¿cuáles son los problemas del big data?

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aspectos negativos del big data

Los problemas del big data han traído muchos cambios en la forma de procesar y gestionar los datos a lo largo del tiempo. Hoy en día, los datos no sólo suponen un reto por su volumen, sino también por su alta velocidad de generación. La calidad y validez de los datos varía de una fuente a otra, por lo que son difíciles de procesar. Este problema ha llevado al desarrollo de varios motores/plataformas de procesamiento de flujos por parte de diferentes empresas como Yahoo, LinkedIn, etc. Además de un mejor rendimiento en términos de latencia, el procesamiento de flujos supera otra deficiencia de los sistemas de procesamiento de datos por lotes, es decir, el escalado con datos de alta «velocidad». La disponibilidad de varias plataformas también supuso otro reto para las organizaciones usuarias en cuanto a la selección de la plataforma de procesamiento de flujos más apropiada para sus necesidades. En este capítulo, propusimos una taxonomía que facilitó la comparación de las diferentes características ofrecidas por las plataformas de procesamiento de flujos. Basándonos en esta taxonomía, presentamos una encuesta y un estudio comparativo de cinco motores de procesamiento de flujos de código abierto. Nuestro estudio comparativo proporciona una visión de cómo seleccionar la mejor plataforma para un caso de uso determinado.

cuestiones éticas de los grandes datos

En los últimos dos años se ha creado más del 90% de los datos del mundo, y con 2,5 quintillones de bytes de datos generados diariamente, está claro que el futuro está lleno de más datos, lo que también puede significar más problemas de datos.

Las empresas pueden aprovechar los datos para aumentar el rendimiento en muchos ámbitos. Algunos de los mejores casos de uso de los datos son: disminuir los gastos, crear innovación, lanzar nuevos productos, hacer crecer la cuenta de resultados y aumentar la eficiencia, por nombrar algunos. A pesar de las ventajas, las empresas han tardado en adoptar la tecnología de datos o en poner en marcha un plan para crear una cultura centrada en los datos. De hecho, según un estudio de Gartner, de las 196 empresas encuestadas, el 91% afirma que aún no ha alcanzado un nivel de madurez «transformacional» en sus datos y análisis.

Solución: Una forma de combatir la lentitud de la adopción es adoptar un enfoque descendente para introducir y formar a su organización en el uso de los datos y los procedimientos. Si su equipo interno no dispone de los recursos necesarios, considere la posibilidad de contratar a especialistas o consultores de TI y organizar talleres para formar a su organización.

análisis de grandes datos

Cuando se ratificó la 4ª Enmienda en 1791 para otorgar a los ciudadanos estadounidenses la «expectativa razonable de privacidad», quienes la redactaron no podían imaginar las complicaciones de la tecnología del siglo XXI.

No hay duda de que nos beneficiamos de muchas comodidades y avances gracias a las aplicaciones y servicios impulsados por el Big Data, pero ¿a qué riesgo se expone nuestra privacidad? ¿Tenemos algún control sobre el uso de nuestra información personal? Nos encontramos en un punto en el que incluso un boicot tecnológico total podría no protegernos del todo. A menos, por supuesto, que elijas ir andando a todas partes, llevar una máscara diferente cada día (para frustrar la tecnología de reconocimiento facial) y utilizar sólo dinero en efectivo (que nunca deposites en una entidad financiera). Lograr navegar por el mundo moderno sin tecnología es bastante complicado y no necesariamente protegerá su privacidad al 100%.

Es cierto que mucha de esta información se utiliza de forma benigna, pero el potencial de que los datos sensibles se utilicen para el mal es aterrador. Y el gobierno de EE.UU. todavía está tratando de determinar la mejor manera de regular las normas de privacidad de Internet. El Congreso está debatiendo actualmente las normas aprobadas el año pasado por la Comisión Federal de Comunicaciones, que exigen a los proveedores de servicios de Internet que informen a sus clientes de la información que se recoge y de cómo se utilizará o compartirá.

problemas del big data en la sanidad

Discutimos algunos de los aspectos negativos del uso de big data, como las falsas equivalencias y los sesgos, la vulnerabilidad a las violaciones de seguridad, la protección contra el acceso no autorizado y la falta de normas internacionales para la regulación de la privacidad de los datos.

El Big Data es único por su tamaño y escala. Si añadimos el aprendizaje automático y la ciencia de los datos, este gran volumen permitirá alcanzar niveles de precisión y alcance sin precedentes en las predicciones. Cuando se trata de Big Data, no hay que preocuparse por el tamaño insuficiente de las muestras ni por los resultados de los grupos de prueba, porque el tamaño de la muestra lo es todo. Así que es fácil pensar que con las famosas 3 V (o 5, 6, 7 V) cada pieza de entrada posible está a su servicio y disposición, lo que significa un control total sobre sistemas y servicios complejos, infalibles e infinitamente escalables.

Sin embargo, cuando se procesan automáticamente cantidades de datos tan vastas y completas, es inevitable que surjan numerosos problemas. Algunos de ellos son heredados de los tiempos del «small data»; otros son nuevos y exclusivos del formato Big Data. A continuación se presentan tres de los problemas más destacados, junto con las soluciones sugeridas.

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