Artículo 2

• El Big Data y la gestión documental, el futuro es aquí y ahora

Los documentos son ya parte importante de las estrategias de Big Data. Es innegable que

se han convertido en el patrimonio con más valor que tienen hoy las organizaciones,

atesorando mucha información relevante para las mismas y, por tanto, extraer de ellos

conocimiento supone un paso certero hacia la una mejor comprensión de lo que sucede y,

sobre todo, la vía para tomar mejores decisiones en el futuro.

“Sin embargo, la mayoría de ellos entran a formar parte de la clase de

datos que no tienen campos fijos definidos, los llamados datos no

estructurados, y que constituyen cerca del 80 por ciento de la información

que reside en las organizaciones. Son en realidad uno de los cinco tipos de

fuentes de Big Data: el generado por humanos.” (2019)

Es gracias a la gestión documental inteligente cuando el análisis de este tipo de datos es

cada vez más fácil por medio de la digitalización de documentos que está facilitando el

orden, la identificación e indexación de estos, elevando las cotas de productividad y

eficiencia en las organizaciones.

Precisamente uno de los mayores problemas a los que se enfrentan las organizaciones es

la búsqueda de información, máxime cuando ésta aún se encuentra en distintos soportes

y formatos.

¿Cuál es la importancia de los metadatos en la gestión documental inteligente?

Encontrar información adecuada en el momento preciso tanto en los expedientes,

facturas, documentos, albaranes, hoy es mucho más sencillo gracias a

Gestión en Big Data Por: María Elieth Castro C. 18 de agosto de 2022 la indexación, siendo clave ya en cualquier proceso de digitalización, al identificar la

información precisa de cada documento para su clasificación y localización futura, gracias

a un término: metadato.

Se trata de aquel dato que describe a otro dato y la vía que permite encontrar, controlar,

gestionar y preservar la información a lo largo del tiempo gracias a un etiquetado correcto,

siendo puerta de entrada para que la analítica de datos sea más precisa en las

compañías y las estrategias de Big Data sean más exitosas.

De hecho, el futuro de la gestión documental pasa por que estas herramientas mejoren

sus funcionalidades para lograr extraer mejor el conocimiento a través de una indexación

más certera que permita clasificar más adecuadamente la información de manera rápida,

precisa y sencilla, facilitando con ello la compresión de esta.

Su misión es organizar los contenidos, siendo normalmente posible gracias a herramientas de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) que ayudan a extractar

aquella información relevante, estructurándola y haciéndola accesible a todos.

Así, los llamados ECM, herramientas de Gestión de Contenido Empresarial, y dentro de

estos las herramientas de gestión documental, están viviendo una mejora continua de sus

funcionalidades para adaptarse a los requerimientos de análisis que buscan hacer más

fácil y sencilla tanto la comprensión como el acceso de la información que manejamos.

Como aseguran ya muchos expertos, el futuro de la gestión documental pasa por

incorporar soluciones que conviertan el dato en información relevante para tomar mejores

decisiones usando incluso herramientas de Inteligencia Artificial para conseguirlo

También los conocidos BPM (Business Process Management) consiguen un incremento

mayor de la capacidad de análisis en las organizaciones, eliminando errores, siendo una

herramienta también importante para introducir mejoras en las compañías.

Gestión en Big Data Por: María Elieth Castro C. 18 de agosto de 2022 El reto de los datos generados por humanos está, por tanto, en aplicar técnicas para su

extracción automática y conseguir una óptima gestión de los documentos que los

contienen, de tal manera que faciliten aún más el análisis de esos datos no

estructurados para ayudar en la mejora de la productividad y eficiencia a las compañías,

misión última de la analítica de datos.

Big Data deriva la mayoría de su valor de la información que produce cuando se lo

analiza; lo que ayuda a las organizaciones a descubrir patrones, encontrar significados,

tomar decisiones, y responder en última instancia al mundo con inteligencia. A medida

que madure la tecnología y la conversación continúe evolucionando, las organizaciones

desarrollarán nuevas formas de obtener información adoptando nuevos enfoques

respecto de Big Data que solían estar fuera del alcance de la empresa tradicional.

Por ejemplo, las organizaciones se están volcando al análisis predictivo porque las ayuda

a profundizar su interacción con los clientes, a optimizar los procesos, y a reducir los

costos operativos. La combinación de flujos de datos en tiempo real y el análisis predictivo

al que suele denominarse procesamiento sin fin- tiene el potencial de ofrecer una ventaja

Gestión en Big Data Por: María Elieth Castro C. 18 de agosto de 2022 competitiva significativa a la empresa. Para una descripción del análisis predictivo,

incluyendo por qué es importante y cómo las empresas pueden ponerlo en

funcionamiento. Comprender las tecnologías de Big Data y Las herramientas e

infraestructura tradicionales no son eficientes funcionando con conjuntos de datos más

grandes, variados y que se generan con rapidez. Para que las organizaciones puedan

realizar el potencial completo de Big Data, deben encontrar un nuevo enfoque para

capturar, almacenar, y analizar datos.

Las tecnologías de Big Data usan la potencia de la red distribuida de los recursos de

computación y “arquitectura que no comparte nada”, marcos de procesamiento distribuido,

y bases de datos no relacionales para redefinir la forma en que los datos se administran y

analizan. Las innovaciones en los servidores y las soluciones de análisis en memoria

escalables facilitan la optimización de la potencia de computación, escalabilidad,

confiabilidad, y costo total de propiedad para las cargas de trabajo de análisis más

exigentes. Dependiendo del caso de uso, su grupo de soluciones de Big Data incluye una

infraestructura de alto desempeño que da vida a alguna combinación de marcos de

procesamiento distribuido como el software Apache Hadoop, de datos de análisis

relacionales y no relacionales, y aplicaciones analíticas.

Software Apache Hadoop es un marco completo de código abierto para Big Data y ha

surgido como uno de los mejores enfoques para procesar conjuntos de datos grandes y

variados. El marco Hadoop proporciona un modelo de programación simple para el

procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.

Desde un punto de vista funcional, estas tecnologías se complementan y trabajan juntas

como una plataforma flexible de Big Data que también puede aprovechar la arquitectura

existente de administración de datos.

Gestión en Big Data Por: María Elieth Castro C. 18 de agosto de 2022 “El análisis histórico de Hadoop puede trasportarse a bases de datos analíticas, integrarse

con datos estructurados en los almacenes de datos empresariales tradicionales EDW

para mayor análisis” (2021).

¿Qué caracteriza las V’s del Big Data?

1- Volumen: Nos referimos al tamaño de paquetes de datos e información que se

generan y extraen, ya que, es inmenso y requiere de tecnología especifica y

personalizada para poder tratarlos adecuadamente y que sean útiles para las

organizaciones.

2- Velocidad: En un mundo cada vez más interconectado la velocidad es el

procesamiento del Big Data es cada ves más alto; porque se necesitan los datos

procesados y analizados a tiempo real especialmente en determinados tipos de

procesos.

3- Variedad: Se refiere a la tipología de datos dependiendo de su fuente y su

formato. Según IBM, existen varios tipos según su fuente de recogida: los que se

crean por interacción a través del diseño web y redes sociales, los datos de

grandes transacciones, los biométricos, los generados por los seres humanos y los

generados por máquinas.