¿Dónde se almacenan los datos del Big Data?

En entornos Big Data nos movemos del Data Warehouse al Data Lake: De los datos almacenados en un Data Warehouse, que son los que están estructurados y que se utilizan para su análisis y para la generación de informes. Y los Data Lake, que almacena datos de distintas fuentes, multiestructurados.

En general, las bases de datos son archivadas en las memorias secundarias (discos duros, discos ópticos o memorias flash, servidores). Estas bases se almacenan en archivos y existen distintos tipos de organizaciones primarias que determinan la forma en que los registros de un archivo se ubican en el disco.

El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido.

Ejemplos de Big Data

Existen diversas fuentes de Big Data. Pueden ser los datos obtenidos de los procesamientos de transacciones financieras, los registros médicos, las bases de datos de clientes de una empresa, los correos electrónicos, las bases de datos de las redes sociales, entre otros.

El almacenamiento en la nube consiste en extraer, agrupar y compartir recursos de almacenamiento a través de Internet. Esto es posible gracias a las nubes, las cuales son entornos de TI que habilitan el cloud computing, es decir, la ejecución de las cargas de trabajo dentro de ellas.

Los recuerdos se almacenan en las zonas de asociación unimodal o multimodal de la corteza cerebral que procesan, inicialmente, la información sensorial a través del sistema de memorias.

El Big Data se genera a través de muchas de las actividades que realizamos a diario. Por ello, las fuentes de datos son verdaderamente diversas: dispositivos GPS, sensores de reconocimiento facial o emails son solo algunos ejemplos.

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.

Existen autores que sitúan su primer impulso en la década de los años 90 con el inicio global de Internet, y otros autores sitúan los primeros indicios en la época del paleolítico, asociando al interés de los seres humanos que siempre hemos tenido por recopilar información.

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.

Para responderla bien directo al grano, el Big Data consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas como base para su toma de decisiones.

En UNIR abordamos las tres magnitudes fundamentales en el procesamiento de datos. 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.

Uno de los principales medios para almacenar información es mediante el uso de discos. En la actualidad existen dos tipos de discos, los discos duros y los discos de estado sólido. Discos duros. Los discos HDD (Hard Drive Disk) son dispositivos mecánicos que utilizan el magnetismo para grabar los datos.

Tipos de almacenamiento de datos

También conocido como cloud computing, este tipo de servicio permite almacenar contenido de todo tipo, ya sea texto, imagen, sonido o video, y a su vez puedes accederlos desde cualquier dispositivo con conexión a Internet.

Tipos de memoria

Mientras la memoria se refiere a la ubicación de los datos a corto plazo, el almacenamiento es el componente de su computadora que le permite almacenar y acceder a datos a largo plazo.

La memoria a largo plazo (MLP) se puede definir como el mecanismo cerebral que nos permite codificar y retener una cantidad prácticamente ilimitada de información durante un periodo largo de tiempo.

Beneficios de las 5 V del Big Data en las empresas. 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.

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.

El Big data es el precursor del IoT

Aunque los dos conceptos no se hayan desarrollado al mismo tiempo, están inextricablemente vinculados. Cada elemento de IoT es el resultado de la aplicación de Big Data, y a su vez, la naturaleza de IoT hace que la recopilación y el intercambio de datos sea aún más potente.

En 2005, Roger Mougalas, de O'Reilly Media, acuñó el término Big Data. Ese mismo año, los ingenieros de Apache Doug Cutting y Mike Cafarella crearon Hadoop, cuyo propósito inicial era indexar toda la World Wide Web.

¿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.

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.

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.

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.

5 Casos de Éxito de Grandes Empresas que utilizan Big Data

1. Airbnb: Adaptación y Crecimiento.
2. Amazon: Personalización al Máximo.
3. Netflix: Conociendo a los Espectadores.
4. Tesla: Hacia la Autonomía.
5. Starbucks: Ubicación y Personalización.