Big data pro contra
Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros nos damos cuenta en nuestro día a día. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en 2021 habrá 74 zetabytes de datos generados. Se espera que esta cifra se duplique en 2024.
Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también significan cosas diferentes. Este artículo le permitirá comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos, especialista en Big Data y analista de datos, así como otros temas en detalle.
La ciencia de los datos es la combinación de la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la captura de datos de forma ingeniosa, la capacidad de ver las cosas de forma diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.
Big data se refiere a volúmenes significativos de datos que no pueden ser procesados eficazmente con las aplicaciones tradicionales que se utilizan actualmente. El procesamiento de big data comienza con datos en bruto que no están agregados y que, en la mayoría de los casos, son imposibles de almacenar en la memoria de un solo ordenador.
Beneficios de los big data
El término «big data» hace referencia a las cantidades voluminosas y en constante crecimiento de datos que tiene una organización y que no pueden analizarse con los métodos tradicionales. Los big data, que incluyen tipos de datos estructurados y no estructurados, suelen ser la materia prima para que las organizaciones realicen análisis y extraigan información que les ayude a elaborar mejores estrategias empresariales. Es más que un subproducto de los procesos y aplicaciones tecnológicas. Los big data son uno de los activos más importantes hoy en día.
Los big data pueden estar formados por datos estructurados tradicionales, no estructurados o semiestructurados. Un ejemplo de big data no estructurado -y en constante crecimiento- son los datos generados por los usuarios en las redes sociales. El tratamiento de estos datos requiere un enfoque diferente al de los datos estructurados, junto con herramientas y técnicas especializadas.
Los big data son el subproducto de la explosión de información de hoy en día. Todos los ámbitos de la empresa y de la vida cotidiana contribuyen al creciente cúmulo de big data: el comercio minorista, el sector inmobiliario, los viajes y el turismo, las finanzas, las redes sociales y la tecnología; todos los aspectos de nuestra vida, desde los pasos que damos hasta nuestro historial financiero, son datos.
Fuentes 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.
Ejemplos de 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.