En un mundo altamente digitalizado y rico en datos, su procesamiento desde tecnologías eficientes, que posibilitar su captura, almacenamiento, procesamiento y análisis en tiempo real representa un gran paso adelante para superar los desafíos del Big Data.
Aunque se busca prioritariamente la confiabilidad de la información, la exigencia de datos limpios no sigue la misma lógica que en entornos relacionales, donde todos los datos están estructurados, son más escasos y ofrecen una información infinitamente más pobre si lo que buscamos es dar respuesta a preguntas fundamentales para el negocio, puesto que estas solo pueden responderse en la clave Big Data.
En los proyectos de Big Data, en cambio, se busca la eficiencia en el resultado de una forma más flexible, y esto implica, necesariamente, luchar por la calidad de los datos, aún cuando esta se obtenga de otra manera, puesto que estamos trabajando en tiempo real, con grandes datos que provienen de diferentes fuentes, de gran volumen y complejidad. Concretamente, con Hadoop identificamos datos falsos dentro de un contexto, a partir de una serie de variables que nos orientan sobre la veracidad o falsedad de la información.
Los datos pueden provenir de muchas fuentes diferentes, incluida la sensores, smartphones o Internet, especialmente la web social, y su análisis se realiza con una miríada de objetivos, que pueden ir desde la investigación científica hasta la detección de acciones humanas o, a modo de ejemplo, la monitorización de máquinas para controlar su funcionamiento.
La lectura y procesamiento de datos de sensores posibilitan realizar análisis que posibilitan aprovechar una de las mayores fuentes de datos que existen en el momento tecnológico actual. En realidad, los sensores inteligentes, la computación en la nube y la interconexión digital son la base de la nueva sociedad o paradigma del Internet de las cosas.
Reconocer datos falsos
Cuando se trata de identificar datos falsos en proyectos de Big Data, ya sea de sensores u otra fuente de datos, el científico de datos establecerá reglas que te alertan de algunos parámetros de normalidad.
Es esencial considerar que los datos falsos que nos interesa detectar serán aquellos que estén relacionados con las necesidades de la compañía, por lo que se trata de ser selectivos, y su valoración se realizará en un contexto que obedecerá a una determinada programa.
El objetivo es discriminar datos que son relevantes debido a que se encuentran dentro de los márgenes establecidos como estándares o, en el caso de análisis de variables, con el propósito de crear contexto basado en un algoritmo que contiene aquellos que el científico de datos considere necesarios.
Si estamos trabajando con datos de sensores, identificaremos fácilmente aquellos que están fuera de rango esperado, pues al momento de programar tendremos pautas determinadas que nos servirán de referencia, con lo que será de ellos puesto que descartaremos los datos o no.
La relevancia del científico de datos
El desafío de dar sentido a los datos no se puede afrontar sin un profesional que pueda proporcionar uso apropiado a la tecnología, cuya finalidad no es otra que extraer información capaz de orientar las decisiones estratégicas de la compañía.
Aunque la plataforma Hadoop es fundamental para obtener información valiosa del Big Data a bajo costo, no se podría lograr sin la figura del data scientist, un profesional multidisciplinar que necesita una preparación muy especializada.
Por último, su papel además es clave al momento de identificar datos falsos, puesto que la interpretación de los datos dentro de un contexto dado sirve como orientación en este aspecto y constituye una brújula prácticamente infalible para hallar el camino que nos lleve a una información confiable.
Fuente de la imagen: renjith krishnan / FreeDigitalPhotos.net
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