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Qué es el análisis de big data
El término big data hace referencia a los grandes y diversos conjuntos de información que crecen a un ritmo cada vez mayor. Abarca el volumen de información, la velocidad o rapidez con la que se crea y recoge, y la variedad o el alcance de los puntos de datos que se abarcan (lo que se conoce como las “tres v” de los big data). Los big data suelen proceder de la minería de datos y llegan en múltiples formatos.
Los big data pueden clasificarse como no estructurados o estructurados. Los datos estructurados consisten en información ya gestionada por la organización en bases de datos y hojas de cálculo; suelen ser de naturaleza numérica. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se ajusta a un modelo o formato predeterminado. Incluye datos recogidos de fuentes de medios sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes.
Los big data pueden recopilarse a partir de comentarios compartidos públicamente en redes sociales y sitios web, recogidos voluntariamente en aparatos electrónicos y aplicaciones personales, mediante cuestionarios, compras de productos y registros electrónicos. La presencia de sensores y otras entradas en los dispositivos inteligentes permite recopilar datos en un amplio espectro de situaciones y circunstancias.
Qué es un ejemplo 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 para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].
Tipos de Big Data
Tiempo de lectura: 13 minutos El Big Data goza de mucho bombo y platillo y por una razón. Pero la comprensión de la esencia del Big Data y de las formas de analizarlo sigue siendo difusa. Lo cierto es que este término es mucho más que la cantidad de información generada. El Big Data no sólo se aplica a los enormes volúmenes de datos en continuo crecimiento que se presentan en diferentes formatos, sino que también se refiere a la gama de procesos, herramientas y enfoques utilizados para obtener información de esos datos. Y eso es lo más importante: la analítica de Big Data ayuda a las empresas a abordar problemas empresariales que no podrían resolverse con la ayuda de enfoques y herramientas tradicionales.
Big Data es el término que describe grandes conjuntos de datos diversos -estructurados, no estructurados y semiestructurados- que se generan continuamente a gran velocidad y en grandes volúmenes. Un número cada vez mayor de empresas utiliza estos datos para descubrir ideas significativas y mejorar su toma de decisiones, pero no pueden almacenarlos y procesarlos mediante las unidades tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos.
Qué es el big data
Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de dos millones de seguidores en las redes sociales, un millón de suscriptores a su boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como una de las cinco personas más influyentes en el mundo de los negocios y la número uno en el Reino Unido.
Puede que el término “Big Data” esté presente desde hace algún tiempo, pero todavía hay bastante confusión sobre lo que realmente significa. En realidad, el concepto evoluciona y se replantea continuamente, ya que sigue siendo la fuerza motriz de muchas olas de transformación digital en curso, como la inteligencia artificial, la ciencia de los datos y el Internet de las cosas. Pero, ¿qué es exactamente el Big Data y cómo está cambiando nuestro mundo?
Todo comienza con la explosión de la cantidad de datos que hemos generado desde los albores de la era digital. Esto se debe en gran medida al auge de los ordenadores, de Internet y de la tecnología capaz de capturar datos del mundo en el que vivimos. Los datos en sí mismos no son un invento nuevo. Antes de que existieran los ordenadores y las bases de datos, teníamos registros de transacciones en papel, registros de clientes y archivos, todos ellos datos. Los ordenadores, y en particular las hojas de cálculo y las bases de datos, nos proporcionaron una forma de almacenar y organizar los datos a gran escala, de forma fácilmente accesible. De repente, la información estaba disponible a golpe de ratón.