1. Características de los datos:
* Volumen: La gran cantidad de datos afecta significativamente el método de procesamiento. Los conjuntos de datos pequeños se pueden manejar fácilmente con hojas de cálculo o secuencias de comandos simples, mientras que los conjuntos de datos masivos requieren computación distribuida y herramientas especializadas como Hadoop o Spark.
* Velocity: Qué tan rápido se generan los datos y deben procesarse. Las aplicaciones en tiempo real (por ejemplo, el comercio de acciones) exigen procesamiento inmediato, a diferencia del procesamiento por lotes adecuado para tareas menos sensibles al tiempo (por ejemplo, informes financieros mensuales).
* Variedad: La diversidad de tipos de datos (estructurado, semiestructurado, no estructurado) influye en las técnicas utilizadas. Los datos estructurados (bases de datos) requieren un procesamiento diferente a los datos no estructurados (texto, imágenes) que pueden necesitar procesamiento del lenguaje natural o reconocimiento de imágenes.
* veracidad: La confiabilidad y precisión de los datos. Los métodos de limpieza y validación de datos se vuelven cruciales si los datos son ruidosos o incompletos.
* valor: Las posibles ideas que se pueden extraer de los datos. Esto influye en la inversión en métodos de procesamiento avanzado y el nivel de sofisticación requerido.
2. Requisitos comerciales:
* Objetivos: ¿Qué preguntas estás tratando de responder con los datos? Diferentes objetivos analíticos (por ejemplo, descriptivos, predictivos, prescriptivos) conducirán a diferentes técnicas de procesamiento.
* Sensibilidad de tiempo: ¿Qué tan rápido deben entregarse los resultados? Esto determina si el procesamiento en tiempo real, casi en tiempo real o por lotes es apropiado.
* Requisitos de precisión: ¿Qué nivel de precisión se necesita en los resultados? Esto influye en la elección de los algoritmos y el nivel de limpieza de datos.
* Presupuesto: Los recursos disponibles (financieros y humanos) limitan las opciones de hardware, software y personal.
* escalabilidad: La capacidad de manejar el aumento de los volúmenes de datos y las demandas de procesamiento en el futuro.
3. Factores técnicos:
* Infraestructura disponible: Los recursos de hardware y software (energía informática, capacidad de almacenamiento, capacidades de red) disponibles dictarán los métodos de procesamiento. La computación en la nube ofrece una flexibilidad y escalabilidad significativas en comparación con las soluciones locales.
* Herramientas y bibliotecas de software: La disponibilidad y la idoneidad de herramientas específicas de procesamiento de datos (por ejemplo, bases de datos SQL, bibliotecas de Python como Pandas y Scikit-Learn, R) influirán en el enfoque.
* Experiencia: Las habilidades y el conocimiento de los científicos e ingenieros de datos involucrados determinarán la viabilidad y la eficiencia de los diferentes métodos de procesamiento.
* Seguridad y privacidad de datos: El cumplimiento de las regulaciones (por ejemplo, GDPR) y los requisitos de protección de datos requieren medidas de seguridad específicas durante el procesamiento de datos.
Estos factores están interconectados y a menudo se influyen entre sí. Por ejemplo, el gran volumen de datos requiere el procesamiento distribuido, lo que a su vez podría afectar el presupuesto y requerir experiencia especializada. Elegir el método de procesamiento de datos correcto es un paso crucial para garantizar un análisis preciso, eficiente y perspicaz.