Aplicaciones big data
ejemplos de aplicaciones de big data
11 aplicaciones de Big Data en la vida cotidianaEn la época en que nuestra vida cotidiana gira en torno a aparatos como smartphones, cámaras inteligentes, smart-tabs, smartwatches y altavoces inteligentes, se acumula una montaña de datos procedentes de estas variadas fuentes digitales.
Sin embargo, ¿cómo se puede analizar y examinar esta cantidad masiva de datos desconcertantes? Aquí es donde el big data hace su magia. Las tecnologías y herramientas de big data han surgido para ayudar a combatir estos retos, haciendo que el mundo se dé cuenta de las amplias aplicaciones que ofrece la tecnología, y que las empresas aprovechen sus beneficios para expandirse.
En términos sencillos, Big data describe un gran volumen de datos estructurados y no estructurados que envuelve a una empresa a diario. Se define principalmente como las tres V: volumen, velocidad y variedad.
Lo que antes era una noción de moda es ahora una tecnología que influye considerablemente en la forma de vivir y trabajar. El Big Data da una medida a conceptos como lo que requieren los consumidores y facilita el razonamiento inductivo. Curiosamente, casi todos los sectores aprovechan esta tecnología para planificar el futuro prediciendo cómo vivirá la gente y qué comprará.
alteryx
El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].
El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].
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Las personas influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.
Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen estando a la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, en 2017 el mercado global de Big Data tenía un valor de 32.000 millones de dólares y para 2026 se espera que alcance los 156.000 millones de dólares.
Por lo general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal para la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar.
ibm
Las personas influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.
Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen estando a la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, en 2017 el mercado global de Big Data tenía un valor de 32.000 millones de dólares y para 2026 se espera que alcance los 156.000 millones de dólares.
Por lo general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal para la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar.
