BIG Data

Big Data nació con el objetivo de cubrir unas necesidades no satisfechas por las tecnologías existentes, como es el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos que poseen unas características muy concretas definidas como las tres V’s (puede haber más):
Volumen, hace referencia al tamaño de los datos que pueden provenir de múltiples fuentes.
Velocidad, define la rapidez con que llegan los datos usando unidades como tera, peta o exa bytes
Variedad, hablamos de datos:
  1. Estructurados
  2. Semi-estructurados
  3. No estructurados
Por ende nos da la posibilidad de explotar comercialmente una gran cantidad de datos para crear nuevos servicios comerciales.
Existen diferentes técnicas para visualizar los Big Data. Una puede ser por ejemplo por una nube de etiquetas para extraer un contenido semántico.
 
¿De dónde vienen todos estos datos?
Son principalmente fruto de la revolución digital en curso:
  1. Finanzas y economía: Balances, cotizaciones, precios, hipotecas, datos de consumo, …
  2. Mundo máquina (M2M): Sensores conectados a la red que transmiten datos industriales (coches, contadores, …)
  3. Datos socio-ambientales: clima, astronomía, historiales médicos, natalidad, estadísticas gubernamentales, …
  4. Redes sociales y movilidad: fotos, datos de geolocalización, etc
En donde se utilizan técnicas que combinan modelos predictivos, estadísticas, inteligencia artificial, procesamiento en lenguaje natural, redes neuronales, patern matching, … en definitiva un conjunto de técnicas algorítmicas que salen de las técnicas habituales de las bases de datos transaccionales.
¿Por qué el Big Data es tan importante?
Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.
La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.
El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big
Data consiguen valor de las siguientes formas:
  • Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
  • Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
  • Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Fernanda Vallejos