Big Data

Para comenzar a explicar el concepto de big data es necesario comenzar por el término data.

¿Qué es la data?

Son las cantidades, caracteres o símbolos en los que se realizan operaciones por una computadora, los cuales pueden ser almacenados y transmitidos en forma de señales eléctricas y registrados en medios de grabación magnéticos, ópticos o mecánicos.

Ahora, aprendamos la definición de Big Data

¿Qué es Big Data?

Big Data es una colección de datos que es enorme en volumen, pero que crece exponencialmente con el tiempo. Es un tipo de datos con un tamaño y complejidad tan grande que ninguna de las herramientas tradicionales de gestión de datos puede almacenarlo o procesarlo de manera eficiente. El Big Data también es un tipo de datos, pero con un tamaño enorme.

Tipos de datos

• Datos estructurados: son los datos que se pueden tener en un formato fijo que se pueden encasillar en diferentes columnas de información, pero que encajan siempre en dicho formato, pero cuyo contenido sólo se compone de texto.

• Des-estructurados: son aquellos datos que no se encuentran necesariamente clasificados en un orden aparente y que dependen de las formas de búsqueda para encontrarlos. Estos abarcan texto, páginas web, videos, imágenes, etc. que se encuentran ubicados en cualquier servidor, por ejemplo, Google por ser un motor de búsqueda, cuenta con una big data desestructurada, que selecciona y clasifica la información con base en la búsqueda.

• Semi-estructurados: contiene una mezcla de los dos tipos de Big Data anteriores.

Ejemplos de big data

A continuación se presentan algunos ejemplos de Big Data:

• La Bolsa de Nueva York: es un ejemplo de Big Data que genera alrededor de un terabyte de nuevos datos de negociación por día.
• Las redes sociales: algunas estadísticas muestran que más de 500 terabytes de nuevos datos se introducen en las bases de datos del sitio de Facebook por día días. Estos datos se generan principalmente en términos de cargas de fotos y videos, intercambio de mensajes, comentarios, etc.
• Un solo motor a reacción puede generar más de 10 terabytes de datos en 30 minutos de tiempo de vuelo. Con miles de vuelos por día, la generación de datos llega a muchos petabytes.
• La predicción del clima es otro ejemplo de Big Data. Requiere la recolección y análisis de vastas cantidades de datos de diversas fuentes, incluyendo satélites, estaciones meteorológicas y boyas oceánicas para crear modelos de predicción del clima precisos y útiles para la toma de decisiones.

Características del big data

Características del Big Data El Big Data puede describirse por las siguientes características:

1. Volumen

El nombre Big Data en sí mismo está relacionado con un tamaño que es enorme. El tamaño de los datos juega un papel muy importante en la determinación del valor de los datos. Además, si un conjunto de datos particular puede considerarse o no como Big Data, depende del volumen de datos. Por lo tanto, “Volumen” es una característica que debe considerarse al tratar soluciones de Big Data.

2. Variedad

El siguiente aspecto del Big Data es su variedad. La variedad se refiere a fuentes heterogéneas y la naturaleza de los datos, tanto estructurados como no estructurados. En el pasado, las hojas de cálculo y las bases de datos eran las únicas fuentes de datos consideradas por la mayoría de las aplicaciones. En la actualidad, también se consideran en las aplicaciones de análisis datos en forma de correos electrónicos, fotos, videos, dispositivos de monitoreo, archivos PDF, audio, etc. Esta variedad de datos no estructurados plantea ciertos problemas para el almacenamiento, la minería y el análisis de datos.

3. Velocidad

El término “velocidad” se refiere a la velocidad de generación de datos. La rapidez con que se genera y procesa la información para satisfacer las demandas determina el potencial real de los datos.

La velocidad del Big Data se refiere a la velocidad a la que fluyen los datos desde fuentes como procesos empresariales, registros de aplicaciones, redes y sitios de redes sociales, sensores, dispositivos móviles, etc. El flujo de datos es masivo y continuo.

4. Variabilidad

Esto se refiere a la inconsistencia que puede mostrar la información en ocasiones, lo que dificulta el proceso de manejar y administrar los datos de manera efectiva.

Ventajas del procesamiento de Big Data

La capacidad de procesar Big Data en un DBMS (sistema de gestión de bases de datos) ofrece múltiples beneficios, tales como:

• Las empresas pueden utilizar inteligencia externa al tomar decisiones:

El acceso a los datos sociales de motores de búsqueda y sitios como Facebook y Twitter está permitiendo a las organizaciones ajustar sus estrategias empresariales. Esta es una de las principales ventajas de las redes sociales.

• Mejora del servicio al cliente:

Los sistemas de retroalimentación tradicionales de los clientes se están reemplazando por nuevos sistemas diseñados con tecnologías de Big Data. En estos nuevos sistemas, se utilizan tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y Big Data para leer y evaluar las respuestas de los consumidores.

• Identificación temprana de riesgos para los productos/servicios, si los hay

• Mejora de la eficiencia operativa:

Las tecnologías de Big Data se pueden utilizar para crear una zona de preparación o de aterrizaje para nuevos datos antes de identificar qué datos deben ser trasladados al almacén de datos. Además, dicha integración de tecnologías de Big Data y almacén de datos ayuda a una organización a descargar datos de acceso poco frecuente.

Tener la capacidad de visualizar datos y analizar la big data en la actualidad, presenta muchos beneficios para las empresas ya que pueden usarlos como insumo para la toma de decisiones estratégicas, como por ejemplo obtener los datos de Facebook y Twitter permite adaptar acciones comerciales específicas.

También puede mejorar la experiencia de usuario, identificar de manera temprana el éxito o fracaso de un producto, mejorar la eficiencia en la operación comercial y en el desarrollo de estrategias de marketing digital.