Comprenda los riesgos y las complejidades inherentes que una solución innovadora puede traer a los ya de por sí complejos esfuerzos del Big Data.

La "llegada" del Big Data se ha anunciado con entusiasmo e inquietud. Las organizaciones que afrontan correctamente el volumen, la velocidad y la variedad del Big Data con energía y creatividad tendrán una innegable ventaja competitiva. Las empresas con dificultades de integración y análisis de datos se verán acosadas por problemas de coste, complejidad y riesgo.

Puede asumir una función de liderazgo ayudando a dirigir el negocio a través de las complejidades de los proyectos de Big Data. Evite posibles dificultades teniendo cuidado al introducir tecnologías no probadas, aunque innovadoras, como Hadoop, en el conjunto.

El despliegue del Big Data

Sin duda, se enfrenta diariamente a desafíos que integran datos no estructurados procedentes de distintas fuentes, como redes sociales y dispositivos móviles, y agradecería una solución. Y Hadoop es una importante innovación. Su compatibilidad con todos los tipos de datos, su base de código abierto y los murmullos de las redes sociales en torno a ella son atrayentes.

"La mayoría de las organizaciones siguen en las primeras etapas y pocas han pensado en un enfoque empresarial o han comprendido el profundo impacto que el Big Data tendrá en su infraestructura, organizaciones y sectores¹”, comenta Doug Laney, vicepresidente de investigación de Gartner.

Empiece con moderación

Hadoop desafiará incluso a los desarrolladores más innovadores. Los programas de formación y certificación son escasos y aún hay que establecer las mejores prácticas. Incorporar Hadoop a su conjunto de competencias y su entorno existente requerirá formación y planificación.

Pero no tema, no está solo. Muchos desarrolladores desean una introducción del tipo "Hola, mundo" a Hadoop y el Big Data. Por los mismos motivos que perfila y limpia los datos antes de integrarlos, debe comprender y evaluar Hadoop antes de introducirlo en su entorno ampliado. De lo contrario, puede estar introduciendo riesgos y complejidades innecesarios.

No hay duda de que Hadoop se puede utilizar para analizar enormes volúmenes de datos. Sin embargo, no gestiona metadatos, por lo que los datos deben estar limpios y ser coherentes y fiables. También carece de registro y pistas de auditoría, administración y seguridad, y visibilidad de las operaciones y asistencia para el ajuste. Es aquí donde sus competencias con modelos de eficacia probada, como ETL (extracción, transformación y carga) serán valiosas.

Su experiencia le deja en la posición ideal para tomar lo mejor que Hadoop le ofrece actualmente y aumentar sus competencias a medida que madura como tecnología. Para convencerse y conocer más detalles, consulte "7 razones por las que un desarrollador con experiencia es un activo importante en cualquier proyecto de Big Data".

Obtenga más información sobre cómo adaptarse al Big Data leyendo el white paper, “Preparing for the Big Data Journey" (Cómo prepararse para la transición al Big Data).