La calidad de los datos y el Big Data

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LinkedIn: Anahí Guerrero

Cuantas veces hemos descargado bases datos para proyectos o temas a desarrollar, encontramos que las secciones contenidas no son uniformes, tienen espacios en blancos y terminan complicando el análisis de la misma información. Aquí entra el Big data, ya que nos ayuda a hacerlo entendible.

Sin embargo, a medida que los volúmenes de datos recopilados aumentan exponencialmente, los métodos para mejorar y garantizar la calidad de los grandes datos son fundamentales para tomar decisiones precisas, eficaces y fiables.

Sino se cuenta con un buen proceso puede llevar a tener problemas de calidad de los datos. Supongamos que una base de datos no en su totalidad verídica se usa para desarrollar un algoritmo, las consecuencias pueden llegar a ser fatales. Puede dar lugar no solo a inexactitudes, sino también a graves accidentes y lesiones como consecuencia de los resultados del sistema en el mundo real. Como mínimo, los usuarios estarán menos inclinados a confiar en los datos y en las aplicaciones construidas sobre ellos.

La calidad de los datos puede ser un reto importante en cualquier proyecto de modelado de datos. Los problemas pueden provenir de fuentes como errores tipográficos, diferentes convenciones de nomenclatura y problemas de integración. Pero la calidad de los datos en los proyectos de big data, que implican un volumen, una variedad y una velocidad de datos mucho mayores, adquiere una importancia aún mayor.

Para evitar esto sigue estos tres consejos:

  1. Problemas de escalado. Ya no es práctico utilizar un diseño de importación e inspección que funcionaba para archivos de datos u hojas de cálculo. Los equipos de gestión de datos deben desarrollar prácticas de calidad de big data que abarquen almacenes, lagos y flujos de datos.
  • Formas dinámicas de los datos. Big data puede constar de múltiples dimensiones entre tipos de eventos, segmentos de usuarios, versiones de aplicaciones y tipos de dispositivos. Es indispensable saber cuándo aplicarlo.
  • Gran volumen de datos. Es imposible inspeccionar manualmente los nuevos datos. Garantizar la calidad de los datos para big data requiere desarrollar métricas de calidad que puedan seguirse automáticamente en función de los cambios en las aplicaciones de big data, la infraestructura y los casos de uso.

Espero te hayan sido de utlidad, si quieres saber más sobre el Big Data y sus diferentes usos no dudes en visitar nuestra página donde encontrarás cursos y talleres perfectos para ti.

Anahí Guerrero

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