Ejemplos de big data
Hay tres propiedades que definen el término. Apodadas las tres V: volumen, velocidad y variedad, son la clave para entender cómo podemos medir los big data y lo diferentes que son los “big data” de los datos tradicionales.
Empezaremos por la más obvia. El big data es volumen. Volúmenes de datos que pueden alcanzar cotas sin precedentes, de hecho. Se calcula que cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos, por lo que en 2020 habrá 40 zettabytes de datos creados, lo que pone de manifiesto un aumento de 300 veces desde 2005. Como resultado, ahora no es raro que las grandes empresas tengan Terabytes -e incluso Petabytes- de datos en dispositivos de almacenamiento y en servidores. Estos datos ayudan a perfilar el futuro de una empresa y sus acciones, a la vez que hacen un seguimiento del progreso.
El crecimiento de los datos, y su consiguiente importancia, ha cambiado nuestra forma de verlos. Hubo un tiempo en el que no veíamos la importancia de los datos en el mundo corporativo, pero con el cambio en la forma de recopilarlos, hemos llegado a depender de ellos día a día. La velocidad mide esencialmente la rapidez con la que llegan los datos. Algunos datos llegarán en tiempo real, mientras que otros llegarán a trompicones, enviados por lotes. Y como no todas las plataformas experimentarán la entrada de datos al mismo ritmo, es importante no generalizar, descontar o sacar conclusiones sin tener todos los datos.
Big data 8 v
Big Data no se refiere únicamente a los datos que son grandes o tienen un gran volumen. El Big Data es una de esas formas de datos que surgen de diversas fuentes y se compone de varios tipos de datos en diferentes formatos.
La velocidad se refiere a la rapidez con la que se pueden procesar los datos y acceder a ellos. Por ejemplo, las publicaciones en las redes sociales, los vídeos de YouTube, los archivos de audio y las imágenes que se cargan por miles cada segundo deben ser accesibles lo antes posible.
Si los datos no son precisos, no sirven de nada, y aquí entra el concepto de veracidad. Se trata de asegurarse de que los datos recogidos por usted son precisos y también de mantener los datos malos lejos de sus sistemas.
Por otra parte, el big data también está cambiando a un ritmo más rápido con cientos de formatos de datos. Para obtener los mejores beneficios posibles del big data, las empresas deben comprender todas y cada una de sus características.
Las cuatro caras de los big data
El “Big” de Big Data distingue conjuntos de datos de tal magnitud que los sistemas tradicionales de bases de datos no están a la altura de la tarea de procesar adecuadamente la información. Sin embargo, hay más cosas que hacen que el Big Data sea grande que simplemente su escala. Doug Laney, analista de Gartner, describió en una ocasión que los Big Data se componen de las tres dimensiones de alto volumen, alta velocidad y alta variedad, pero hay otras “V” que ayudan a comprender la verdadera naturaleza de los Big Data y sus implicaciones.
Detrás de las cifras de volumen hay una tendencia aún mayor, y es que el 90% de los datos existentes se han creado en los últimos dos años. La velocidad a la que se generan, acumulan y analizan los datos se encuentra en una pronunciada curva de aceleración. A partir del próximo año, habrá 19.000 millones de conexiones de red en todo el mundo que alimentarán esta velocidad.
Aunque la mayoría de los datos se almacenan antes de su análisis, cada vez es más necesario el procesamiento en tiempo real de estos enormes volúmenes, como los 200 millones de correos electrónicos, los 300.000 tweets y las 100 horas de vídeos de Youtube que pasan cada minuto del día. El procesamiento en tiempo real reduce las necesidades de almacenamiento al tiempo que proporciona respuestas más ágiles, precisas y rentables.
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El Big Data en la analítica de RRHH está transformando la gestión de los recursos humanos en un nuevo avatar. Esto se debe a que, RRHH con la ayuda de Big Data, herramientas y tecnologías de análisis está evolucionando nuevos métodos implementables en la vida real, para mejorar y predecir las métricas de rendimiento de las organizaciones.
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Big data es un campo que trata las formas de analizar, extraer información o tratar de otro modo conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser tratados por el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional.
Los big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos.
El uso de herramientas y programas analíticos avanzados, más allá de la capacidad de las herramientas de software comúnmente utilizadas, para examinar inmensas cantidades de datos a través de numerosos sistemas en un tiempo definido. En el contexto de Big Data en el análisis de RRHH, significa el uso de múltiples fuentes de datos para evaluar y mejorar las prácticas de RRHH, incluyendo la formación y el desarrollo, las métricas de rendimiento, la gestión de la compensación y los beneficios, las métricas de contratación y las métricas de rendimiento general del negocio.