Que es el big data

Ejemplos de big data

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión que se plantea a las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Aspectos negativos del big data

El término «big data» hace referencia a las cantidades voluminosas y en constante crecimiento de datos que tiene una organización y que no pueden analizarse con los métodos tradicionales. Los big data, que incluyen tipos de datos estructurados y no estructurados, suelen ser la materia prima para que las organizaciones realicen análisis y extraigan información que les ayude a elaborar mejores estrategias empresariales. Es más que un subproducto de los procesos y aplicaciones tecnológicas. Los big data son uno de los activos más importantes hoy en día.

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Los big data pueden estar formados por datos estructurados tradicionales, no estructurados o semiestructurados. Un ejemplo de big data no estructurado -y en constante crecimiento- son los datos generados por los usuarios en las redes sociales. El tratamiento de estos datos requiere un enfoque diferente al de los datos estructurados, junto con herramientas y técnicas especializadas.

Los big data son el subproducto de la explosión de información de hoy en día. Todos los ámbitos de la empresa y de la vida cotidiana contribuyen al creciente cúmulo de big data: el comercio minorista, el sector inmobiliario, los viajes y el turismo, las finanzas, las redes sociales y la tecnología; todos los aspectos de nuestra vida, desde los pasos que damos hasta nuestro historial financiero, son datos.

Diferentes tipos de big data

En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.

La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.

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La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.

En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.

Big data 3 v

En la actualidad, casi 6.500 millones de dispositivos conectados comparten información a través de Internet. En 2025, esta cifra ascenderá a 20.000 millones. El big data analiza este «mar de datos» para convertirlo en la información que está transformando nuestro mundo.

La revolución digital está cambiando la economía, la sociedad y las personas. Los datos generados por miles de millones de dispositivos están en el centro de esta revolución. Según Gartner, en 2016 había cerca de 6.500 millones de dispositivos y esta cifra aumentará a 20.000 millones en 2025. Asimismo, según un importante proveedor de soluciones TIC, el Internet de las Cosas supondrá un fuerte aumento, con hasta 100.000 millones de dispositivos conectados.

El big data es el conjunto de tecnologías creadas para almacenar, analizar y gestionar este volumen de datos, una macroherramienta creada para identificar patrones en el caos de esta explosión de información con el fin de diseñar soluciones inteligentes. Hoy se utiliza en ámbitos tan diversos como la medicina, la agricultura, el juego o la protección del medio ambiente.

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Un número casi infinito de aplicaciones: Los sistemas de GPS pueden detectar atascos en la zona que consulta un usuario y sugerirle alternativas; un canal de televisión por streaming de suscripción ha creado los personajes y la trama de sus series más exitosas analizando los contenidos que consumen y prefieren ver sus espectadores; los relojes inteligentes monitorizan el ritmo cardíaco de millones de usuarios e identifican patrones que pueden anticiparse y prevenir enfermedades cardiovasculares; los sensores de humedad en los campos de cultivo planifican la frecuencia de riego, combinando sus datos con las previsiones meteorológicas, y un largo etcétera. Sus aplicaciones han llegado incluso al mundo de la política: Juan Verde, el asesor español que ha trabajado en las campañas políticas del partido demócrata en EE.UU. afirmó que: «Ya no son las elecciones de la televisión; son las elecciones del big data».

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