Ventajas del big data

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10 desventajas del big data

Cuando se trata de los pros y los contras del big data, gran parte del rumor en torno a las TI en los últimos años ha tenido que ver con los usos del big data en los negocios y cómo las ventajas del big data ayudan a las empresas a agilizar sus operaciones, mejorar la eficiencia, reducir los costes y una serie de otras cosas estupendas. Pero como en otros tipos de tecnología y en todos los ámbitos de la vida, con el big data van de la mano las ventajas y los inconvenientes.

En esencia, el big data consiste en conjuntos de información grandes y complejos que son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos. Esta información procede de una enorme variedad de fuentes y puede adoptar diversas formas. Puede estar estructurada, en cuyo caso la información puede presentarse fácilmente en forma de tabla (filas y columnas), como una base de datos relacional tradicional. Sin embargo, el grueso de los big data consiste en información no estructurada o semiestructurada, que no puede representarse ni gestionarse fácilmente por medios convencionales. Los datos de la web, los contenidos de las redes sociales, el audio, el vídeo y las imágenes son sólo algunos de los ejemplos de información en este extremo menos estructurado del espectro de los big data.

Desventajas del big data en la educación

El análisis de big data ha encontrado varias aplicaciones en diferentes industrias. Ha permitido a las empresas conocer a sus clientes mejor de lo que se conocen a sí mismas, demostrando que la técnica es extremadamente ventajosa.

Big Data es un término que se utiliza para conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de captura, gestión y procesamiento de las bases de datos rotativas tradicionales. La base de datos necesaria para procesar los big data debe tener una baja latencia que las bases de datos tradicionales no tienen.

“Los big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos”.

Las empresas utilizan esta herramienta de análisis para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado y preferencias de los clientes, a partir de una pila de datos brutos y no estructurados.

La analítica descriptiva proporciona información sobre lo que ha ocurrido en el pasado y con las tendencias para profundizar en ellas. Esto ayuda a crear informes como los ingresos de una empresa, los beneficios, las ventas, etc.

Desventajas del big data

En este artículo leerás Qué es el Big data, Ventajas y Desventajas del Big data en detalle con ejemplos en tiempo real. Los datos crecen cada día, cada hora, cada minuto y cada segundo. Los datos enormes están generando un ritmo rápido. Algunas empresas están aprovechando este tipo de datos. Los datos no están limpios. Estos datos están en forma de formato estructurado, semiestructurado y no estructurado. Estos datos pueden proporcionar información valiosa a los empresarios. Pero, ¿pensamos alguna vez en cómo se van a gestionar estos enormes trozos de datos? ¿Cómo se puede realizar su almacenamiento? ¿Se aplica algún tipo de seguridad? En este blog, hablaré de las ventajas y desventajas del big data.    Antes de hablar de las ventajas y desventajas del Big data, primero hay que echar un vistazo a lo que es el Big data.

El Big data tiene un gran impacto en la productividad. Hay varias herramientas como Hadoop y Spark para aumentar la productividad de las empresas. Los analistas utilizan estas herramientas para analizar datos de gran volumen. Además, estas herramientas ayudan a los analistas a analizar los datos a gran velocidad.

Cuáles son las ventajas y desventajas del big data

A medida que las marcas trabajan para responder a esta pregunta, se vuelven más creativas como resultado. De hecho, muchas se están sumergiendo en los beneficios del análisis de big data. Por ejemplo, en 2016 Starbucks comenzó a utilizar la IA para enviar ofertas personalizadas a sus clientes por correo electrónico. Además de personalizar las bebidas para que se ajusten a los gustos personales, la empresa utiliza su tarjeta de fidelidad y su aplicación para recopilar y analizar los datos de los clientes, incluyendo dónde y cuándo se realizan las compras.

Big data no es un término nuevo. Es un concepto que existe desde hace muchos años, pero los primeros analistas de big data utilizaban hojas de cálculo que se escribían a mano y luego se analizaban manualmente. Puede imaginarse lo que duraba ese proceso.

Las innovaciones tecnológicas han cambiado las reglas cuando se trata de big data. Los sistemas de software avanzados reducen en gran medida el tiempo de análisis, dando a las empresas la capacidad de tomar decisiones rápidas que ayudan a aumentar los ingresos, reducir los costes y estimular el crecimiento.  Esto ofrece una ventaja competitiva a las marcas que son capaces de trabajar más rápido y dirigirse a sus consumidores con mayor eficacia.

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