Big data que es?

Big data que es?

Ciencia de los datos

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 corriente principal, 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.

Negocios…

Hay tres propiedades definitorias que pueden ayudar a desglosar el término. Apodadas las tres V: volumen, velocidad y variedad, son la clave para entender cómo podemos medir los big data y lo diferentes que son los «big data» de los datos tradicionales.
Empezaremos por la más obvia. El big data es volumen. Volúmenes de datos que pueden alcanzar cotas sin precedentes, de hecho. Se calcula que cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos, por lo que en 2020 habrá 40 zettabytes de datos creados, lo que pone de manifiesto un aumento de 300 veces desde 2005. Como resultado, ahora no es raro que las grandes empresas tengan Terabytes -e incluso Petabytes- de datos en dispositivos de almacenamiento y en servidores. Estos datos ayudan a perfilar el futuro de una empresa y sus acciones, a la vez que hacen un seguimiento del progreso.
El crecimiento de los datos, y su consiguiente importancia, ha cambiado nuestra forma de verlos. Hubo un tiempo en el que no veíamos la importancia de los datos en el mundo corporativo, pero con el cambio en la forma de recopilarlos, hemos llegado a depender de ellos día a día. La velocidad mide esencialmente la rapidez con la que llegan los datos. Algunos datos llegarán en tiempo real, mientras que otros llegarán a trompicones, enviados por lotes. Y como no todas las plataformas experimentarán la entrada de datos al mismo ritmo, es importante no generalizar, descontar o sacar conclusiones sin tener todos los datos.

Google analytics

En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.
La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet funcionan en tiempo real o casi en tiempo real y requieren una evaluación y acción en tiempo real.

Mongodb

Big data es un término que describe el gran volumen de datos -estructurados y no estructurados- que inunda una empresa en el día a día. Pero lo importante no es la cantidad de datos. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. Los big data pueden analizarse para obtener información que permita tomar mejores decisiones y realizar movimientos empresariales estratégicos.
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 diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, redes sociales, etc. En el pasado, su almacenamiento habría sido un problema, pero un almacenamiento más barato en plataformas como los lagos de datos y Hadoop han aliviado la carga.

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