Define big data

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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].

big data: una revolución que t…

Para definir dónde empieza el Big Data y a partir de qué punto el uso selectivo de los datos se convierte en un proyecto de Big Data, es necesario echar un vistazo a los detalles y las características clave del Big Data. Su definición se basa comúnmente en el modelo de las 3 V de los analistas de Gartner y, aunque este modelo es ciertamente importante y correcto, ha llegado el momento de añadir otros dos factores cruciales.
Como escribimos en nuestra anterior entrada del blog, definir Big Data no es tan fácil, ya que el término se relaciona con muchos aspectos y disciplinas. Y para muchos lo más importante es el éxito de las empresas (Valor), cuya clave es la obtención de nueva información -que debe estar disponible para muchos usuarios muy rápidamente (Velocidad)- utilizando enormes cantidades de datos (Volumen) procedentes de fuentes muy diversas (Variedad) y de distinta calidad (Validez), para poder tomar rápidamente decisiones importantes para ganar o mantener la ventaja competitiva.
En el libro «Big Data – Using smart Big Data analytics and metrics to make better decisions and improve performance», Bernard Marr escribe que si el Big Data no se tradujera finalmente en una ventaja, sería inútil. No podríamos estar más de acuerdo.

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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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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.