Big Data, DataSakes, Data Lakehouse, Machine Learning, Desde Mi Punto de Panorama Son Proyectos que se ponen de moda dependiente del marketing que los fabricantes le inviererten a sus soluciones de productos. Es porte que muchas organizaciones de las terminan creyendo que necesitan implement estas soluciones para transformarse y la verdad es que no necesariamente siempre es así.
La tendencia innovadora puede no ser lo que la estructura de la estructura necesita oportuno a que no se tiene la suficiente juicio de datos. Un que me refiero con este, un tesina de datos tiene más aristas que un reporte dinámico o un repositorio de datos en cúmulo, por eJemplo.
Es necesario diseño temas de gobierno, calidad y disponibiliDad de datos Ningún hijo Sostenibles ni escalables y en vez de optimizar y aydar, Se Vuele Dolores de Capital por el Mantenimiento que implica.
Datos acumulares no variedad ningún valencia, tener la capacidad de diferenciar los datos Enseres de los que sólo ocupan espacio, sí; y Eso se Logra Dándole Más Importancia a la Higiene y Calidad de la Información, Datos correctos, que a la Cantidad.
Datos de la derecha le apunta un tener información precisa CERTERA QE nos Ayude A Sacar Conclusión Valiosas y desarrollar Estrategias que impulsina El Crecimiento de la estructura. Aunque para este, es importante registro de que en do proceso de transformación es esencia realizar una autoevaluación original, en este Caso de los datos que ha generado la Compañena y la Envero de los Mismos.
En mi publicación inicial de la importancia de un Buen Diseño y Planeación y Vuelvo A Destacar En Ello, Admisiblemente Dice El Dicho “Del Afán no Queda Sino el Cansancio” en Proyectos de datos oso Que la Experimencia Me Permite Guiar Que Para Asertivos, Tecente Cómo ópera La Ordenamiento de la Ordenamiento Entorno A DataS e Identificar Las Oportunidades de Alivio, es un paso IMPORTANTE DE IMPORTANTES DEBE DEBE DEBSE PARSE EL ESTADO REAL Y LO SO SE NECESITA HACER, PARA TUMAR DISCUESTAS BASADAS ENTOS ENTOS.
Un lo liberal de los Diferentes proyectos en Los Cuales que participó, Dos Frentes que suelen Subestimarse, que desde mi Punto de Panorama Hacen Parte del Right Data, Son El Gobierno de Datos y la Calidad y Disponibilidad de la Información. El Primero Define Estándares y PolÍticas para gestionarios los datos y el segundo es una estratorción que contempla prácticas de integridad, coherencia, confiabilidad y accesibilidad de los datos; No es un no una Buena Ejercicio y El Deber ser, implica Instrumentar de forma iterativa el fortalecimiento de los anteriorres frentes, logrando con ello que la juicio de datos crezca
Cierro este escrito proponio -que delante la pobreza de un tesina de datos uno de los primeros cuestionAmientos que se platee seae: ¿en verdad se pobreza de big data o lo que se necesitaría datos correctos? Calidad.