Las 3 v del big data

Variedad big data

Todas las empresas, grandes o pequeñas, gestionan una cantidad considerable de datos generados a través de sus diversos puntos de datos y procesos empresariales. A veces, las empresas son capaces de manejar estos datos mediante hojas de Excel, bases de datos de Access u otras herramientas similares. Sin embargo, cuando los datos no caben en esas herramientas y los casos de error humano aumentan por encima de los límites aceptables debido al intenso procesamiento manual, es el momento de pensar en el Big Data y la analítica.

La variedad en Big Data se refiere a todos los datos estructurados y no estructurados que tienen la posibilidad de ser generados por humanos o por máquinas. Los datos más comunes son los estructurados: textos, tweets, imágenes y vídeos. Sin embargo, los datos no estructurados, como los correos electrónicos, los mensajes de voz, los textos escritos a mano, las lecturas de ECG, las grabaciones de audio, etc., también son elementos importantes dentro de la variedad. La variedad consiste en la capacidad de clasificar los datos entrantes en varias categorías.

Los datos se generan incesantemente y contienen pepitas de información valiosa, fundamentales para el éxito de la empresa. El reto es cómo analizar y procesar estos datos para obtener esas pepitas de información que refuercen la estrategia, la eficiencia y el rendimiento de la empresa, ya sea la opinión de los clientes, las tendencias del mercado, la demanda de un producto o la actividad de la competencia.  Las soluciones de Big Data ayudan a las empresas a dar sentido a la información aleatoria, a ser proactivas y a empezar a marcar el ritmo en lugar de estar continuamente apagando incendios y siguiendo a la competencia.

Velocidad de los datos

Hay tres propiedades definitorias que pueden ayudar a desglosar 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 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.

Definición de big data

Si está tratando de entender lo que se entiende por big data pero le resulta difícil, no es el único. El término big data es una abreviatura común que mucha gente no entiende realmente, pero hay una manera más fácil de entenderlo, conociendo tres conceptos principales.

Sin embargo, hay una manera más fácil de entenderlo, conociendo tres conceptos principales: volumen, velocidad y variedad. En esta guía, analizaremos las 3V y su relación con el big data y cómo se diferencian de los antiguos procesos de gestión de datos.VolumenUno de los conceptos clave que hay que conocer en lo que respecta al big data es el volumen.Hay muchas empresas y negocios que consumen muchos datos, quizá porque tienen muchos usuarios o porque utilizan la IA para alimentar estos datos. Esto incluye dispositivos inteligentes en nuestros hogares que están constantemente aprendiendo y tomando su entorno o algo como Uber que tiene millones de clientes en cualquier momento – y todo esto está añadiendo muchos datos a la mezcla.Para explicar mejor esto, vamos a echar un vistazo a

Big data 6 vs.

Hoy en día, podríamos decir que la popularidad de Big Data está incluso en su punto álgido. Mucha gente habla de Big Data y se pueden encontrar muchos blogs, artículos y cursos sobre el tema en Internet. En muchos de ellos se mencionan las V de Big Data. ¿Sabe usted cuáles son estas V? ¿Entiende realmente qué es el Big Data y cuándo se necesitan las tecnologías de Big Data?

Hoy en día, los ordenadores son esenciales para la gestión de la información vital en las empresas. Con cada uso de la tecnología, se puede rastrear un nuevo registro que contenga información relacionada con una determinada actividad. Por lo tanto, es fácil imaginar la enorme cantidad de datos disponibles para las empresas que podrían analizarse para aprender lo máximo posible de ellos y mejorar elementos como los procedimientos relacionados con los costes, la evaluación de los clientes o la salud humana global.

El tratamiento de estas enormes cantidades de datos es un verdadero reto para la comunidad informática. De hecho, las tecnologías tradicionales de procesamiento de datos no pueden manejarlos adecuadamente, y por eso se necesitan nuevas tecnologías (tecnologías de Big Data). La pregunta ahora es: ¿cuándo necesitamos estas nuevas tecnologías? ¿Significa Big Data sólo «una enorme cantidad de datos»? ¿El «Big» de «Big Data» sólo se refiere al volumen de los datos?