Que hace el big data
Cómo funciona el big data
¿Qué es el big data? Esa es una buena pregunta. Parece que hay tantas definiciones de big data como empresas, organizaciones sin ánimo de lucro, agencias gubernamentales y personas que quieren beneficiarse de ellos.
Una interpretación popular de big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes. Un informe del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología definió los big data como «conjuntos de datos extensos -principalmente en las características de volumen, velocidad y/o variabilidad- que requieren una arquitectura escalable para un almacenamiento, manipulación y análisis eficientes». Algunos han definido los big data como una cantidad de datos que supera un petabyte -un millón de gigabytes-.
Estos datos proceden de innumerables fuentes: teléfonos inteligentes y publicaciones en las redes sociales; sensores, como señales de tráfico y contadores de servicios públicos; terminales de puntos de venta; dispositivos portátiles de los consumidores, como los medidores de peso; historiales médicos electrónicos; y un largo etcétera.
En las profundidades de estos datos hay inmensas oportunidades para las organizaciones que tienen el talento y la tecnología para transformar sus vastos almacenes de datos en una visión procesable, una mejor toma de decisiones y una ventaja competitiva.
Gartner big data
Big data se refiere a los grandes y diversos conjuntos de información que crecen a un ritmo cada vez mayor. Abarca el volumen de información, la velocidad o rapidez con la que se crea y recopila, y la variedad o el alcance de los puntos de datos que se abarcan (lo que se conoce como las «tres v» de los big data). Los big data suelen proceder de la minería de datos y llegan en múltiples formatos.
Los big data pueden clasificarse como no estructurados o estructurados. Los datos estructurados consisten en información ya gestionada por la organización en bases de datos y hojas de cálculo; suelen ser de naturaleza numérica. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se ajusta a un modelo o formato predeterminado. Incluye datos recogidos de fuentes de medios sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes.
Los big data pueden recopilarse a partir de comentarios compartidos públicamente en redes sociales y sitios web, recogidos voluntariamente en aparatos electrónicos y aplicaciones personales, mediante cuestionarios, compras de productos y registros electrónicos. La presencia de sensores y otras entradas en los dispositivos inteligentes permite recopilar datos en un amplio espectro de situaciones y circunstancias.
Big data ibm
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.
Big data youtube
¿Qué es el big data? Es una buena pregunta. Parece que hay tantas definiciones de big data como empresas, organizaciones sin ánimo de lucro, agencias gubernamentales y personas que quieren beneficiarse de ellos.
Una interpretación popular de big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes. Un informe del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología definió los big data como «conjuntos de datos extensos -principalmente en las características de volumen, velocidad y/o variabilidad- que requieren una arquitectura escalable para un almacenamiento, manipulación y análisis eficientes». Algunos han definido los big data como una cantidad de datos que supera un petabyte -un millón de gigabytes-.
Estos datos proceden de innumerables fuentes: teléfonos inteligentes y publicaciones en las redes sociales; sensores, como señales de tráfico y contadores de servicios públicos; terminales de puntos de venta; dispositivos portátiles de los consumidores, como los medidores de peso; historiales médicos electrónicos; y un largo etcétera.
En las profundidades de estos datos hay inmensas oportunidades para las organizaciones que tienen el talento y la tecnología para transformar sus vastos almacenes de datos en una visión procesable, una mejor toma de decisiones y una ventaja competitiva.