¿Cuándo es Big Data y cuando no?

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

Definición de big data

Dicho de otro modo, el big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos.

Ejemplos de big data

En salud pública, mediante la utilización de herramientas de software que planifican citas y exámenes médicos. Las ciudades inteligentes en la cuales la automatización mejora la vida de los ciudadanos.

¿Cómo pueden utilizar el Big Data las empresas?

El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el 'big data' en uno de los impulsores de las empresas.

Las 7 V del Big data: Características más importantes

Habilidades requeridas para ser experto en Big Data

Tipos de big data

Conozca 5 compañías que han usado el Big Data para ser los mejores en su área del mercado.

Analizar millones de millones de datos y orientar con ellos la toma humana de decisiones acerca de grandes problemas transversales, son los principales objetivos del Big data, una herramienta tecnológica en pleno desarrollo gracias a su sólido fundamento científico.

Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data.

Expertos Data Scientists de IBM dividen el Big Data en 4 dimensiones del Big Data: Variedad, Volumen, Veracidad y Velocidad.

Los datos pueden ser generados de forma automática y acumulativa con programas informáticos o ingresados de forma manual. Los datos que se ingresan en una base pueden ser de diversos tipos según la información que se acumule en dicha base.

Las tres V del Big Data se refiere a los siguientes términos: volumen, variedad y velocidad, que son las tres características o magnitudes que lo definen, además de sus principales retos.

En 2005, Roger Mougalas de O'Reilly Media acuñó el término Big Data por primera vez, solo un año después de que crearan el término Web 2.0. que se refiere a un gran conjunto de datos que es casi imposible de administrar y procesar con herramientas tradicionales de inteligencia empresarial.

Donde están los datos

Los datos del big data se encuentran en muchos lugares diferentes, ya que son generados por una amplia variedad de dispositivos y sistemas en todo el mundo. Estos datos pueden estar almacenados en servidores y centros de datos en todo el mundo, y se pueden acceder a ellos a través de la red.

Los requisitos para acceder a este tipo de formación son exigentes: titulados universitarios (Licenciados, Diplomados, Ingenieros, Ingenieros Técnicos y Graduados) en Informática, Telecomunicación e Industriales; en Estadística, Matemáticas y Ciencias Físicas y otras titulaciones en Ingeniería.

En el campo de los avances tecnológicos, el concepto big data se refiere a grandes volúmenes de datos que las organizaciones almacenan. Estos datos se diseccionan para encontrar piezas de información utilizables, lo que permite a una organización sacar conclusiones significativas sobre ellos.

¿Qué problema soluciona? Realizar market research con Big Data permite a las empresas obtener un mayor entendimiento de los consumidores. La misma data generada por los usuarios, por ejemplo en redes sociales, puede ser utilizada para entender patrones, hábitos y necesidades de consumo.

IBM se ubica como el líder actual del segmento de inteligencia artificial.

El Big Data, es, por tanto, el combustible de la Inteligencia Artificial. Esta segunda se nutre de los datos procesados y aprende de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para todo tipo de sectores.

El Big Data genera mayor productividad en las empresas ya que reduce los costos al tener información actualizada constantemente. Además, contar con un software en la nube implica el ahorro de grandes infraestructuras para el almacenamiento de datos. Permite mejorar la segmentación de bases de datos.

A través de los datos que nos proporciona el Big Data, a día de hoy es posible analizar y predecir el comportamiento que un usuario tendrá en la red, conocer qué piensan los clientes sobre una marca o un producto, y cuáles son sus necesidades reales sobre la adquisición de productos o servicios.

Para gestionar adecuadamente grandes cantidades de datos, las compañías tienen que aplicar las cinco dimensiones que conforman el Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

La inteligencia artificial analiza los datos para aprender y mejorar sus procesos de creación o clasificación de patrones a lo largo del tiempo, mientras que el Big Data es el conjunto general de información que se acumula a partir de varias fuentes de datos y que luego son analizados por la inteligencia artificial.

Los estudios universitarios más habituales para dedicarse a profesiones ligadas al big data van desde la Ingeniería Informática a las Matemáticas, ya que requiere conocimientos avanzados de análisis de datos, programación, bases de datos y herramientas de administración y operación de big data.

Las 7 V son: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor, Visualización y Vulnerabilidad. El Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos que no pueden ser procesados con herramientas convencionales. La velocidad se refiere a la velocidad a la que se generan y se deben analizar los datos en tiempo real.