¿cuáles son los principios del big data?

capas de big data

El inmensamente valioso Big Data y su uso adecuado para facilitar la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), algunos de los mecanismos técnicos, se combinan generalmente juntos para ser ampliamente conocidos como ‘Big Data Analytics’.

El aprendizaje automático es una subcategoría de la IA. Es la forma más desarrollada de IA, ya que es una técnica de uso intensivo de datos que utiliza montones de datos para crear, entrenar y probar los agentes de IA. El ML, según Arthur Samuel, es «un campo de estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente». Siendo uno de los campos de la IA que más rápidamente progresa y crece, el Aprendizaje Automático significa conjuntos de herramientas y técnicas que permiten a los ordenadores «pensar» mediante la creación de algoritmos matemáticos basados en datos acumulados. Puede dividirse en tres tipos de aprendizaje

La capacidad de los algoritmos, basada en la experiencia, de cambiar su rendimiento. La IA, el ML y el Big Data pueden trabajar juntos para tener un gran impacto en el ámbito de las empresas de negocio a negocio (B2B). Pueden reunir datos genuinos y originales para generar clientes potenciales, y analizar datos no estructurados para ayudar en campañas de marketing eficaces. La predicción y la gestión de las cuentas y los esfuerzos de venta pueden ayudar a las empresas B2B a proporcionar sugerencias a los clientes sobre los productos y servicios que complementarían el negocio en particular. El ML puede explotar mejor las ventajas ocultas del Big Data al tratar con grandes cantidades de datos, de diversas fuentes y variables – se nutre de conjuntos de datos en constante crecimiento, con más datos que resultan en un mayor aprendizaje y consecuentemente altos rendimientos en la aplicación.

cuáles son los tres principios básicos para entender los fundamentos de la integración de 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.

arquitectura de big data

Hay tres propiedades que definen el término. Apodadas las tres V: volumen, velocidad y variedad, son clave para entender cómo podemos medir los big data y lo diferentes que son los «big data» de los datos antiguos.

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.

principios de extracción de datos

La evolución de las tecnologías de Big Data en los últimos 20 años ha presentado una historia de batallas con el creciente volumen de datos. El reto del big data aún no se ha resuelto, y el esfuerzo seguramente continuará, ya que el volumen de datos seguirá creciendo en los próximos años. El sistema original de bases de datos relacionales (RDBMS) y el OLTP (Online Transaction Processing) asociado facilitan mucho el trabajo con los datos utilizando SQL en todos los aspectos, siempre que el tamaño de los datos sea lo suficientemente pequeño como para gestionarlo. Sin embargo, cuando los datos alcanzan un volumen significativo, se hace muy difícil trabajar con ellos porque se tardaría mucho tiempo, o a veces incluso sería imposible, leer, escribir y procesar con éxito.

En general, tratar con una gran cantidad de datos es un problema universal para los ingenieros y científicos de datos. El problema se ha manifestado en muchas nuevas tecnologías (Hadoop, base de datos NoSQL, Spark, etc.) que han florecido en la última década, y esta tendencia continuará. Este artículo está dedicado a los principales principios que hay que tener en cuenta cuando se diseña e implementa un proceso intensivo de datos de gran volumen, que podría ser una preparación de datos para sus aplicaciones de aprendizaje automático, o la extracción de datos de múltiples fuentes y la generación de informes o cuadros de mando para sus clientes.