Big Data

Big Data

1. Origen

   • Evolución de la tecnología de almacenamiento y procesamiento.
   • IBM (2023) destaca que el término "Big Data" se popularizó en los años 2000.
   • Surge con el aumento exponencial de datos digitales.
   • Crecimiento de Internet, redes sociales y dispositivos IoT.
   • Ríos Insua & Gómez-Ullate Oteiza (2019) analizan su origen en las necesidades de análisis masivo de datos.

2. Implicaciones

   • Políticas: Regulaciones como GDPR y la Ley de Protección de Datos (Casas Roma et al., 2019).
   • Tecnológicas: Necesidad de infraestructuras avanzadas y algoritmos optimizados (Sedkaoui, 2018).
   • Sociales: Impacto en privacidad y seguridad de datos (Holmes, 2018).
   • Económicas: Generación de modelos de negocio basados en datos (López Murphy & Zarza, 2017).

3. Definiciones

   • "Conjunto de datos masivos que requieren tecnologías especializadas para su procesamiento" (Holmes, 2018).
   • "Volumen, velocidad y variedad de datos como elementos clave" (IBM, 2023).
   • "Sistema de gestión y análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real" (Casas Roma et al., 2019).

4. Motivaciones

   • Crecimiento de Datos: Empresas y organizaciones generan grandes volúmenes de datos (IBM, 2023).
   • Avances Tecnológicos: Mejoras en procesamiento distribuido y almacenamiento (López Murphy & Zarza, 2017).
   • Toma de Decisiones: Uso de análisis predictivo para mejorar estrategias (Sedkaoui, 2018).
   • Personalización: Adaptación de servicios según el comportamiento del usuario (Holmes, 2018).