Big data. la revolución de los datos masivos

Big data. la revolución de los datos masivos

Big data: la revolución de la gestión

Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.
El término «big data» se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la más extendida, como las tres V:
Volumen.  Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

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En la era de la información y la analítica avanzada, el big data ya no es una novedad para las empresas y la sociedad. El big data existe desde hace muchos años. Se sabe que a través de las soluciones de big data, las organizaciones generan conocimientos y toman decisiones bien informadas, descubren tendencias y mejoran la productividad. Pero el big data es más que eso. El big data ofrece muchas oportunidades a las organizaciones y tiene un impacto en las empresas, la mano de obra y la sociedad.
La palabra «big data» se refiere a conjuntos de datos que son complejos y masivos en términos de cantidad. Los big data son datos que pueden analizarse para obtener información oculta, como tendencias de mercado, asociaciones desconocidas, patrones, preferencias de los clientes, etc., que deben descubrirse. En ocasiones, el término big data describe el proceso de recopilación, limpieza y análisis de grandes cantidades de datos, lo que permite a las empresas tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Los big data no pueden ser procesados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.  Lea nuestra anterior entrada del blog sobre Big Data vs. Ciencia de los datos: AQUÍ

Tipos de big data

Los datos ya no son lo que eran. Diferentes organizaciones están encontrando nuevos usos para sus datos, gracias en parte a la transformación digital. Estos datos son cada vez más importantes para la ventaja competitiva y varían considerablemente de los datos con los que nos hemos familiarizado. Mientras que los antiguos datos eran en gran medida transaccionales, capturados predominantemente de fuentes internas, los nuevos datos son una combinación de no estructurados y transaccionales, recogidos de forma privada y disponibles públicamente. El valor de estos nuevos datos reside en la forma en que pueden agregarse y analizarse. Estos nuevos datos pueden dividirse en dos grupos distintos: Big Data y datos rápidos.
El paradigma resultante de Big Data y datos rápidos ha creado una arquitectura totalmente nueva para los centros de datos privados y públicos. Y como resultado han surgido nuevos retos que dificultan la precisión y la calidad de los datos. Veamos algunos de estos retos:
Normalmente, una organización conectará datos de numerosas fuentes, lo que dificulta el control de la eficacia del proceso de integración. Muchos de los problemas relacionados con la inexactitud de los datos pueden remontarse a la forma en que se recogen, verifican, almacenan y utilizan los datos. El problema es que, cuando se trabaja en sectores intensivos y sensibles a los datos, hasta el más mínimo error puede resultar fatal para el éxito del proceso global.

Nosql

Big Data solía ser una gran palabra de moda hace unos años, pero ya no es un término útil para describir los retos tecnológicos actuales. SQream, una apasionante startup, ofrece un nuevo enfoque que puede acortar los tiempos de consulta de días a horas o minutos y permite a los científicos de datos analizar directamente los datos en bruto. Únase a la revolución de los datos masivos: obtenga más información aquí.
Los datos están creciendo de forma exponencial. Este crecimiento está impulsado por la digitalización liderada por los gobiernos y las empresas, y por la avalancha de dispositivos conectados al IoT. Se estima que la carga total de datos para este año es de 35 zettabytes, y que aumentará a 175 zettabytes en 2025. Cuando los primeros «big data» empezaron a llegar al mercado hace más de una década, las organizaciones crearon lagos de datos utilizando Hadoop, o apilaron un servidor tras otro de tecnología de almacén de datos y almacenamiento heredados. Esto puede haber resuelto el problema inicial de introducir los datos en la organización, pero la mayoría de las organizaciones se enfrentaron al reto de acceder, gestionar y analizar estos almacenes de big data.

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