¿Qué es Big Data y por qué es un gran negocio?

Big Data es la palabra de moda en la escena tecnológica en estos días. Al igual que la nube, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el concepto es bastante complicado de explicar.

No es de extrañar que tantos teóricos de la conspiración estén teniendo un día de campo. Ahora enseñan sus inquietantes versiones al público curioso. En primer lugar, no existe ningún vínculo entre este concepto y la dominación mundial. Puede descansar tranquilo ahora.

Entonces, ¿qué significa Big Data?

Significa un volumen masivo de datos. Pero no se detiene ahí. También engloba estudiar esta enorme cantidad de datos con el objetivo de descubrir un patrón en ellos. Es una forma rentable y complicada de procesar información para encontrar información útil.

¿Cuántos datos se almacenan hoy?

big-data-explicado-cuanto

Hoy el volumen estimado de los datos en línea son aproximadamente 2,7 zettabytes. Para poner las cosas en perspectiva, ¡un Zettabyte equivale a mil millones de terabytes!

La tendencia no se está desacelerando. Los estudios muestran que los servidores de Facebook reciben 500 terabytes diarios. Además, enviamos alrededor de 290 mil millones de correos electrónicos todos los días. Esperamos que para 2020 produzcamos 44 veces más datos que hicimos en 2009!

Las estadísticas anteriores son intrigantes. La cantidad de datos que producimos en dos días es igual a la cantidad que generamos desde los albores de los tiempos hasta 2003.

El volumen de datos que tenemos hoy es un resultado directo de la invención de la computadora e Internet. La información cargada en plataformas de redes sociales, foros, negocios, etc. son parte de este concepto.

Características de Big Data

características-explicadas-de-big-data

El Big Data tiene cinco características que describen su uso y filosofía:

  1. Volumen – Por supuesto, a menos que el tamaño de los datos sea una cantidad significativa, no puede referirse a ellos como big data. El volumen es la característica principal del concepto.
  2. Variedad – Este atributo aborda la naturaleza y el tipo de datos que analizarán las computadoras.
  3. Velocidad – Big data siempre está disponible en tiempo real, lo que implica que incluso al analizar conjuntos de datos sustanciales, aún puede acceder a los datos.
  4. Variabilidad – La coherencia de los conjuntos de datos determina el grado en que los datos se ajustan a este concepto.
  5. Veracidad – La veracidad es la calidad de los datos utilizados para el análisis. Solo los datos de calidad pueden producir inferencias y patrones de calidad. De lo contrario, es una pérdida de tiempo.

Estudiar Big Data

big-data-explicado-estudiar

Analizar un volumen de datos tan grande es muy complicado. Todos los días, los programadores escriben algoritmos más nuevos para procesar conjuntos de datos masivos. Este nivel de complejidad también significa que una gran cantidad de hardware complicado debe participar en el proceso.

Pero en aras de la simplicidad, aquí hay un resumen de alto nivel de los procesos involucrados.

1. Captura de datos

El primer paso es capturar los datos. Solo puede hacer crecer su biblioteca de datos si tiene un medio para obtener datos. Utilice un algoritmo sofisticado para encontrar los datos necesarios para completar su biblioteca de datos.

2. Curación

El sistema cura los datos capturados y los clasifica en unidades más pequeñas. Un algoritmo también es responsable de este proceso. La razón de esta clasificación es permitir la simplificación en la etapa posterior del proceso.

3. Indexar los datos: hacer que los datos se puedan buscar

Debido a la velocidad del flujo de datos, los científicos de datos organizan conjuntos de datos en una biblioteca con capacidad de búsqueda. El sistema organiza e indexa todo. De esa manera, cualquiera puede verlo y obtener información en tiempo real.

4. Almacenamiento

almacenamiento-explicado-de-big-data

Mientras se llevan a cabo todos los procesos anteriores, el sistema almacena datos simultáneamente. Pero debido a que aún está en bruto y sin tocar, los datos solo se almacenan temporalmente. La indexación y el almacenamiento ocurren al mismo tiempo. Entonces, en cualquier momento, el algoritmo en control sabe dónde encontrar un conjunto de datos.

5. Análisis de los datos

En esta etapa están sucediendo muchas cosas bajo el capó de la infraestructura. Se están ejecutando muchos algoritmos y los procesadores de las computadoras se están calentando. El sistema examina los conjuntos de datos almacenados y analiza los patrones.

6. Compartir y transferir

Aquí, el sistema hace que el conjunto de datos analizados se pueda compartir y transferir. Estos nuevos datos generados también están preparados para volver a pasar por todo el proceso.

transferencia-compartida-explicada-de-big-data

7. Visualización

Los patrones descubiertos en el análisis de los datos crean descripciones visuales utilizando un algoritmo. Estas ilustraciones muestran las relaciones entre varios conjuntos de datos y tipos de datos. También proporciona patrones e inferencias.

8. Privacidad de la información

Todos los procesos anteriores son costosos. También son confidenciales y no deben filtrarse fuera de la empresa en cuestión. La privacidad de la información es el proceso final en este concepto.

Tenga en cuenta que, si bien el sistema serializa todo el proceso, todo sucede al mismo tiempo en la vida real. Muchos procesadores pueden estar manejando un conjunto de operaciones mientras que otros atienden a otros conjuntos.

Beneficios de Big Data

beneficios-explicados-de-big-data

Muchas corporaciones están invirtiendo mucho en esta tecnología. También por una buena razón. Los beneficios de implementar este concepto en la estrategia empresarial justifican la inversión.

  1. Ahorra dinero: La implementación del concepto ayuda a las empresas a estudiar las formas más rentables de hacer negocios.
  2. Ahorra tiempo: Desarrollar métodos más sencillos mediante el análisis de grandes volúmenes de datos sobre un proceso le permite ahorrar tiempo.
  3. Entiende tu competencia: La implementación del concepto de big data ayuda a las empresas a mantenerse por delante de la competencia y a aumentar sus beneficios.
  4. Desarrollar nuevos y mejores productos: Debido al gran volumen de datos que se examinan, las posibilidades de que surja una nueva idea de producto son altas.
  5. Comprender al consumidor o al mercado: No es improbable que el sistema estudie el comportamiento del consumidor y desarrolle un patrón.

Errores comunes que debe conocer

grandes-datos-explicados-pros-y-contras

Sí, Big Data puede ayudar a que su trabajo sea más fácil, más agradable y rentable. Pero no todo son rosas sin espinas. Los usuarios han encontrado algunas de las dificultades que se enumeran a continuación:

  • Este concepto no se presta a soluciones de consultas personalizadas.
  • Convertir los datos recopilados en conocimientos útiles puede resultar oneroso y complejo.
  • El análisis de datos puede engañarlo.
  • Big data exige velocidad de entrega de datos para mantenerse al día con actualizaciones precisas. Si su tasa de entrega de datos en tiempo real no es lo suficientemente rápida, su análisis será falso o de calidad inferior. Y a veces, los datos no están disponibles en absoluto.
  • Gastos generales elevados.

Terminando

Big Data es un tema complejo y necesitará una investigación intensiva y tal vez algo de práctica en la vida real para comprenderlo completamente. Pero con este artículo, está en el camino correcto. Los beneficios son de gran alcance y el avance no se ralentizará pronto. Si usted es un negocio que busca soluciones innovadoras, ¡querrá subirse a este tren AHORA!

¿Es útil este artículo?

¡Ayúdanos a difundirlo!

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *