Aplicaciones de big data

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uso de big data

Las personas influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.

Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen estando a la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, se espera que el tamaño del mercado mundial de Big Data alcance los 268.400 millones de dólares en 2026.

En general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal de la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar. Sin embargo, lo más importante es saber cuál es su posición en lo que respecta a los Big Data. Es muy probable que se encuentre en una de estas dos situaciones:

el valor de los big data

En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.

La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.

La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.

En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.

big data wikipedia

Las personas influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.

Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen siendo la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, se espera que el tamaño del mercado mundial de Big Data alcance los 268.400 millones de dólares en 2026.

En general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal de la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar. Sin embargo, lo más importante es saber cuál es su posición en lo que respecta a los Big Data. Es muy probable que se encuentre en una de estas dos situaciones:

ejemplos de big data

La analítica de big data es el proceso, a menudo complejo, de examinar big data para descubrir información -como patrones ocultos, correlaciones, tendencias de mercado y preferencias de los clientes- que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa.

A gran escala, las tecnologías y técnicas de análisis de datos ofrecen a las organizaciones una forma de analizar conjuntos de datos y recopilar nueva información. Las consultas de inteligencia empresarial (BI) responden a preguntas básicas sobre las operaciones y el rendimiento de la empresa.

La analítica de big data es una forma de analítica avanzada, que implica aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos impulsados por sistemas analíticos.

Las organizaciones pueden utilizar sistemas y software de análisis de big data para tomar decisiones basadas en datos que pueden mejorar los resultados relacionados con el negocio. Los beneficios pueden incluir un marketing más eficaz, nuevas oportunidades de ingresos, personalización de los clientes y mejora de la eficiencia operativa. Con una estrategia eficaz, estos beneficios pueden proporcionar ventajas competitivas sobre los rivales.

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