar con datos sigue siendo cosa de
cuatro frikis, no somos conscientes del valor y la información que aportan los datos en la mejora
de los procesos de toma de decisiones.
Dentro de poco esperemos
que hablar de trabajar con datos, o tomar decisiones a tiempo real basadas en datos, no sea una rara avis, sino más bien todo lo contrario, y forme parte de las dinámicas
de gestión de las organizaciones.
« No soy producto de mis
circunstancias,
soy producto de mis
decisiones»
Steven Covey
Un territorio sin un mapa
incomoda a muchos, especialmente si sienten que su valor está siendo disputado (…)
significa tener una imagen clara del pasado y del presente para reconocer
tendencias y cambios verdaderos, significa evaluar y explorar los principios
para exponer los sesgos (…) poder ver el bosque, pero a la vez el árbol, sin
deslumbrarse con las apariencias.
Tipos
de análisis
● Descriptivo
● Predictivo
● Prescriptivo
● Asistido
Big data
se refiere normalmente a la aplicación de un enfoque científico-práctico a la
resolución de problemas de datos en los cuales se necesita atacar
eficientemente a uno o más de los tres atributos principales: volumen o cantidad de datos, variedad
en el origen y/o formato de los datos, y velocidad de generación y/o consumo
de los datos.
En el momento de arrancar
un proyecto de big
data, uno de los errores más comunes en anteponer la
tecnología a la resolución de los objetivos y conocimiento de negocio (…)
(…) siempre debemos
comenzar por el entendimiento de las condiciones de negocio y de la problemática
a resolver.
1. entendimiento de negocio,
2. maquetado de perspectivas,
3. definición de infraestructuras y soporte[i],
4. definición de interfaces y etapas, planteo del esquema de deployment continuo.
La contracara de «simple es hermoso» es que un proyecto
de data
science bien ejecutado, aun cuando sea dificultoso, parecerá, ante ojos
ajenos, relativamente fácil de ejecutar. Este problema de relaciones públicas
ocurre, siendo difícil mostrar avances a clientes cuando la mayor parte del
trabajo no parece ser impresionante.
La maduración ocurre en el momento en que es la organización la que sabe lidiar con datos y existe un uso estratégico
en la operación cotidiana de los mismos.
«El riesgo de una
decisión incorrecta
es preferible al
terror de la indecisión»
Maimónides
Link de interés
«Piensa 100 veces
antes de tomar una decisión.
Pero una vez que la
decisión es tomada,
mantente en pie como
un hombre»
Muhammad Ali Jinnah
Recibid un cordial saludo
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