Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día.

Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

¿Qué es Big Data?

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

• Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
• Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria. Combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
• Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Cómo construir un plan de Data Governance en Big data

Gobernabilidad significa asegurarse de que los datos estén autorizados, organizados y con los permisos de usuario necesarios en una base de datos. Con el menor número posible de errores. Manteniendo al mismo tiempo la privacidad y la seguridad.

Esto no parece un equilibrio fácil de conseguir, sobre todo cuando la realidad de dónde y cómo los datos se alojan y procesan está en constante movimiento.

Acceso y Autorización Granular a Datos

Se pueden lograr estos controles granulares a través de las expresiones de control de acceso. Estas expresiones usan agrupación y lógica booleana para controlar el acceso y autorización de datos flexibles, con permisos basados en roles y configuraciones de visibilidad.

En el nivel más bajo, se protegen los datos confidenciales, ocultándolos, y en la parte superior, se tienen contratos confidenciales para científicos de datos y analistas de BI. Esto se puede hacer con capacidades de enmascaramiento de datos y diferentes vistas donde se bloquean los datos en bruto tanto como sea posible y gradualmente se proporciona más acceso hasta que, en la parte superior, se da a los administradores una mayor visibilidad.

Seguridad perimetral, protección de datos y autenticación integrada

La gobernabilidad no ocurre sin una seguridad en el punto final de la cadena. Es importante construir un buen perímetro y colocar un cortafuegos alrededor de los datos, integrados con los sistemas y estándares de autenticación existentes. Cuando se trata de autenticación, es importante que las empresas se sincronicen con sistemas probados.

Con la autenticación, se trata de ver cómo integrarse con LDAP [Lightweight Directory Access Protocol], Active Directory y otros servicios de directorio. También se puede dar soporte a herramientas como Kerberos para soporte de autenticación. Pero lo importante es no crear una infraestructura separada, sino integrarla en la estructura existente.

Encriptación y Tokenización de Datos

El siguiente paso después de proteger el perímetro y autenticar todo el acceso granular de datos que se está otorgando es asegúrese de que los archivos y la información personalmente identificable (PII) estén encriptados y tokenizados de extremo a extremo del pipeline de datos.

Una vez superado el perímetro y con acceso al sistema, proteger los datos de PII es extremadamente importante. Es necesario encriptar esos datos de forma que, independientemente de quién tenga acceso a él, puedan ejecutar los análisis que necesiten sin exponer ninguno de esos datos.

Una arquitectura de datos unificada

En última instancia, el responsable de TI que supervisar la estrategia de administración de datos empresariales. Debe pensar en los detalles del acceso granular, la autenticación, la seguridad, el cifrado y la auditoría. Pero no debe detenerse ahí. Más bien debe pensar en cómo cada uno de estos componentes se integra en su arquitectura de datos global. También debe pensar en cómo esa infraestructura va a necesitar ser escalable y segura. Desde la recolección de datos y almacenamiento hasta BI, analítica y otros servicios de terceros. La gobernanza de los datos es tanto acerca de repensar la estrategia y la ejecución como sobre la propia tecnología.

Fuente: PowerData

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