Dans un monde hautement numérisé et riche en données, son traitement de technologies efficaces, pour permettre sa capture, stockage, Le traitement et l'analyse en temps réel représentent un grand pas en avant pour surmonter les défis du Big Data.
Bien que la fiabilité de l'information soit recherchée en priorité, l'exigence de données propres ne suit pas la même logique que dans des environnements relationnels, où toutes les données sont structurées, ils sont plus rares et offrent une information infiniment plus pauvre si nous cherchons à répondre à des questions fondamentales pour l'entreprise, car ceux-ci ne peuvent être répondus que dans la clé Big Data.
Dans les projets Big Data, en échange, l'efficacité est recherchée dans le résultat de manière plus flexible, et cela implique, nécessairement, viser la qualité des données, même lorsqu'il est obtenu d'une autre manière, puisque nous travaillons temps réel, avec des données volumineuses provenant de différentes sources, volume et complexité élevés. Spécifiquement, avec Hadoop, nous identifions les fausses données dans un contexte, à partir d'une série de variables qui nous guident sur la véracité ou la fausseté de l'information.
Les données peuvent provenir de nombreuses sources différentes, incluant le capteurs, smartphone ou internet, surtout le web social, et son analyse se fait avec une myriade d'objectifs, qui peuvent aller de la recherche scientifique à la détection d'actions humaines ou, par exemple, surveiller les machines pour contrôler leur fonctionnement.
La lecture et le traitement des données des capteurs permettent de réaliser des analyses qui permettent de profiter de l'une des plus grandes sources de données qui existent à l'heure technologique actuelle. En réalité, capteurs intelligents, le cloud computing et l'interconnexion numérique sont à la base de la nouvelle société ou paradigme de l'Internet des objets.
Reconnaître les fausses données
Lorsqu'il s'agit d'identifier les fausses données dans les projets Big Data, soit à partir de capteurs ou d'une autre source de données, scientifique des données établira des règles qui vous alertent de certains paramètres de normalité.
Il est essentiel de considérer que les fausses données que nous souhaitons détecter seront celles qui sont liées aux besoins de l'entreprise, il s'agit donc d'être sélectif, et son évaluation se fera dans un contexte qui obéira à un certain programme.
L'objectif est discriminer les données pertinentes parce qu'elles se situent dans les marges établies comme normes ou, dans le cas d analyse des variables, dans le but de créer un contexte basé sur un algorithme contenant ceux que le data scientist juge nécessaires.
Si nous travaillons avec des données de capteurs, nous identifierons facilement ceux qui sont hors de portée attendu, Eh bien, au moment de la programmation, nous aurons certaines lignes directrices qui serviront de référence, avec ce qu'ils vont devenir puisque nous rejetterons les données ou non.
La pertinence du data scientist
Le défi de donner du sens aux données ne peut être relevé sans un professionnel capable de fournir utilisation appropriée de la technologie, dont le but n'est autre que d'extraire des informations susceptibles d'orienter les décisions stratégiques de l'entreprise.
Bien que la plateforme Hadoop soit indispensable pour obtenir des informations précieuses du Big Data à faible coût, il ne pourrait être réalisé sans la figure du data scientist, un professionnel multidisciplinaire qui a besoin d'une préparation très spécialisée.
Finalement, leur rôle est également essentiel au moment de identifier les fausses données, puisque l'interprétation des données dans un contexte donné sert de guide à cet égard et constitue une boussole pratiquement infaillible pour trouver le chemin qui mène à une information fiable.
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