Tomando prestado mi respuesta de la respuesta de Anoop Kumar VK a ¿El big data está afectando las funciones corporativas de recursos humanos?
En primer lugar, los datos por sí solos no sirven. No importa si es grande o no. Segundo, Big data no necesariamente significa grandes / altos retornos . Se ha dicho y escrito demasiado sobre big data. Es hora de que la gente se dé cuenta de que los datos grandes de hoy son los datos normales de mañana . Al final, solo los datos que antes no se capturaron, almacenaron, procesaron y utilizaron para el análisis, que actualmente se pueden hacer con el avance tecnológico.
Las empresas pueden obtener información a partir de los datos utilizando la Solución de inteligencia empresarial (no se refiere solo a la herramienta de informes front-end sino a la solución completa). Los datos de origen para la solución de BI podrían provenir de archivos de Excel o de bases de datos relacionales o archivos xml o datos de registro o datos de sensores u otra cosa. Estos son todos los diferentes tipos de datos generados durante el funcionamiento de la empresa. Algunos son pequeños en volumen, menos frecuentes, tienen una estructura definida, algunos son enormes en volumen, más frecuentes y semiestructurados o no estructurados y algunos tienen una combinación de estos. ¿Por qué darle tanta importancia al término “big data”? Como mencioné, es al final, solo datos .
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El uso de datos para obtener información sobre las empresas para mejorar las empresas se engloba fácilmente bajo el término general de inteligencia empresarial (la respuesta de Anoop Kumar VK a ¿Qué es la inteligencia empresarial?). Entonces, ya sea que use los datos tradicionales de hoy para obtener inteligencia o use los llamados big data para obtener inteligencia, todas estas caídas bajo el término Business Intelligence, al final, BI se trata de obtener inteligencia de los datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones que afectan su Negocio.
Ignora la exageración y mantente en los fundamentos. Mañana, cuando las personas que desean introducir nuevos términos introduzcan algo como Datos muy grandes, Datos muy grandes, datos desagradables, datos de mierda y lo que no son datos que no se perderán, todavía tendrá los fundamentos que siempre funcionarán.
Para conducir a casa el punto, vea este ejemplo
Una empresa tiene varias fuentes de datos, digamos archivos de Excel generados por el usuario, archivos csv generados por el sistema y archivos xml y datos capturados en bases de datos (RDBMS), datos de registro y datos de sensores.
Entras y dices, tengo experiencia solo en archivos xml, así que derivemos la inteligencia solo de los archivos xml e ignoremos el resto.
¿Funcionará esto para los negocios? No.
Por lo tanto, trátelo como otra fuente de datos a partir de la cual se pueden derivar ideas y déle solo la importancia que merece. En algunas empresas, la información más importante está oculta en los archivos de Excel generados por el usuario y en algunas empresas podría estar en los datos recopilados por el sensor. Depende del tipo de empresa. He visto algunos consultores que sugieren análisis de big data a empresas que ni siquiera han tratado de obtener información de RDBMS y que actualmente no tienen una fuente de big data.
