Big data qué y para qué sirve
Big data es un término que lleva tiempo flotando en el ambiente. Desde las noticias de negocios hasta las revistas científicas e incluso las redes sociales, se puede encontrar mencionado en todas partes. Sin embargo, el término en sí es bastante vago y general. La palabra big representa cualquier conjunto o colección de datos de gran tamaño. Cualquier conjunto de datos que supere la capacidad común de procesamiento analítico de los sistemas informáticos tradicionales es "grande" en este sentido. Pero, ¿Qué hace que un conjunto de datos sea grande? ¿Qué podemos hacer con los Big data además de almacenarlos en unidades de disco más grandes? ¿Y por qué todo el mundo habla tanto de ello ahora? Este artículo responderá a todas sus preguntas sobre el Big data y lo que significa para las empresas.
¿Qué es el Big data?
Big data es cualquier conjunto de datos que es demasiado grande o complejo para que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos puedan manejarlo. Si esto suena vago, es porque es una definición muy amplia. Los datos pueden ser "grandes" por diversas razones, como la cantidad que se analiza, el ritmo al que llegan y la variedad de formatos en los que se encuentran. En general, el término "Big data" se refiere al proceso de recogida, almacenamiento, gestión y análisis de cantidades extremadamente grandes de datos. Los datos pueden estar en una variedad de formatos y pueden ser generados por una variedad de fuentes.
¿Por qué todo el mundo habla de Big data?
Como hemos mencionado, big data es cualquier colección de datos que no puede ser analizada con las herramientas y técnicas tradicionales. Esto significa que cualquier gran cantidad de datos podría considerarse big data. Sin embargo, hoy en día, los big data se utilizan generalmente para describir un tipo específico de datos. Estos datos no sólo son grandes o complejos, sino que también se crean y consumen a un ritmo muy elevado. Los big data se utilizan para describir los datos que se generan a partir de una amplia gama de fuentes, incluyendo sensores, dispositivos móviles, sistemas transaccionales y más. Tienen que ser recogidos, almacenados y procesados rápidamente. También hay que analizarlos rápidamente, para evitar que se pierda información importante. El término "big data" se utiliza con mayor frecuencia para referirse a la enorme cantidad de información que generan los sensores a diario. Los sensores se utilizan para hacer un seguimiento de todo, desde el tiempo hasta el estado de nuestro entorno. También se utilizan en una amplia gama de dispositivos tecnológicos, como los wearables y los dispositivos IoT.
Las 3 V de los Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad
A menudo se describe que los big data tienen tres características principales: Volumen, velocidad y variedad. Estas características ponen de manifiesto los principales retos a los que se enfrentan las empresas cuando intentan analizar cantidades muy grandes de datos. El volumen se refiere a la gran cantidad de datos que las empresas intentan recopilar, almacenar y analizar. El gran volumen puede ser demasiado para los sistemas más antiguos. De hecho, más del 90% de los datos del mundo se han creado en los últimos dos años. El volumen también puede referirse a los diferentes tipos de datos que se recogen. Las fuentes de datos suelen incluir datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados.
La variedad se refiere a los diferentes formatos de los datos. Los datos pueden estar en datos estructurados, en datos no estructurados, en datos semiestructurados o en otros formatos.
La variedad también se refiere a los diferentes tipos de datos que se recogen. Las fuentes de datos pueden recoger datos estructurados, datos no estructurados o datos semiestructurados.
La velocidad se refiere al ritmo de creación y consumo de datos. Los datos suelen analizarse en cuanto se recogen.
Tipos de Big Data
Hay una gran variedad de tipos de big data. Estos son los principales tipos:
Datos estructurados - Los datos estructurados se refieren a los datos que están en un formato que los ordenadores pueden entender fácilmente. Suelen encontrarse en bases de datos y en Internet. Algunos ejemplos de datos estructurados son las publicaciones en redes sociales, las reseñas de productos en línea y la información bancaria.
Datos no estructurados - Los datos no estructurados son datos que los ordenadores no pueden entender fácilmente. Pueden ser textos escritos, grabaciones de audio, grabaciones de vídeo o incluso imágenes.
