BIG DATA

BIG DATA

1. ¿Qué es?

   • Conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales.

2. IMPORTANCIA

   • Proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

3. DESAFÍOS

   • Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data

4. VENTAJAS

   • La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

5. FUNCIONAMIENTO

   • ¿Cómo se organizan los datos? Existen tres categorías. La primera recoge datos que incluyen informaciones sobre clientes o fechas y se agrupan en tablas aunque, existen otros tipos de datos como imágenes, vídeos o audios que se clasifican como datos no agrupados porque no se pueden clasificar con este método. La segunda recoge datos más detallados y que están relacionados con actividades comerciales como pueden ser las valoraciones, encuestas, registros de ventas, etc. Los últimos están relacionados con las interacciones sociales como por ejemplo, los datos que aportan las redes sociales

6. DESVENTAJAS

   • Analizar gran cantidad de datos también conlleva que los estándares de calidad disminuyan. Es complicado seleccionar datos bajo unos criterios de calidad y ofrecerlos con la máxima inmediatez posible ya que se necesita tiempo para poder estructurar los datos obtenidos y desechar aquellos que no valgan.

7. Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios. Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido. Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.