¿Qué es Big Data Analytics?

¿Qué es?

Bigdata se refiere a la información de múltiples fuentes internas y externas, como transacciones comerciales, redes sociales, contenido empresarial, sensores y dispositivos móviles. Puede ser cualquier forma de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados. Las empresas pueden utilizar estos datos para adaptar sus productos o servicios a fin de satisfacer mejor las necesidades de los clientes, optimizar las operaciones comerciales y la infraestructura y encontrar nuevas fuentes de ingresos.

Caracteristicas

1. Volumen - Tamaño de entrada

La entrada se recoge de múltiples fuentes y esto se refiere al tamaño "grande" de big data. La tarea de Big Data es convertir esto en información valiosa que pueda servir como un punto de acción para la empresa. Emplea el uso de tecnologías como Hadoop y más para almacenar los datos masivos.

2. Velocidad - Velocidad de generación de datos

Las cosas que no fueron posibles con los enfoques tradicionales de negocios son posibles con Big Inputs. La información gana impulso y le permite tomar decisiones proactivas a medida que evolucionan las crisis u oportunidades. Como las grandes entradas fluyen en abundancia a frecuencias regulares, ayuda a las empresas e incluso a los investigadores a realizar movimientos estratégicos, si puede manejar la velocidad.

3. Variedad - Información equilibrada de fuentes variadas

Los diferentes tipos de datos almacenados en diferentes formas como correos electrónicos, fotos, videos, pdf, audio y más se asimilan en un repositorio central. Entonces, depende de usted hacer correlaciones entre ellos y convertirlo en información valiosa.

4. Veracidad: encuentre información significativa de datos no estructurados

Dado que la mayoría de las entradas en Big Data no están estructuradas, este podría ser el mayor desafío para obtener los datos correctos después de separar todo el ruido y la deformidad.

5. Validez - Información precisa y relevante

Al igual que la veracidad, la validez se refiere a la información relevante que es lo suficientemente precisa para su uso previsto. Los datos válidos son importantes para tomar decisiones clave. Por lo tanto, su empresa necesita emplear las herramientas y la estrategia adecuadas para ayudar con la veracidad y validez de los grandes insumos.

6. Volatilidad: tratar con la información correcta en el momento adecuado

¿Cuánto tiempo son los datos válidos y cuánto tiempo deben almacenarse en los sistemas? La gran volatilidad de los insumos se centra en los datos relevantes en tiempo real que se mantendrán válidos para su análisis actual. Debe determinar en qué momento los datos ya no son necesarios.