Datos semiestructurados - Los datos semiestructurados son datos parcialmente estructurados y parcialmente no estructurados. Es un formato común para los datos producidos por los sensores.
Metadatos - Los metadatos son datos que describen otros datos. Por ejemplo, los metadatos de una foto pueden incluir información sobre cuándo se tomó, quién la tomó y qué cámara se utilizó.
Rastros digitales - Los rastros digitales son datos que quedan cuando las personas utilizan dispositivos digitales. Ejemplos de ello son las consultas de búsqueda y los datos de los clics.
Contenido - El contenido se refiere a la información que se almacena en forma de medios, como audio, vídeo o imágenes.
¿Por qué es tan importante el big data?
Como hemos visto, big data es cualquier dato que sea demasiado grande para ser procesado con los métodos tradicionales. Sin embargo, los datos no tienen que ser "grandes" para ser importantes. Para las empresas, los big data son extremadamente importantes. Puede utilizarse para tomar mejores decisiones, reducir costes, aumentar la eficiencia y mucho más.
Por ejemplo, las empresas pueden utilizar los big data para predecir las tendencias futuras y la demanda de los clientes. Pueden utilizarlo para optimizar las cadenas de suministro y aprovechar al máximo sus recursos. También pueden utilizarlo para tomar mejores decisiones de inversión.
El big data también puede utilizarse para detectar fraudes, encontrar amenazas de ciberseguridad y analizar la eficacia de las campañas de marketing.
¿Dónde veremos los beneficios del big data?
Como hemos visto, el big data puede utilizarse de muy diversas maneras. Sin embargo, no es una varita mágica que pueda agitarse para resolver cualquier problema empresarial. Es importante tener en cuenta que los beneficios del big data se consiguen generalmente a través de un compromiso a largo plazo con la toma de decisiones basada en datos. Para sacar el máximo partido a los macrodatos, las empresas deben invertir en la infraestructura adecuada. También deben contar con los procesos adecuados para recopilar, almacenar y analizar los datos.
En última instancia, el big data puede utilizarse para tomar mejores decisiones. Puede utilizarse para optimizar procesos y reducir costes. También puede utilizarse para descubrir nuevos conocimientos y comprender mejor a los clientes.
¿Por qué es tan importante el big data?
Los big data son importantes por varias razones:
Puede utilizarse para tomar mejores decisiones. Los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar los big data para ayudarles a hacer mejores predicciones sobre acontecimientos futuros. También pueden utilizarlos para comprender mejor las necesidades de los clientes.
Puede utilizarse para optimizar los procesos. Las empresas pueden utilizar el big data para optimizar los procesos actuales y hacerlos más eficientes. También pueden utilizarlo para descubrir ineficiencias y sugerir mejoras.
Puede utilizarse para descubrir nuevos conocimientos. Las empresas pueden utilizar el big data para descubrir nuevos conocimientos y comprender mejor a sus clientes. Esto puede ayudarles a crear mejores productos, realizar campañas de marketing más inteligentes y mejorar el servicio al cliente.
Puede utilizarse para optimizar los activos. Las empresas pueden utilizar el big data para optimizar sus activos, incluidos el inventario y el capital. Esto puede ayudarles a sacar el máximo partido a sus recursos y a aumentar los beneficios.
¿Cuál es el futuro del big data?
El futuro del big data es brillante. Los datos son un activo valioso, y a medida que las empresas mejoren en su recopilación y análisis, serán más eficientes. Para las empresas, el futuro del big data consiste en liberar todo el potencial de sus datos. Se trata de encontrar maneras de hacer un mejor uso de los datos que tienen, y encontrar nuevas formas de recopilar datos.
Para los particulares, el futuro de los macrodatos pasa por proteger sus datos y asegurarse de que las empresas los utilizan de forma responsable. También se trata de garantizar que los individuos tengan control sobre los datos que se recogen sobre ellos.
Con la infraestructura, la experiencia y el compromiso adecuados, las empresas pueden hacer un mejor uso de sus datos. Esto puede conducir a una mejor toma de decisiones, a procesos más eficientes y a una mejor empresa en general.
