Ya sabemos que la palabra de moda es Analytics (ya sea como machine learning, artificial inteligence o deep learning). Aquellas empresas que no están generando estas capacidades dejarán de ser competitivas (lo dice todo el mundo Gartner, IDC, Harvard Business School, MIT,…). Podemos discutir (o no) si, se creemos en esto o si debemos creerlo con matices (no es la discusión de hoy).
Hoy estoy de retrospectiva.
Desde TDWI (en 2009!), se preparó una lista – checklist lo llamaban – para advanced analytics que toda persona interesada en el tema debía (según ellos) echar un vistazo (como os podéis imaginar el enlace ya no existe o al menos yo no lo he encontrado). Creo que es interesante recuperar el tema. Veamos la lista:
- Uso de advanced analytics para descubrir relaciones y anticipar el futuro.
- Escalar la integración de datos para aumentar el alcance de volúmenes de datos a analizar.
- Identificar que reporting y analytics tiene diferentes objetivos y necesidades.
- Distinguir entre data warehouse, data mart y bases de datos analíticas.
- Diseñar una arquitectura de data warehouse que encaje con el análisis.
- Preparar los datos para cumplir las necesidades del método de análisis escogido.
- Preservar la riqueza de los datos, dado que en ella están ocultas los patrones buscados.
- Mejorar los datos después de trabajar con ellos, no antes. Es decir, incorporar los resultados a los datos.
- Aplicar el análisis al BI y al DW.
Algunos encontrarán esta lista obvia (de sentido común, dirán otros). Lo interesante de esta lista es que con unas ligeras modificaciones la adaptamos al contexto actual.
- Uso de machine learning y deep learning para descubrir relaciones y anticipar el futuro.
- Escalar la ingestión de datos para aumentar el alcance de datos complejos (big data) a analizar.
- Identificar que reporting y analytics tiene diferentes objetivos y necesidades.
- Distinguir entre big data, data lake, data warehouse, data mart y bases de datos analíticas.
- Diseñar una arquitectura de data warehouse y/o big data que encaje con el análisis.
- Preparar los datos para cumplir las necesidades del método de análisis escogido.
- Preservar la riqueza de los datos, dado que en ella están ocultas los patrones buscados.
- Mejorar los datos después de trabajar con ellos, no antes. Es decir, incorporar los resultados a los datos.
- Aplicar el análisis al BI, DW y al Big Data.
Está claro que detrás de esta lista muy simple hay muchos detalles complicados. Como, por ejemplo, el punto 4 puede llegar a ser realmente interesante. Preguntas como: ¿es necesario desplegar una arquitectura ad-hoc, es suficiente con una out-of-the-box -que haremos evolucionar- y/o hacemos uso de recurso de cloud computing?
En todo caso, es interesante ver que esta lista sigue bastante vigente.