¿Qué es el Big Data y cómo se utiliza para obtener información valiosa?

El Big Data implica el aprovechamiento de gran cantidad de datos no estructurados, estructurados y semi estructurados recolectados de diversas fuentes. Dichos datos son analizados utilizando Machine Learning y otras técnicas avanzadas, con la finalidad de obtener información valiosa para la toma de decisiones.

El big data describe grandes volúmenes de datos, difíciles o imposibles de procesar a través de métodos tradicionales, que sirven para obtener ideas y tomar mejores decisiones de negocios.

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 término "big data" se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que es difícil o imposible procesarlos con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para la analítica ha existido desde hace mucho tiempo.

El Big Data es usado por la mayoría de industrias para identificar patrones y tendencias. También para responder preguntas, detectar las necesidades del mercado, las demandas y para obtener información sobre los clientes.

Las tecnologías Big Data te permiten observar con nuevos ojos, analizar el comportamiento de los clientes o incluso evaluar tus productos para tomar decisiones acertadas reduciendo los riesgos que conlleva dejarse llevar por la intuición.

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

Con el big data, tendrás que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Pueden ser datos de valor desconocido, como los canales de datos de Twitter, rastros de clics en una página web o en una aplicación de celular o equipos con sensores habilitados.

¿Qué es, exactamente, big data? El término “big data” abarca datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Esto también se conoce como “las tres V”.

Ventajas y desventajas del big data

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

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.

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.

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.

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.

¿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.

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.

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.

La recolección de datos es la primera fase del proceso de Big Data, siendo sin duda una de las más importantes. En esta etapa se recopila toda la información necesaria para poder analizarla y convertirla en información valiosa para la empresa.

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.

Big data: ¿Dónde estudiar en España?

En general, el costo de un Máster en Big Data en modalidad online puede oscilar entre los 2.000 y los 4.000 euros, mientras que el costo de un Máster en Big Data presencial puede oscilar entre los 4.000 y los 8.000 euros.

Su tarea principal consiste en recoger, almacenar y analizar los datos para preparar los correspondientes informes de la forma más detallada posible, empleando fórmulas y métodos estandarizados.

Una vez los datos han sido recolectados y estudiados, Netflix emplea el uso de Inteligencia artificial para así hacer sugerencias de contenido muy ajustadas a cada usuario. Para ello utiliza las métricas mencionadas con anterioridad y formula una selección de contenidos acorde a los gustos e intereses de cada perfil.

Permite analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones ocultos. Por tanto, se aplica en campos como el análisis financiero, el marketing, la medicina y la investigación científica. La razón es que es muy útil para predecir comportamientos y tendencias.

Las 4 fases de la gestión del ciclo de vida de los datos

• Creación y captura.
• Transmisión, almacenamiento y seguridad.
• Gestión y trabajo colaborativo.
• Análisis y explotación de los datos aplicado al negocio.