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5 grandes 'anti-patrones' comunes en big data

Un número creciente de empresas está extrayendo valor de sus inversiones en big data, tras un complejo proceso a la hora de determinar las capacidades requeridas.
paraguas Big Data
Redacción

En este proceso, muchas empresas fracasan a la hora de examinar el tipo de problemas que afrontan los recién llegados que les preceden. Estos early adopters han encontrado escalabilidad organizacional y valor de negocio, pero han de afrontar ciertos retos producto de la inexperiencia, que hacen que caigan en unos cuantos errores comunes.

Este tipo de errores son denominados por los expertos como “anti-patrones”, o como los procedimientos opuestos a las mejores prácticas. Estos son 5 ejemplos:

Silos de información. Cuando la información de las empresas está contenida en silos, resulta extremadamente costosa y difícil su manejabilidad, sin olvidar lo difícil y lo poco práctico que resulta el sistema de manejar a la hora de realizar consultas.

Demasiada gobernancia. ¿Qué sentido tiene disponer de un océano de datos si la empresa aplica tantas restricciones que nadie es capaz de acceder a él?

Escasa gobernancia. Si una empresa no puede confiar en la calidad y en la veracidad de los datos que obtiene, ¿cómo es posible que las organizaciones que sí lo hacen puedan sacar ventaja de ello?

Arquitectura demasiado rígida. Cuando las organizaciones alcanzan los límites de sus posibilidades de escalabilidad, la simple integración de nueva estructura TI no soluciona el problema. Hacerse con más hardware es una tarea fácil desde el punto de vista de la provisión, difícil desde la perspectiva de la gestión.

Proyectos cachorro: Cuando una empresa construye un sistema de big data desde sus inicios, éste puede resultar muy útil como estructura básica, pero inadecuado en los procesos de analítica de datos.

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