Big data analytics significado

Definición de análisis de datos

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.

Qué es el big data

Big Data es el océano de información en el que nadamos cada día: enormes zettabytes de datos que fluyen desde nuestros ordenadores, dispositivos móviles y sensores de máquinas. Las organizaciones utilizan estos datos para tomar decisiones, mejorar procesos y políticas y crear productos, servicios y experiencias centrados en el cliente. Los Big Data se definen como “grandes” no sólo por su volumen, sino también por la variedad y complejidad de su naturaleza. Normalmente, superan la capacidad de las bases de datos tradicionales para capturarlos, gestionarlos y procesarlos. Además, los Big Data pueden proceder de cualquier lugar o cosa de la Tierra que podamos controlar digitalmente. Los satélites meteorológicos, los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), las cámaras de tráfico, las tendencias de las redes sociales… son sólo algunas de las fuentes de datos que se extraen y analizan para hacer que las empresas sean más resistentes y competitivas.

El verdadero valor de los Big Data se mide por el grado de capacidad de análisis y comprensión de los mismos. La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las modernas tecnologías de bases de datos permiten que la visualización y el análisis de los Big Data ofrezcan información práctica en tiempo real. El análisis de Big Data ayuda a las empresas a poner sus datos en funcionamiento, para aprovechar nuevas oportunidades y construir modelos de negocio. Como afirmó acertadamente Geoffrey Moore, autor y analista de gestión, “Sin la analítica de Big Data, las empresas están ciegas y sordas, vagando por la red como un ciervo en una autopista”.

Métodos de análisis de big data

La analítica de big data es el uso de la identificación de patrones a partir de grandes cantidades de información sin procesar recopilada de una variedad de informes, encuestas, interacciones digitales y transacciones. Descubra la importancia de la analítica de big data a través de una visión general de las herramientas y técnicas utilizadas.

Importancia de la analítica de big dataAsí que una pregunta que se le ocurre a Zane es, ¿por qué es importante la analítica de big data? ¿Por qué una empresa utilizaría esta técnica? Bueno, las empresas necesitan tomar decisiones. Tomar decisiones futuras, encontrar nuevas oportunidades, hacer movimientos de negocios, crear una operación más eficiente, e incluso aumentar la satisfacción de sus clientes son todas las decisiones que una empresa podría tomar. Zane aprende que la analítica de big data puede ayudar a una empresa a reducir costes identificando formas más eficientes de realizar esas actividades. Por ejemplo, los complejos turísticos y los casinos utilizan la analítica de big data para ayudarles a tomar decisiones rápidas. Dado que la estancia en un complejo turístico o en un casino suele ser breve, es importante poder detectar rápidamente cualquier problema potencial para que el cliente quede satisfecho y vuelva en el futuro. Otro ejemplo es la industria de la salud. El sector sanitario cuenta con una gran cantidad de datos, como los historiales de los pacientes y la información de los seguros. Como hay tantos datos, puede ser difícil gestionarlos. La analítica de big data permite un examen exhaustivo de los datos y puede conducir a un diagnóstico o plan de tratamiento más rápido.

Beneficios de los datos masivos

Es más que una palabra de moda tecnológica: la analítica de big data en tiempo real es una nueva tecnología que está redefiniendo la forma en que las organizaciones de TI reúnen inteligencia empresarial procesable, detectan amenazas de ciberseguridad y miden el rendimiento de aplicaciones críticas y servicios web o desplegados en la nube.

El análisis de big data en tiempo real es una función o herramienta de software capaz de analizar grandes volúmenes de datos entrantes en el momento en que se almacenan o se crean con la infraestructura de TI. El software de seguridad de TI de la empresa, como las tecnologías de gestión de eventos de seguridad (SEM) o de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM), suelen contar con capacidades para el análisis de grandes conjuntos de datos en tiempo real.

Hoy en día, las organizaciones empresariales están desplegando más aplicaciones en la nube que nunca. Cada aplicación o servidor crea registros generados por el ordenador de todas sus actividades, conocidos como registros de eventos. Con millones de nuevos registros de eventos creados cada día, las organizaciones dependen de la analítica de big data en tiempo real para peinar eficazmente los datos en busca de patrones y perspectivas relevantes que impulsen la toma de decisiones empresariales y de TI con capacidad de respuesta.