¿cuál es el valor de big data?

el dinero de los big data

El big data es un campo de la ciencia de los datos que explora cómo se pueden utilizar diferentes herramientas, metodologías y técnicas para analizar conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos, descomponerlos y obtener sistemáticamente conocimientos e información de ellos. Pero para comprender realmente lo complejos que son los big data, tenemos que entender las 5 V de los big data.

Los datos son generados por innumerables fuentes y en diferentes formatos (estructurados, no estructurados y semiestructurados). Debido a su rápida producción en conjuntos extremadamente grandes, las empresas que quieren incorporar el big data a sus estrategias de negocio están empezando a sustituir las herramientas y métodos tradicionales utilizados para la inteligencia y el análisis empresarial por software y sistemas personalizados que les permitan recopilar, almacenar, procesar y presentar eficazmente todos esos datos en tiempo real.

El flujo de datos en el mundo actual es masivo y continuo, y la velocidad a la que se puede acceder a los datos afecta directamente al proceso de toma de decisiones. El objetivo principal es recopilar, procesar y presentar los datos lo más cerca posible del tiempo real, ya que incluso una pequeña cantidad de datos en tiempo real puede proporcionar a las empresas información y conocimientos que conducirán a mejores resultados empresariales que los grandes volúmenes de datos que tardan mucho tiempo en procesarse.

5 v big data deutsch

Todo el ecosistema de herramientas de Big Data rara vez brilla sin esos tres ingredientes. Sin las tres V, probablemente sea mejor no utilizar soluciones de Big Data en absoluto y, en su lugar, limitarse a ejecutar un back-end más tradicional.

Aunque las tres V son el núcleo de atributos más aceptado, hay varias extensiones que pueden considerarse. Las cinco V de Big Data amplían las tres ya cubiertas con dos características más: veracidad y valor.

En general, la veracidad de los datos se define como la exactitud o veracidad de un conjunto de datos. En muchos casos, la veracidad de los conjuntos de datos puede rastrearse hasta la procedencia de la fuente. De este modo, muchos hablan de fuentes, tipos o procesos de datos fiables. Sin embargo, cuando se combinan múltiples fuentes de datos, por ejemplo, para aumentar la variedad, la interacción entre los conjuntos de datos y el panorama resultante no homogéneo de la calidad de los datos puede ser difícil de rastrear.

Es importante no confundir la veracidad con la interpretabilidad. Incluso con datos precisos, las interpretaciones erróneas en la analítica pueden llevar a conclusiones equivocadas. Sin embargo, esto no es en principio una propiedad del conjunto de datos, sino de los métodos analíticos y del planteamiento del problema.

ejemplo de valor en big data

“El big data es como el sexo entre adolescentes. Todos hablan de ello pero nadie sabe realmente cómo es”. Así concluía Óscar Herencia, director general de la aseguradora MetLife Iberia y profesor de MBA en la Universidad Antonio de Nebrija, su ponencia sobre el impacto del big data en el sector asegurador en la 13ª edición de OmExpo, la popular cumbre de marketing digital y ecommerce que se celebra en Madrid.

Desde la medicina hasta las finanzas, las tecnologías de procesamiento de datos a gran escala ya están empezando a cumplir su promesa de transformar las sociedades contemporáneas. Los cambios sociales de gran alcance no se producen de la noche a la mañana. Poco a poco, se convierten en parte de nuestra vida cotidiana, hasta que su carácter revolucionario se disipa. Hace años, los coches híbridos empezaron a llamar la atención de la gente. Hoy, los coches eléctricos son cada vez menos raros, al menos en las grandes ciudades.

Parafraseando las cinco famosas W del periodismo, la presentación de Herencia se basó en lo que él llamó las “cinco V del big data”, y su impacto en el negocio. Son volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

características de los big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas de ellos casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa reunía información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.