BIG DATA

BIG DATA

1. Cuando hablamos de Big Data nos referimos a 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. es un término evolutivo que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información.

3. Las características más importantes del Big Data perfectamente se pueden clasificar en cuatro magnitudes, más conocidas como las cuatro V del Big Data, relativas a volumen, variedad, velocidad y veracidad. A estas cuatro V, podemos añadir tres más. Las 7 “V” del Big Data:

   • Volumen
     • El volumen se refiere a la cantidad de datos que son generados cada segundo, minuto y días en nuestro entorno. Es la característica más asociada al Big Data, ya que hace referencia a las cantidades masivas de datos que se almacenan con la finalidad de procesar dicha información, transformando los datos en acciones.
   • Velocidad
     • La velocidad se refiere a los datos en movimiento por las constantes interconexiones que realizamos, es decir, a la rapidez en la que son creados, almacenados y procesados en tiempo real.
   • Variedad de los datos
     • La variedad se refiere a las formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos. Estos datos pueden ser datos estructurados y fáciles de gestionar como son las bases de datos, o datos no estructurados, entre los que se incluyen documentos de texto, correos electrónicos, datos de sensores, audios, vídeos o imágenes que tenemos en nuestro dispositivo móvil, hasta publicaciones en nuestros perfiles de redes sociales, artículos que leemos en blogs, las secuencias de click que hacemos en una misma página, formularios de registro e infinidad de acciones más que realizamos desde nuestro Smartphone, Tablet y ordenador.
   • Veracidad de los datos
     • Cuando hablamos de veracidad nos referimos a la incertidumbre de los datos, es decir, al grado de fiabilidad de la información recibida.
   • Viabilidad
     • La inteligencia empresarial es un componente fundamental para la viabilidad de un proyecto y el éxito empresarial. Se trata de la capacidad que tienen las compañías en generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan.
   • Visualización de los datos
     • Cuando hablamos de visualización nos referimos al modo en el que los datos son presentados. Una vez que los datos son procesados (los datos están en tablas y hojas de cálculo), necesitamos representarlos visualmente de manera que sean legibles y accesibles, para encontrar patrones y claves ocultas en el tema a investigar. Para que los datos sean comprendidos existen herramientas de visualización que te ayudarán a comprender los datos gráficamente y en perspectiva contextual.
   • Valor de los datos
     • El dato no es valor. Tampoco tienes valor por el mero hecho de recopilar gran cantidad de información. El valor se obtiene de datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión. El valor de los datos está en que sean accionables, es decir, que los responsable de la empresas puedan tomar una decisión (la mejor decisión) en base a estos datos.

4. Se estima que cada minuto al día se envían más de 200 millones de correos electrónicos, se comparten más de 700 000 piezas de contenido en Facebook, se realizan dos millones de búsquedas en Google o se editan 48 horas de vídeo en YouTube.22​ Por otro lado, las trazas de utilización en un sistema ERP, incluir registros en una base de datos o introducir información en una hoja de cálculo son otras formas de generar estos datos.

5. ¿De donde se obtiene?

   • Generados por las personas: el hecho de enviar correos electrónicos o mensajes por WhatsApp, publicar un estado en Facebook, tuitear contenidos o responder a una encuesta por la calle son cosas que hacemos a diario y que crean nuevos datos y metadatos que pueden ser analizados.
   • Transacciones de datos: la facturación, las llamadas o las transacción entre cuentas generan información que tratada pueden ser datos relevantes.
   • Marketing electrónico y web: se generan una gran cantidad de datos cuando se navega por internet. Existen muchas herramientas de seguimiento utilizadas en su mayoría con fines de marketing y análisis de negocio.
   • Máquina a máquina: son las tecnologías que comparten datos con dispositivos: medidores, sensores de temperatura, de luz, de altura, de presión, de sonido… que transforman las magnitudes físicas o químicas y las convierten en datos.
   • Biométrica: son el conjunto de datos que provienen de la seguridad, defensa y servicios de inteligencia.​ Son cantidades de datos generados por lectores biométricos como escáneres de retina, escáneres de huellas digitales, o lectores de cadenas de ADN. El propósito de estos datos es proporcionar mecanismos de seguridad y suelen estar custodiadas por los ministerios de defensa y departamentos de inteligencia.

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