Por que el big data es tan importante

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Qué es el big data

Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.

El término “big data” se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la más extendida, como las tres V:

Volumen.  Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

Beneficios del big data

Big Data es el término que explica el gran volumen de datos, tanto estables como inestables, que inunda la empresa a diario. Para poder calificarlo como tal, los datos en cuestión deben presentar las categorías conocidas como las cuatro V: Por Matthew Meehan

Este concepto existe desde hace muchos años y la mayoría de las organizaciones entienden que capturar todos los datos conlleva un importante valor potencial para la empresa. Incluso antes de que el Big Data se convirtiera en un concepto en la década de 1950, las empresas utilizaban análisis básicos como hojas de cálculo y cálculos para supervisar el desarrollo de tendencias y conocimientos antes de desarrollar el concepto inicial de Big Data. Aunque este concepto supuso un aumento de la velocidad y la eficiencia, el tiempo empleado no permitía más que realizar predicciones futuras. En comparación con la actualidad, las tendencias son ahora identificables de forma instantánea, lo que permite un desarrollo estratégico inmediato que facilita flujos de trabajo más rápidos, permaneciendo ágil a su entorno y siendo constantemente competitivo.

Sin embargo, el principal factor para utilizar estos datos también depende de la comprensión de por qué el Big Data es realmente tan importante para las empresas en primer lugar, especialmente teniendo en cuenta que no es realmente la cantidad lo que importa, sino lo que las organizaciones hacen con él.

Características de los big data

Los big data son datos estructurados y no estructurados de enorme volumen y diversidad, así como métodos para procesarlos, que permiten el análisis distribuido de la información.  El término Big Data apareció en 2008.  Fue utilizado por primera vez por el editor de la revista Nature, Clifford Lynch.  Habló del crecimiento explosivo de la información mundial y señaló que las nuevas herramientas y las tecnologías más avanzadas ayudarán a dominarlos y controlarlos.

En palabras sencillas, big data es un nombre común para grandes conjuntos de datos y métodos para procesarlos.  Dichos datos se procesan eficazmente mediante herramientas de software escalables que aparecieron a finales de la década de 2000 y se han convertido en una alternativa a las bases de datos tradicionales y a las soluciones de Business Intelligence.

Minería de datos: proceso de procesamiento y estructuración de datos, etapa de la analítica para identificar patrones. (Estructurar información diversa, buscar conexiones ocultas y poco evidentes para llevarlas a un denominador común)

En 2007, se popularizó un nuevo tipo de aprendizaje automático: el aprendizaje profundo.  Permitió mejorar las redes neuronales hasta el nivel de la inteligencia artificial limitada.  En el aprendizaje automático ordinario, el ordenador adquiría experiencia a través de los ejemplos de un programador, mientras que en el Deep Learning, el propio sistema crea cálculos de varios niveles y saca conclusiones.

El valor de los big data

Los datos, en el mundo empresarial y tecnológico actual, son indispensables. Las tecnologías e iniciativas de Big Data están surgiendo para analizar estos datos con el fin de obtener información que ayude a tomar decisiones estratégicas. El concepto evolucionó a principios del siglo XXI, y todos los gigantes de la tecnología están haciendo uso de las herramientas y tecnologías de Big Data. Big Data se refiere a conjuntos de datos vastos y voluminosos que pueden ser estructurados o no estructurados. Esta cantidad masiva de datos es producida cada día por las empresas y los usuarios. La analítica de Big Data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos para subrayar ideas y patrones. El campo de la analítica de datos es en sí mismo muy amplio.

La analítica de Big Data es, de hecho, una revolución en el campo de las tecnologías de la información. El uso de la analítica de datos por parte de las empresas aumenta cada año. El principal objetivo de las empresas son los clientes. Por lo tanto, el campo está floreciendo en las aplicaciones Business to Consumer (B2C). Tenemos tres divisiones de análisis de Big Data: La analítica prescriptiva, la analítica predictiva y la analítica descriptiva. Este campo ofrece un inmenso potencial, y en este blog hablaremos de cuatro perspectivas para explicar por qué la analítica de big data es tan importante hoy en día…

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