Como surge el big data

Ejemplos de big data

Algunos expertos en gestión de datos han descrito los Big Data (con un poco de sorna) como «cantidades enormes, abrumadoras e incontrolables de información». En 1663, John Graunt también se enfrentó a «cantidades abrumadoras de información» mientras estudiaba la peste bubónica, que estaba asolando Europa. Graunt utilizó la estadística y se le atribuye ser la primera persona que utilizó el análisis estadístico de datos. A principios del siglo XIX, el campo de la estadística se amplió para incluir la recopilación y el análisis de datos.

Esos pasos fundacionales de la concepción moderna de Big Data implican el desarrollo de ordenadores, teléfonos inteligentes, Internet y equipos sensoriales (Internet de las cosas) para proporcionar datos. Las tarjetas de crédito también desempeñaron un papel, al proporcionar cantidades de datos cada vez mayores, y ciertamente los medios sociales cambiaron la naturaleza de los volúmenes de datos de maneras novedosas y aún en desarrollo. La evolución de la tecnología moderna se entrelaza con la evolución del Big Data.

Los datos se convirtieron en un problema para la Oficina del Censo de Estados Unidos en 1880. Calcularon que tardarían ocho años en manejar y procesar los datos recogidos durante el censo de 1880, y predijeron que los datos del censo de 1890 tardarían más de 10 años en procesarse. Afortunadamente, en 1881, un joven que trabajaba para la oficina, llamado Herman Hollerith, creó la máquina tabuladora Hollerith. Su invento se basaba en las tarjetas perforadas diseñadas para controlar los patrones tejidos por los telares mecánicos. Su máquina de tabulación redujo diez años de trabajo a tres meses de trabajo.

Una breve historia del big data

En los últimos cinco años, se ha comprendido cada vez mejor el papel que pueden desempeñar los macrodatos a la hora de proporcionar información valiosísima a una organización, revelando sus puntos fuertes y débiles y permitiendo a las empresas mejorar sus prácticas. Los macrodatos no tienen una agenda, no juzgan ni son partidistas: simplemente revelan una instantánea de la actividad.

Sin embargo, aunque muchas organizaciones comprenden la importancia de los datos, muy pocas ven todavía su impacto. Un nuevo estudio titulado Broken Links: Why analytics have yet to pay off (Enlaces rotos: por qué la analítica aún no ha dado sus frutos) afirma que el 70% de los ejecutivos de las empresas reconocen la importancia de la analítica de ventas y marketing, pero sólo el 2% afirma que su analítica ha logrado un impacto amplio y positivo. Este hallazgo apunta a la necesidad de que el Big Data sea manejado por empresas subcontratadas que se especialicen en el análisis de los datos generados por las empresas y que puedan ofrecer perspectivas reales y procesables. En el prólogo de su informe, Dan Weatherill escribe que «Nuestra encuesta y las entrevistas de seguimiento realizadas a casi 450 altos ejecutivos con sede en Estados Unidos de sectores como el farmacéutico, los dispositivos médicos, la informática, los servicios financieros, las telecomunicaciones y los viajes y la hostelería confirmaron una cosa que ya sabíamos: pocas organizaciones han sido capaces de acertar y de generar el tipo de impacto empresarial que esperaban».

Qué es el big data

Este artículo se adentra en el mundo del big data, la historia del big data desde sus inicios en el siglo XX hasta el big data tal y como lo conocemos ahora. El artículo también analiza algunas de las aplicaciones más destacadas del big data en el mundo en que vivimos.

En el panorama empresarial actual, la gestión de datos puede ser un factor determinante para el éxito o el fracaso. La mayoría de las empresas han empezado a darse cuenta de la importancia de incorporar estrategias que puedan transformarlas mediante la aplicación de big data. En este empeño, las empresas se están dando cuenta de que el big data no es simplemente una tecnología o técnica única. Más bien, el big data es una tendencia que se extiende por numerosos campos de los negocios y la tecnología.

Big Data es el término utilizado para referirse a las iniciativas y tecnologías que comprenden datos demasiado diversos, de rápida evolución y vastos para que las tecnologías, la infraestructura y las habilidades ordinarias puedan abordarlos exhaustivamente. Es decir, el volumen, la velocidad y la variedad de los datos son demasiado grandes. A pesar de la complejidad de estos datos, los avances tecnológicos están permitiendo a las empresas extraer valor de los big data.

Valor de los big data

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [9][10] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[11] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[12] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[13]. Una cuestión que se plantea a las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[14].