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¿Qué es Big Data? blog cursos barcelona bilbao
02
diciembre
2020

¿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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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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Author

Ángel Aguinaga

Profesor de Programación y Bases de Datos de la Sede Bilbao. Formador experimentado en áreas como .Net, Java, BB.DD., Python, Desarrollo y programación Web.

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