Dimensiones de big data

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Uso de los big data

Los big data van más allá del volumen, la variedad y la velocidad. Es necesario conocer estas 10 características y propiedades de los big data para prepararse tanto para los retos como para las ventajas de las iniciativas de big data.

El término big data comenzó a aparecer de forma escasa a principios de la década de 1990, y su prevalencia e importancia aumentaron exponencialmente con el paso de los años. Hoy en día, el término big data se considera a menudo parte integrante de la estrategia de datos de una empresa.

Puede que haya oído hablar de las tres “V” de los big data, pero creo que hay otras siete características importantes que debe conocer. Convenientemente, cada una de estas propiedades también empieza por v, así que vamos a hablar de las 10 V de los big data.

El volumen es probablemente la característica más conocida de los big data; esto no es una sorpresa, teniendo en cuenta que más del 90 por ciento de todos los datos actuales se han creado en los últimos dos años. La cantidad actual de datos puede ser realmente asombrosa. He aquí algunos ejemplos:

— Se estima que en 2016 se tomaron 1,1 billones de fotos, y se prevé que esa cifra aumente un 9 por ciento en 2017. Dado que una misma foto suele tener varias instancias almacenadas en diferentes dispositivos, servicios para compartir fotos o documentos, así como servicios de redes sociales, también se prevé que el número total de fotos almacenadas aumente de 3,9 billones en 2016 a 4,7 billones en 2017.

¿Cuáles son las tres dimensiones del big data?

Tres características definen los Big Data: volumen, variedad y velocidad.

¿Cuáles son las 7 V de los big data?

Las 7Vs de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Variabilidad, Veracidad, Valor y Visibilidad.

¿Cuáles son las 5 Vs del big data?

Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.

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“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 del MBA de 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.

¿Qué es el 3v de big data?

Las tres V de Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad.

¿Cuál es la estructura de los big data?

Las estructuras de big data pueden dividirse en tres categorías: estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas. Veámoslas en detalle.

¿Cuáles son las 10 Vs del big data?

En 2014, Data Science Central, Kirk Born ha definido los big data en 10 V, es decir, Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad, Validez, Valor, Variabilidad, Lugar, Vocabulario y Vaguedad [6].

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El big data representa un nuevo paradigma tecnológico para los datos que se generan a gran velocidad y volumen, y con gran variedad. Los big data se vislumbran como un elemento de cambio capaz de revolucionar la forma de operar de las empresas en muchos sectores. Este artículo presenta una visión integrada de los big data, traza la evolución de los big data en los últimos 20 años y analiza la analítica de datos esencial para procesar diversos datos estructurados y no estructurados. Este artículo ilustra la aplicación de la analítica de datos utilizando datos de revisión de comerciantes. A continuación, se evalúan las repercusiones de los big data en los principales resultados empresariales. Por último, se discuten seis retos técnicos y de gestión.

¿Cuáles son las 6 Vs del big data?

La mejor manera de describir los big data es con las seis V: volumen, variedad, velocidad, valor, veracidad y variabilidad.

¿Qué es la veracidad en el big data?

La veracidad de los datos, en general, es el grado de exactitud o veracidad de un conjunto de datos. Sin embargo, en el contexto de los big data, adquiere un significado un poco más amplio. Más concretamente, cuando se trata de la exactitud de los big data, no se trata solo de la calidad de los datos en sí, sino de la fiabilidad de la fuente de datos, el tipo y el procesamiento de los mismos.

¿Qué es un ejemplo de big data?

¿Cuáles son los ejemplos de big data? Los big data proceden de innumerables fuentes: algunos ejemplos son los sistemas de procesamiento de transacciones, las bases de datos de clientes, los documentos, los correos electrónicos, los historiales médicos, los registros de clics de Internet, las aplicaciones móviles y las redes sociales.

Ejemplos de big data

¿Qué es el big data? Es una buena pregunta. Parece que hay tantas definiciones de big data como empresas, organizaciones sin ánimo de lucro, agencias gubernamentales y personas que quieren beneficiarse de ellos.

Una interpretación popular de big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes. Un informe del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología definió los big data como “conjuntos de datos extensos -principalmente en las características de volumen, velocidad y/o variabilidad- que requieren una arquitectura escalable para un almacenamiento, manipulación y análisis eficientes”. Algunos han definido los big data como una cantidad de datos que supera un petabyte -un millón de gigabytes-.

Estos datos proceden de innumerables fuentes: teléfonos inteligentes y publicaciones en las redes sociales; sensores, como semáforos y contadores de servicios públicos; terminales de puntos de venta; dispositivos portátiles de los consumidores, como los medidores de peso; historiales médicos electrónicos; y un largo etcétera.

En las profundidades de estos datos hay inmensas oportunidades para las organizaciones que tienen el talento y la tecnología para transformar sus vastos almacenes de datos en una visión procesable, una mejor toma de decisiones y una ventaja competitiva.

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