¿Qué es Big Data?
Se denomina Big Data al conjunto de tecnologías centradas en la adquisición de grandes volúmenes de datos de diferentes orígenes, su análisis y obtención de resultados aplicables, imposibles de conseguir empleando bases de datos y sistemas estadísticos tradicionales.
Los datos contemplados en Big Data suelen ser caracterizarse por:
Volumen:
Datos del orden de Terabytes a Petabytes de tamaño procedentes de multitud de diferentes fuentes (transacciones comerciales, dispositivos inteligentes, equipo industrial, videos, redes sociales, etc ). Estos deben almacenarse de manera accesible.
Velocidad de adquisición:
Los datos procedentes de dispositivos interconectados al Internet de las Cosas ( IoT ), sensores, etiquetas RFID, cámaras, etc; impulsan la existencia de grandes flujos de datos continuos.
Heterogeneidad:
Los datos pueden estar conformados por diferentes tipos de datos y estructurados de muy diferentes maneras, tales como archivos de texto, secuencias numéricas de valores no estructurados, bases de datos relacionales, flujos binarios de fuentes de audio o video, y transacciones económicas, etc.
Calidad:
Los datos obtenidos deben vinculares, compararse, filtrarse y transformarse para resultar en datos confiables y aprovechables.
Todos estos datos deben almacenarse en sistemas que permiten su acceso rápido y fiable.
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La Analítica: La importancia de Big Data
La importancia de Big Data no reside en la capacidad de obtener y almacenar datos, sino en el análisis y los resultados que se obtienen a partir de ellos. Para ello se emplea la Analítica.
La analítica se basa fundamentalmente en el descubrimiento de correlaciones y patrones ocultos en los datos que pueden aprovecharse para averiguar la causa de ciertas tendencias y predecir su evolución en un marco de tiempo en el que sean útiles. Cuanta mayor sea la calidad de los datos, mayor será el valor y calidad de los análisis.
Para ello se emplean diferentes disciplinas: matemáticas, estadísticas, modelos predictivos e inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Todo esto requiere a su vez el desarrollo de computadores capaces de almacenar y procesar más datos a más velocidad, así como de algoritmos, librerías y lenguajes de programación que permitan su aprovechamiento.
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¿Cómo se aplica Big Data?
La aplicación de Big Data requiere varios pasos:
- Establecimiento inicial de una estrategia que determine la situación de éxito que se desea alcanzar considerando los datos a tratar y los resultados un activo valioso.
- Identificar las fuentes de datos aprovechables, tales como el ecosistema de dispositivos interconectados a internet existentes, datos procedentes de las redes sociales, fuentes de datos gubernamentales disponibles, y datos procedentes de proveedores y clientes terceros.
- Establecimiento de mecanismos de almacenamiento y acceso a concentraciones masivas de datos de manera segura y eficaz mediante sistemas de Data Warehouse privados, u otras opciones más flexibles tales como soluciones basadas en la nube como Hadoop.
- Fijas las estrategias de análisis de datos más aconsejadas empleando todos los datos disponibles o estableciendo criterios de importancia, para obtener información relevante. El uso de la inteligencia artificial es en este punto cada vez mayor.
- Toma de decisiones basadas en los datos obtenidos. El uso de fuentes de datos de confianza y la aplicación de análisis adecuados conducen a decisiones seguras que logran un desempeño mejor, más estable y con mayor rentabilidad para las empresas y organizaciones.
El provecho de Big Data
La utilidad de Big Data radica en que permite a las organizaciones y empresas optimizar y agilizar sus estrategias, seguir de manera más estrecha las necesidades de sus clientes y detectar en tiempo real fallos y necesidades en los servicios aplicados.
¿Quiénes se benefician del uso de Big Data?
Las organizaciones que más se están beneficiando actualmente son entre otras:
- Empresas comerciales
- Industria
- Bancos y entidades financieras
- Instituciones Sanitarias
- Instituciones Educativas
- Organismos Gubernamentales
- Entidades Aseguradoras
- Pequeñas y medianas empresas
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