¿dónde encontramos big data?

análisis de grandes datos

Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.

uso de los grandes datos

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los paquetes de software estadístico de escritorio utilizados para visualizar los datos suelen tener dificultades para procesar y analizar los big data. El procesamiento y análisis de big data puede requerir «software masivamente paralelo que se ejecuta en decenas, cientos o incluso miles de servidores»[14] Lo que se califica como «big data» varía en función de las capacidades de quienes lo analizan y de sus herramientas. Además, la ampliación de las capacidades hace de los big data un objetivo móvil. «Para algunas organizaciones, enfrentarse a cientos de gigabytes de datos por primera vez puede provocar la necesidad de reconsiderar las opciones de gestión de datos. Para otras, pueden ser necesarias decenas o cientos de terabytes antes de que el tamaño de los datos se convierta en una consideración significativa»[15].

cómo funciona el big data

La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

¿Qué son exactamente los big data? Puede definirse como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo supera la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Las características de los big data incluyen un alto volumen, una alta velocidad y una gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, los medios sociales y el Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos proceden de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y medios sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy gran escala.

Con la analítica de big data, puede impulsar una toma de decisiones mejor y más rápida, la modelización y predicción de resultados futuros y la mejora de la inteligencia empresarial. A la hora de crear su solución de big data, considere el software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema Hadoop como herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos rentables y flexibles, diseñadas para manejar el volumen de datos que se genera hoy en día.

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La figura 2 muestra el empleo de las aplicaciones de big data en las ciudades inteligentes. Las aplicaciones de las ciudades inteligentes generan enormes cantidades de datos, mientras que los sistemas de big data utilizan estos datos para proporcionar información que mejore las aplicaciones de las ciudades inteligentes. Los sistemas de big data almacenan, procesan y extraen la información de las aplicaciones de las ciudades inteligentes de manera eficiente para producir información que mejore los diferentes servicios de las ciudades inteligentes. Además, los big data ayudarán a los responsables de la toma de decisiones a planificar cualquier ampliación de los servicios, recursos o áreas de las ciudades inteligentes.Fig. 2Relación entre las ciudades inteligentes y los big dataImagen a tamaño completo

Hemos revisado varios ejemplos de aplicaciones de big data, que pueden considerarse como guías para dirigir los esfuerzos de desarrollo de aplicaciones para ciudades inteligentes. Muchos de ellos alcanzaron diversos niveles de éxito y la mayoría añadieron valiosos componentes para mejorar los servicios y aplicaciones de las ciudades inteligentes. La tabla 3 muestra cómo ciudades de todo el mundo utilizan las aplicaciones de big data en diferentes componentes de la ciudad inteligente mediante la implementación de proyectos reales de ciudades inteligentes. La revisión de algunas de las implementaciones reales reveló que existen beneficios de los big data que se reflejan en los componentes de las ciudades inteligentes. La tabla 4 resume estos beneficios dentro de los diferentes ámbitos de aplicación utilizados en las ciudades inteligentes.Tabla 3 Ejemplos de proyectos de big data en componentes de ciudades inteligentesTabla completa