¿Qué hace el big data?

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Definición de big data

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

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].

¿Para qué sirve el big data?

Las empresas utilizan los big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, ofrecer un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras medidas que, en última instancia, pueden aumentar los ingresos y los beneficios.

¿Qué es el big data y cómo funciona?

Los Big Data proceden de texto, audio, vídeo e imágenes. Las organizaciones y las empresas analizan los Big Data por razones como el descubrimiento de patrones y tendencias relacionados con el comportamiento humano y nuestra interacción con la tecnología, que luego pueden utilizarse para tomar decisiones que afectan a la forma en que vivimos, trabajamos y jugamos.

¿Qué son las V de 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.

Definición de análisis de big data gartner

Big Data es el océano de información en el que nadamos cada día: enormes zettabytes de datos que fluyen desde nuestros ordenadores, dispositivos móviles y sensores de máquinas. Las organizaciones utilizan estos datos para tomar decisiones, mejorar procesos y políticas y crear productos, servicios y experiencias centrados en el cliente. Los Big Data se definen como “grandes” no sólo por su volumen, sino también por la variedad y complejidad de su naturaleza. Normalmente, superan la capacidad de las bases de datos tradicionales para capturarlos, gestionarlos y procesarlos. Además, los Big Data pueden proceder de cualquier lugar o cosa de la Tierra que podamos controlar digitalmente. Los satélites meteorológicos, los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), las cámaras de tráfico, las tendencias de las redes sociales… son sólo algunas de las fuentes de datos que se extraen y analizan para hacer que las empresas sean más resistentes y competitivas.

El verdadero valor de los Big Data se mide por el grado de capacidad de análisis y comprensión de los mismos. La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las modernas tecnologías de bases de datos permiten que la visualización y el análisis de los Big Data ofrezcan información práctica en tiempo real. El análisis de Big Data ayuda a las empresas a poner sus datos en funcionamiento, para aprovechar nuevas oportunidades y construir modelos de negocio. Como afirmó acertadamente Geoffrey Moore, autor y analista de gestión, “Sin la analítica de Big Data, las empresas están ciegas y sordas, vagando por la red como un ciervo en una autopista”.

¿Qué son los big data?

La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. … En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos.

¿Cuáles son las fuentes de big data?

El grueso de los big data generados procede de tres fuentes principales: datos sociales, datos de máquinas y datos transaccionales.

¿Perderá el big data su popularidad?

Como ya se ha dicho, el mercado de Big Data está creciendo de forma exponencial y así será en las próximas décadas. … La popularidad de Big Data está en su punto álgido y aún no ha mostrado signos de desaceleración. Según Forbes – “El mercado de Hadoop alcanzará casi 99.000 millones de dólares en 2022 con una CAGR de alrededor del 42%”.

Ventajas e inconvenientes del big data

“Big data” se refiere a conjuntos de datos demasiado grandes o complejos para las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El término se utiliza a menudo para referirse al análisis predictivo u otros métodos de extracción de valor de los datos. Para aprovechar los big data, las empresas dependen de la capacidad de almacenamiento y procesamiento, así como de fuertes capacidades y habilidades analíticas. Para 2025, se espera que los ingresos anuales del mercado mundial de análisis de big data alcancen los 68.090 millones de dólares estadounidenses. Parte de los ingresos totales proceden del segmento de software de análisis avanzado y predictivo, que ayuda a hacer predecibles los resultados empresariales mediante la extracción de datos y utiliza el modelado predictivo para analizar diversos datos históricos.

Aunque no todos los datos encuentran su lugar en el ecosistema de big data, varias cifras ya ponen de manifiesto el reto que supone hacer un buen uso de los datos entre el resto. En 2021, se prevé que la cantidad global de datos creados en todo el mundo alcance los 79 zettabytes, y que se duplique con creces en 2025 sin que se vislumbre el final. Sin embargo, el 90% de los datos de la datasfera mundial son datos replicados, mientras que sólo el 10% son datos únicos. Lo que también contribuye al rápido crecimiento del tráfico de datos es el Internet de las cosas (IoT), que ya está conectando los mundos digital y físico a través de una red de sensores. El volumen de datos creado por las conexiones globales de IoT ya alcanzó los 13,6 zettabytes en 2019 y se prevé que ascienda a más de 79 zettabytes en 2025.

¿Cuál es el flujo de trabajo para trabajar con big data?

Un flujo de trabajo de Big Data suele constar de varios pasos con múltiples tecnologías y muchas partes móviles. … Una herramienta de orquestación que pueda automatizar, programar y gestionar con éxito los procesos entre los distintos componentes de un proyecto de Big Data reduce esta complejidad.

¿Cuáles son las 9 características de los big data?

El Big Data tiene las 9V’s (Veracidad, Variedad, Velocidad, Volumen, Validez, Variabilidad, Volatilidad, Visualización y Valor). Las características de las 9V fueron estudiadas y tomadas en consideración cuando cualquier organización necesita pasar del uso tradicional de los sistemas al uso de los datos en el Big Data.

¿Qué es Hadoop en big data?

Apache Hadoop es un marco de trabajo de código abierto que se utiliza para almacenar y procesar de forma eficiente grandes conjuntos de datos que van desde gigabytes a petabytes de datos. En lugar de utilizar un gran ordenador para almacenar y procesar los datos, Hadoop permite agrupar varios ordenadores para analizar conjuntos de datos masivos en paralelo con mayor rapidez.

El valor de los big data

Los autores escriben que los big data son mucho más poderosos que los análisis del pasado. Los directivos pueden medir y, por tanto, gestionar con más precisión que nunca. Pueden hacer mejores predicciones y tomar decisiones más inteligentes. Pueden dirigir intervenciones más eficaces en áreas que hasta ahora han estado dominadas por el instinto y la intuición en lugar de por los datos y el rigor. Las diferencias entre el big data y la analítica son una cuestión de volumen, velocidad y variedad: En la actualidad cruzan por internet más datos cada segundo que los que se almacenaban en todo internet hace 20 años. La información casi en tiempo real permite a una empresa ser mucho más ágil que sus competidores. Y esa información puede proceder de redes sociales, imágenes, sensores, la web u otras fuentes no estructuradas.

Sin embargo, los retos de gestión son muy reales. Los responsables de la toma de decisiones de alto nivel tienen que aprender a hacer las preguntas correctas y adoptar una toma de decisiones basada en pruebas. Las organizaciones deben contratar a científicos que puedan encontrar patrones en conjuntos de datos muy grandes y traducirlos en información empresarial útil. Los departamentos de TI tienen que trabajar duro para integrar todas las fuentes de datos internas y externas relevantes.

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