¿Qué es Big Data y para qué sirve?

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¿Qué es Big Data y para qué sirve?

En estos días, los datos se generan constantemente  cada vez que abrimos una aplicación, buscamos en Google o simplemente viajamos de un lugar a otro con nuestros dispositivos móviles. ¿El resultado? Colecciones masivas de información valiosa que las empresas y organizaciones necesitan administrar, almacenar, visualizar y analizar.

Las herramientas de datos tradicionales no están equipadas para manejar este tipo de complejidad y volumen, lo que ha llevado a una gran cantidad de soluciones de arquitectura y software de big data especializados diseñados para administrar la carga.

En el siguiente artículo de Guinea Mobile, exploramos qué es big data, para qué sirve y cómo lo usan hoy en día las grandes empresas.

¿Qué es Big Data?

Big data se refiere a conjuntos de datos masivos estructurados y no estructurados complejos que se generan y transmiten rápidamente desde una amplia variedad de fuentes. Estos atributos conforman las tres V del big data :   

  • Volumen:  las enormes cantidades de datos que se almacenan.
  • Velocidad: la velocidad del rayo a la que se deben procesar y analizar los flujos de datos.
  • Variedad:  Las diferentes fuentes y formas de las que se recopilan datos, como números, texto, video, imágenes, audio y texto.

Big data es esencialmente la unión de las tres V para obtener información y hacer predicciones, por lo que profundizaremos en cada atributo para comprender qué es big data:

Las 3v de la Big Data

Volumen 

Los grandes datos son enormes. Mientras que los datos tradicionales se miden en tamaños familiares como megabytes, gigabytes y terabytes, los grandes datos se almacenan en petabytes y zettabytes. 

Big data proporciona la arquitectura que maneja este tipo de datos. Sin las soluciones adecuadas para el almacenamiento y el procesamiento, sería imposible extraer información. 

Velocidad

Desde la velocidad a la que se crea hasta la cantidad de tiempo necesario para analizarlo, todo lo relacionado con big data es rápido. Algunos lo han descrito como intentar beber de una manguera contra incendios . 

Las empresas y organizaciones deben tener la capacidad de aprovechar estos datos y generar conocimientos a partir de ellos en tiempo real; de lo contrario, no es muy útil. El procesamiento en tiempo real permite que los responsables de la toma de decisiones actúen rápidamente, lo que les da una ventaja sobre la competencia. 

Si bien algunas formas de datos pueden procesarse por lotes y seguir siendo relevantes a lo largo del tiempo, gran parte de los grandes datos se transmiten a las organizaciones en un instante y requieren una acción inmediata para obtener los mejores resultados. 

Variedad

Aproximadamente el 95% de todos los grandes datos no están estructurados , lo que significa que no encajan fácilmente en un modelo tradicional sencillo. Todo, desde correos electrónicos y videos hasta datos científicos y meteorológicos, puede constituir un gran flujo de datos, cada uno con sus propios atributos únicos. 

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¿Cómo utilizar la big data?

La diversidad de los grandes datos los hace intrínsecamente complejos, lo que genera la necesidad de sistemas capaces de procesar sus diversas diferencias estructurales y semánticas. 

Big data requiere bases de datos NoSQL especializadas que puedan almacenar los datos de una manera que no requiera un cumplimiento estricto de un modelo en particular. Esto proporciona la flexibilidad necesaria para analizar coherentemente fuentes de información aparentemente dispares para obtener una visión holística de lo que está sucediendo, cómo actuar y cuándo actuar.

Al agregar, procesar y analizar los sistemas operativos sirven grandes lotes de datos a través de múltiples servidores e incluyen entradas como inventario, datos de clientes y compras: la información del día a día dentro de una organización.

Los sistemas analíticos son más sofisticados que sus contrapartes operativas, capaces de manejar análisis de datos complejos y proporcionar a las empresas información para la toma de decisiones. Estos sistemas a menudo se integrarán en los procesos y la infraestructura existentes para maximizar la recopilación y el uso de datos.

Independientemente de cómo se clasifique, los datos están en todas partes. Nuestros teléfonos, tarjetas de crédito, aplicaciones de software, vehículos, registros, sitios web y la mayoría de las “cosas” en nuestro mundo son capaces de transmitir grandes cantidades de datos , y esta información es muy valiosa.

Big data se utiliza en casi todas las industrias para identificar patrones y tendencias, responder preguntas, obtener información sobre los clientes y abordar problemas complejos. Las empresas y organizaciones utilizan la información por una multitud de razones, como hacer crecer sus negocios, comprender las decisiones de los clientes, mejorar la investigación, hacer pronósticos y dirigirse a audiencias clave para la publicidad.

Ejemplos de algunos sectores que ya utilizan big data:

  • Las industrias de finanzas y seguros utilizan big data y análisis predictivo para la detección de fraudes, seguridad cibernética, evaluaciones de riesgos, clasificaciones crediticias, entre otros usos.
  • Medios y entretenimiento: Las empresas de medios analizan nuestros hábitos de lectura, visualización y escucha para crear experiencias individualizadas. Netflix incluso usa datos sobre gráficos, títulos y colores para tomar decisiones sobre las preferencias de los clientes.
  • Agricultura: Desde la ingeniería de semillas hasta la predicción del rendimiento de los cultivos con una precisión asombrosa, los macrodatos y la automatización están mejorando rápidamente la industria agrícola.

Ahora que conoces más sobre esta tecnología, podrás aprovechar mejor las herramientas que tiene el mundo digital.

En Guinea Mobile, innovamos en el sector de telecomunicaciones, es por ello que empleamos métodos de almacenamiento de datos con el que podemos procesar mejor la información a partir de consultas en servicios como Big Data. Contáctanos para poder empezar a innovar y generar mejores resultados con diversas herramientas digitales.

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