¿Cómo y qué es Big Data?

Los datos se crean a nuestro alrededor cada segundo. Los procesos digitales, las redes sociales, los dispositivos móviles, los sistemas automatizados y los sensores contribuyen a producirlo. El resultado es un gran volumen de datos creados y almacenados desde múltiples fuentes a una velocidad y variedad estupendas. Este gran volumen de información se denomina compromiso de "Big Data" de la información estructurada y no estructurada que inunda a las empresas día a día. Sin embargo, no se trata de la cantidad de volumen de datos recopilados y almacenados, sino de qué pueden hacer las organizaciones con esta información. Los datos importantes deben analizarse para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos comerciales estratégicos. Sin embargo, para extraer un valor significativo del big data, se requieren fuertes habilidades analíticas y un poder de procesamiento óptimo.

"Los clientes, empleados y ciudadanos se comprometerán principalmente a través de medios digitales. Con los procesos operativos digitalizándose rápidamente, los procesos analógicos y manuales tradicionales serán automatizados, incluidos los elementos físicos y humanos. Muchas, sino la mayoría, de las decisiones serán algorítmicas, basadas en juicio automático ", dice Gartner.

Big Data History y los 3 'Vs'

Desde edades, las personas recopilan información y toman decisiones basadas en la información analizada. El término "Big Data" ha ganado importancia a partir de 2001.

A fines de la década de 1990, mientras muchos analistas, clientes y vendedores discutían sobre las tiendas de información de rápido crecimiento, Doug Laney observó la velocidad a la que la información fluía principalmente debido al comercio electrónico. La cantidad cada vez mayor de información era igual o más desafiante junto con el auge de aplicaciones post-Y2K-ERP que aumentaba las estructuras, los formatos y las fuentes de información. Luego Doug Laney publicó una nota de investigación en febrero de 2001 titulada 3-D Data Management: control de volumen, velocidad y variedad de datos. Hoy, los "3V's" de Doug Laney para entender "Big Data" se han vuelto omnipresentes.

Volumen: muchas empresas crean y almacenan una enorme cantidad de información día a día. Organizaciones como NASA, Facebook, Google han recopilado información en grandes volúmenes a través de diversos medios. Esta información debe ser guardada, analizada y procesada para crear valor en la forma de entender las tendencias del mercado, entendiendo a los clientes para generar soluciones relevantes que tengan éxito en el mercado.

Variedad: la información generada a través de varios canales no está estructurada o semiestructurada, ya que está en forma de texto, imágenes, videos, correos electrónicos, binarios y otros formatos, la mayoría de las veces sin uniformidad. Los sistemas tradicionales existentes son eficientes para manejar datos estructurados, no son lo suficientemente capaces de manejar la gran cantidad de datos no estructurados que se guardan a través de diversos medios en los tiempos modernos.

Velocidad: los sistemas tradicionales estaban bien hasta ahora ya que la búsqueda para encontrar un solo detalle era buscar en algunos millones o miles de millones de registros. Pero el almacenamiento aumenta rápidamente con alta velocidad y cada consulta necesita el análisis y procesamiento de información que está en el rango de cientos y miles de petabytes, exabytes y algunas veces más. Por lo tanto, se necesita un sistema que sea capaz de procesar los datos a mayor velocidad y con mayor escalabilidad.

Ahora, junto con los 3V, Veracity and Value se han agregado a las características de Big Data.

Veracidad: la veracidad se refiere a la anormalidad, los sesgos y el ruido en la información. Se requiere comprender si los datos que se almacenan y minados tienen sentido para la información sobre el problema que se analiza. La mejor manera de evitar gastos innecesarios de recursos es definir los objetivos lo antes posible.

Valor: cualquier objetivo de un proyecto de big data debe ser crear valor para la empresa. Toda recopilación y análisis de información no debe hacerse solo por el bien de la tecnología.

Breve definición de Big Data

Big Data es un término utilizado para conjuntos de datos con gran volumen, velocidad, variedad y complejidad donde las herramientas tradicionales son incapaces de recopilar, procesar, almacenar, administrar y analizar.

¿Por qué es importante Big Data?

No importa cuántos datos se recopilan o cómo se recopilan y almacenan. Todo lo que hace la diferencia es lo que se debe hacer con eso. Independientemente de la fuente de la que se extraigan los datos, las organizaciones deberían poder analizar los datos para encontrar métodos que reduzcan el costo y el tiempo, innoven nuevos productos y respalden la toma de decisiones oportuna. Cuando se analizan big data, ayuda a realizar tareas relacionadas con el negocio al identificar las causas raíz de fallas, problemas y defectos en los procesos comerciales en tiempo real.