Principales características del big data

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El valor de los grandes datos

Nuestro mundo nunca ha estado tan digitalizado. Estamos constantemente bombardeados por la tecnología, en todos los aspectos de la vida. Los teléfonos móviles, los dispositivos inteligentes, las redes sociales, los sensores, los vídeos en streaming, los dispositivos IoT… todo ello alimenta el crecimiento masivo de datos de las últimas décadas.

El resultado es una nueva clase de problemas de datos clasificados bajo el nombre de “big data”. Casi todas las organizaciones se esfuerzan por lidiar con los big data, ya que se enfrentan a los retos asociados a cómo gestionarlos, analizarlos, protegerlos y ponerlos a disposición de todos, desde los científicos de datos hasta los líderes de marketing.

El éxito de las soluciones analíticas de próxima generación requiere un nuevo enfoque para adaptarse al nuevo entorno de datos sin límites, a las demandas de soluciones sin código y a la mejora de la operatividad, a la vez que están preparadas para la nube y aprovechan la IA/ML para la automatización. Sin embargo, para mejorar las operaciones empresariales, es importante entender primero las características de los big data.

Los datos se producen a una escala masiva. Por ejemplo, piense en la cantidad de datos que generan constantemente sus teléfonos móviles: chats, blogs, SMS, fotos/vídeos, búsquedas en la web, música en streaming, juegos, datos de tráfico, datos de localización, noticias, correos electrónicos, etc. Para 2025, IDC predice que la Datasfera Global crecerá hasta los 175 zettabytes, y casi el 30% de esos datos serán en tiempo real, creados en parte por usuarios conectados que tendrán una interacción digital aproximadamente cada 18 segundos.

Ejemplos de Big Data

Aquí radica el valor esencial de los conjuntos de Big Data: con tantos datos disponibles existe un enorme potencial de análisis y búsqueda de patrones en una medida que no está al alcance del análisis humano ni de las técnicas informáticas tradicionales.

Dado el tamaño de los conjuntos de Big Data, el análisis no puede realizarse con los recursos informáticos tradicionales. Se necesitan herramientas especializadas de procesamiento, almacenamiento y análisis de Big Data. Con este fin, los Big Data han apuntalado el crecimiento de la computación en nube, la computación distribuida y las plataformas de computación de borde, además de impulsar los campos emergentes del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Dado que el acceso a los datos suele provenir de múltiples fuentes y sistemas, la capacidad de tratar la variabilidad de los datos es una característica esencial de las soluciones de Big Data. Dado que los Big Data suelen estar desestructurados o, en el mejor de los casos, semiestructurados, uno de los principales retos es la tarea de estandarizar y racionalizar los datos.

Los sistemas deben ser robustos y escalables y emplear tecnologías específicamente diseñadas para proteger la integridad de los datos de alta velocidad y en tiempo real. manejar el ritmo, como las tecnologías avanzadas de almacenamiento en caché y en búfer.

¿Cuáles son las cuatro características de los big data?

Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos, que pueden ser tanto estructurados como no estructurados. Su concepto engloba las infraestructuras, tecnologías y herramientas creadas para gestionar esta gran cantidad de información. Sin embargo, el conjunto de datos con el prefijo Big es tan grande que es imposible “palearlo” con la estructuración y la analítica. Esta es la razón por la que necesitamos una Plataforma que comprenda un conjunto de múltiples tecnologías para Ingerir, analizar, buscar, procesar una gran cantidad de información estructurada y no estructurada para obtener Insights en Tiempo Real y Visualización de Datos.

Ayuda a diseñar el Data Pipeline con los diversos requisitos del Sistema de Procesamiento de Lotes o del Sistema de Procesamiento de Corrientes. Esta arquitectura consta de 6 capas, que garantizan un flujo de datos seguro.

La plataforma de Big Data se refiere a las soluciones de TI que combinan varias herramientas y utilidades analíticas en una respuesta empaquetada. Esto se utiliza posteriormente para gestionar y analizar un enorme volumen de información crítica. El énfasis en por qué es necesario este enfoque se aborda más adelante en el blog, pero hay que saber cuánta información se crea a diario. Esta enorme información, si no se mantiene bien, hace que las empresas pierdan clientes.

Cinco características de los big data

Las tecnologías de Big Data y análisis permiten a su organización ser más competitiva y crecer sin límites. Pero si una organización está captando grandes cantidades de datos, necesitará soluciones específicas para su análisis, como un Lago de Datos Inteligente. Pero antes, dediquemos un momento a analizar el valor que aporta el Big Data a una empresa.

El término “Big Data” no es nuevo. Para muchas personas este término se asocia directamente con “muchos datos”. Sin embargo, entender esta tecnología de esta manera no es del todo correcto. La tecnología Big Data implica:

También sería un error pensar que todas las áreas de Big Data son de inteligencia empresarial. El Big Data, no está limitado ni definido por los objetivos que se persiguen con esa iniciativa. Sino por las características de los propios datos.

Hoy en día, podemos basar nuestras decisiones en los datos prescriptivos obtenidos a través del Big Data. Gracias a esta tecnología, cada acción de los clientes, competidores, proveedores, etc, generará información prescriptiva que irá desde datos estructurados y fáciles de gestionar hasta información no estructurada y difícil de utilizar para la toma de decisiones.

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