Introducción a Big Data

Introducción a Big Data

1. Big Data en la Actualidad

   • Abre nuevas puertas en cuanto a innovación y reducción de costos.
   • La información que se almacena puede ser de todo tipo, tanto cuantitativa.
   • Big Data permite hacer análisis y tener un manejo con gran precisión y efectividad de fuentes de datos de gran magnitud, permitiendo un avance en varios campos y el desarrollo de la información que poseen.

2. Conceptos de Big Data

   • El concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales.
   • Tres son las notas que van a definir el concepto de Big Data:
     • 1. Se trata de un conjunto de datos (o combinación de conjuntos) de gran tamaño o volumen.
     • 2. Complejidad de los datos derivada de su variedad: referidos a comportamientos del usuario de una variada naturaleza y provenientes de fuentes muy diversas.
     • 3. El volumen de datos crece y se actualiza a gran velocidad, prácticamente en tiempo real.

3. Tipos de datos en Big Data

   • Datos Estructurados
     • Nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de bases de datos.
     • Son archivos de tipo texto que se suelen mostrar en filas y columnas con títulos.
     • Son datos que pueden ser ordenados y procesados fácilmente por todas las herramientas de minería de datos.
     • Lo podríamos ver como si fuese un archivador perfectamente organizado donde todo está identificado, etiquetado y es de fácil acceso.
   • Datos no Estructurados
     • Generalmente son datos binarios que no tienen estructura interna identificable.
     • Es un conglomerado masivo y desorganizado de varios objetos que no tienen valor hasta que se identifican y almacenan de manera organizada.

4. Características Prncipales

   • El Big Data se puede clasificar a través de sus cuatro características principales, conocidas también como las cuatro V del Big Data:
     • volumen
     • variedad
     • velocidad
     • veracidad
   • Capas generales de un proyecto de datos:
     • Almacenamiento
     • Análisis
     • Procesamiento

5. Utilidades y retos que presenta Big Data

   • Utilidades
     • Gracias al Big Data es posible realizar una predicción de comportamientos futuros del cliente en base a los datos recogidos hasta el momento de una manera mucho más exacta, lo que permite adelantarse a las necesidades del mismo, adaptar los productos o servicios.
   • Retos
     • Obtención de los datos con la rapidez necesaria.
       • Tener una gran cantidad de datos es menos importante que la calidad de éstos y la forma en que se utilizan. La rapidez en conseguir estos datos es el tercer problema en importancia que los expertos en Marketing han destacado.
     • Generación de ideas a partir de los datos.
       • Antiguamente, los responsables de ventas confiaban en su instinto a la hora de tomar decisiones. Hoy en día cuentan con los datos, pero el acceso a ellos no siempre es sencillo.
     • No tener una visión única del cliente.
       • El obstáculo más importante para los responsables de Marketing es tener datos en sistemas heredados sin tener una visión unificada de los clientes.

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