Cuáles son las desventajas de Big Data
Todo el planeta desea apostar por el Big Data. Toda compañía reitera términos anglosajones, como sabiduría empresarial, estrategia fundamentada en datos o estudio profundo. No obstante, esta tecnología tiene un coste que hay que tomar en consideración antes de lanzarse a la piscina.
Si bien las herramientas analíticas, el almacenaje de datos en centros de datos o el hardware para procesar la información cada vez son más económicos, todavía no están disponible para todos. No obstante, los costos reales no son tanto estructurales, sino más bien derivados de los puntos nombrados previamente y, más que nada, de seguridad y intimidad.
Muchas compañías no tienen la aptitud de producir su big data
Otra desventaja de Big Data es que muchas compañías no tienen la aptitud de producir la cantidad precisa de datos. Esto recomienda que hay una contrariedad para conseguir las ventajas del conocimiento que brindan los datos y que muchas organizaciones postergan la implementación de modelos de Sabiduría Artificial que podrían dar a su compañía enormes virtudes operativas y competitivas.
Por otra parte, obtener enormes bases de datos para desarrollar proyectos Big Data no es garantía de que esa información no tenga un prominente margen de fallo. Las organizaciones tienen que centrarse en la calidad de los datos o datos capaces y no en la proporción de información conseguida. La carencia de alineación entre las pretensiones comerciales y las opciones de Big Data puede ofrecer sitio a que se adquieran datos insignificantes o que no añadan valor comercial a la compañía.
Las virtudes de la tecnología Big Data
- Optimización de la toma de resoluciones
En la llamada «Era de los Datos», estos ahora se piensan afines el aceite nuevo ¿Qué es lo que significa esto? Enormes volúmenes de datos estructurados interpretables asisten a las organizaciones a tomar resoluciones.
Desventajas de Big Data:
– Protección de datos
– Evolución continua
Variedad
La variedad en Big Data hace referencia al tipo datos en dependencia de su fuente y formato. Según IBM, hay diversos tipos según su fuente de recopilación: los conformados mediante la interacción a través del diseño web y las comunidades, big data de transferencias, biométricos, generados por humanos y generados por máquinas. Si por contra charlamos de géneros de datos según su formato, hay estructurados, no estructurados y semiestructurados.
Esta característica se refiere a la confiabilidad de los datos. O sea, en la medida de su seguridad. Se encuentra dentro de los mucho más esenciales del Big Data, puesto que muchas de las resoluciones que toman las organizaciones empresariales se toman tomando como referencia esta cantidad considerable de información analizada. Por consiguiente, cuanto mucho más precisos sean los datos, mucho más posible es que la resolución sea triunfadora.
