Significado de la palabra big data

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Big data definición deutsch

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].

¿Qué se entiende por 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. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos.

¿Qué es el big data, por ejemplo?

¿Cuáles son los ejemplos de big data? Los big data proceden de innumerables fuentes: algunos ejemplos son los sistemas de procesamiento de transacciones, las bases de datos de clientes, los documentos, los correos electrónicos, los historiales médicos, los registros de clics de Internet, las aplicaciones móviles y las redes sociales.

¿Por qué lo llaman big data?

Por eso se ha hecho tan popular el término lago de datos, ya que se refiere a su almacenamiento de datos como un lago abierto y variado en lugar de un almacén fijo y estructurado. Dicho esto, el término big data se utiliza a menudo para describir grandes cantidades de datos. … Esto se debe a que las soluciones de datos tradicionales se construyeron para escalar verticalmente.

Qué es el análisis de big data

El término big data hace referencia 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 recoge, 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.

¿Quién utiliza los big data?

Algunas aplicaciones de Big Data por parte de gobiernos, organizaciones privadas y particulares son Uso de Big Data por parte de los gobiernos: control del tráfico, planificación de rutas, sistemas de transporte inteligentes, gestión de la congestión (mediante la predicción de las condiciones del tráfico)

¿Cuáles son las 5 características de los 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.

¿Cuáles son las tres características de los big data?

Hay tres características que definen los Big Data: volumen, variedad y velocidad. Juntas, estas características definen el “Big Data”.

Ventajas y desventajas de los big data

El big data es una novedad en nuestro lenguaje, pero no es fácil determinar hasta qué punto es una novedad. Un artículo de 1980 de Charles Tilly proporciona un primer uso documentado de big data, pero Tilly no utilizaba la palabra exactamente de la misma manera que la usamos hoy; más bien, utilizaba la frase “gente de big data” para referirse a los historiadores que se dedican a campos ricos en datos, como la cliometría. Hoy en día, big data puede referirse a grandes conjuntos de datos o a sistemas y soluciones desarrollados para gestionar esas grandes acumulaciones de datos, así como para la rama de la informática dedicada a este desarrollo. Francis X. Diebold, economista de la Universidad de Pensilvania, que ha escrito un artículo en el que explora el origen de los big data como término, fenómeno y campo de estudio, cree que el término “probablemente se originó en conversaciones de mesa en Silicon Graphics Inc. (SGI) a mediados de los años 90….”.

Todos estos acontecimientos tuvieron lugar durante la era de la rapidez de Internet, los grandes datos y el almacenamiento barato; tener, y no digamos distribuir (o adquirir mediante la Ley de Libertad de Información), terabytes de documentos era por entonces un asunto trivial.

¿Se puede aplicar el big data a la pandemia de Covid 19?

Los macrodatos proporcionan una gran cantidad de información a los científicos, los trabajadores sanitarios y los epidemiólogos, y les ayudan a tomar decisiones informadas para luchar contra el virus COVID-19. Estos datos pueden utilizarse para hacer un seguimiento continuo del virus a nivel mundial y para crear innovaciones en el ámbito médico [5, 6].

¿Quién crea los big data?

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

¿Qué es lo que pone el big en el big data?

En pocas palabras, los Big Data son información y datos a gran escala generados por las actividades empresariales, junto con fuentes como los medios sociales y los móviles. Los big data típicos incluyen información procedente de fuentes como los terminales de los puntos de venta minoristas, los cajeros automáticos de los bancos, las publicaciones de Facebook y los vídeos de YouTube.

Definición de big data pdf

En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.

La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.

La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.

En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.

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