Por Paloma Rojo Crespo en Big Data & Business Intelligence Slider Visualización de datos

Todos somos conscientes de la pandemia que azota al mundo y de los múltiples esfuerzos que realizan los investigadores para encontrar opciones de tratamiento, descubrimientos de una vacuna efectiva y diferentes enfoques para minimizar la curva de contagios. En todo ello, el big data juega un papel esencial y los principales científicos del mundo han reconocido su importancia a partir de esta crisis sanitaria que estamos viviendo.

Pandemia y Big Data

Para investigar de forma rápida y eficiente la eficacia de los medicamentos y de las medidas tomadas a nivel sanitario y gubernamental, los científicos deben reunir, sin excepción, datos. 

Datos de pacientes de todo el mundo, datos de niveles de contagio, datos de estrategias tomadas para minimizar el avance del virus, datos de las diferentes investigaciones sobre los medicamentos que se encuentran bajo evaluación. 

Luego deben procesarlos y refinarlos rápidamente (en su mayoría se encuentran en un estado no estructurado o semiestructurado para el análisis) para ser consumidos por las herramientas de inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) con la finalidad de promover una exploración y evaluación rápida. En este sentido, los lagos de datos son una plataforma eficiente y escalable para aprovechar toda esta información y permitir el análisis.

Es necesario destacar que los enfoques tradicionales utilizados para reunir grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes o formatos múltiples en un lago de datos suelen ser lentos y requieren de muchos recursos y tiempo de análisis, que tarde o temprano, pueden arrojar errores importantes.

Gran parte de esta información necesaria se refiere a datos médicos de cientos de miles de pacientes de todo el mundo para los principales programas de descubrimiento de medicamentos, o a datos de comportamiento, buscándose una hiper personalización en el análisis.

Los enfoques tradicionales conducen a la incapacidad de extraer datos de una manera rápida y fácil en una variedad de sistemas fuente que se halla en constante crecimiento, en cuellos de botella de transferencia de datos, frente a desafíos para adaptarse a plataformas cambiantes, procesos de refinamiento de datos engorrosos e intensivos en codificación, y la integridad de los datos y los problemas de confianza: Todo hace que la realización del retorno oportuno de las iniciativas del lago de datos sea un desafío.

Los lagos de datos y su impacto en el análisis y visualización

La creación de un lago de datos administrado puede ayudar a las organizaciones a superar estos obstáculos y acelerar la entrega de datos listos para análisis continuamente actualizados para AI, ML y otras iniciativas de ciencia de datos que aumenten el conocimiento. 

Hoy, la arquitectura del lago de datos está evolucionando. Por ello, es imprescindible comprender que mientras planificamos la construcción de data lakes más ágiles y de alto rendimiento, debemos tener en consideración las siguientes claves que prepararán las inversiones a futuro:

  • Independencia de plataforma. Las fuentes de datos, los puntos finales de destino y las plataformas evolucionan constantemente. Es clave asegurarse que la solución elegida no esté vinculada a ningún proveedor específico de la nube o plataforma analítica, ya que debemos hallar la flexibilidad de adaptarnos a fuentes, objetivos y plataformas en constante cambio y crecimiento para consumir los datos en las herramientas analíticas de tu elección.
  • Automatización de extremo a extremo. Los modelos AI y ML requieren un flujo constante de datos actualizados de forma continua para mejorar. Debemos buscar una solución que permita tuberías de lago de datos totalmente automatizadas, desde la ingestión de datos, transformación y creación para el análisis, hasta el aprovisionamiento de conjuntos de data con fines comerciales que aseguren de esta manera la disponibilidad en tiempo real.
  • Integridad y confianza de datos. Los lagos de datos corren el riesgo de convertirse rápidamente en pantanos de datos si éstos se vuelcan sin definiciones consistentes y modelos de metadatos, o si los consumidores no pueden acceder, comprenderlos rápidamente, verificar su origen y confiar en su calidad. La carga administrativa de garantizar la precisión y la coherencia de los datos puede retrasar e incluso destruir los proyectos de análisis mejor financiados. Al evaluar una plataforma de solución, debemos asegurarnos de que se conserva todo el historial de cambios para el linaje de datos de extremo a extremo, y que incluye un catálogo integrado y seguro que genera automáticamente metadatos enriquecidos.
  • Alineación de TI y negocios. Para obtener un ROI oportuno de los lagos de datos, se debe garantizar la alineación entre las necesidades de TI y de los usuarios empresariales. Al seleccionar una solución debemos considerar que proporcione automatización robusta, seguridad y la gobernanza que hoy buscan los recursos de TI, como así también características amigables para el consumidor de datos como es el catálogo de la empresa con un mercado centralizado.

El coronavirus no solo pone en peligro la salud de millones de personas; También está devastando la estabilidad económica. A medida que las empresas luchan y el gasto del consumidor se ve afectado, es necesaria una visión analítica superior para hacer frente a una situación sin precedentes

La creación de un data lake administrado puede proporcionar información procesable en tiempo real, al reunir los datos que necesitás: Operativos, transaccionales, asociados y sindicados, en un estado listo para el análisis.

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