Big Data

¿QUÉ ES?

Big Data (datos masivos en español, aunque apenas se utiliza la traducción) es el proceso de recolección y  análisis de grandes cantidades de datos para encontrar información oculta. El conjunto de datos es tan grande y complejo que los medios que se suelen utilizar ya no dan a basto, ya que estamos hablando de analizar, capturar, recolectar, buscar, compartir, almacenar, transferir,etc.

¿POR QUÉ ES IMPORTANTE?

1.- “New Data”

Los Big Data que se generan, se recopilan y se almacenan actualmente llevan consigo una gran cantidad de información  que antes no estaba disponible y era totalmente desconocida para nosotros.

2.- “Unlocking Value”

El valor que contiene Big Data puede conocerse o descubrirse mediante sus análisis automáticos, ya que Big Data son datos digitales. Los análisis de datos tienen la capacidad de transformarlos en información nueva, la cual puede originar el hecho de tomar medidas inteligentes.

3.-“Shaping the Future”

Los análisis predictivos nos permiten influir en el futuro evitando que ocurran ciertos hechos y de esa forma cambiando el curso de las acciones. También nos permiten prever las preferencias de las personas y dar recomendaciones basándonos en ellas.

Fuente de información: https://dataiq.com.ar/blog/por-que-es-importante-big-data/

EJEMPLOS DEL USO EFECTIVO DE BIG DATA 

Algunos ejemplos de aplicación de Big Data son :

– Entendiendo a los clientes :

Los datos se utilizan para comprender mejor a los clientes, sus comportamientos y preferencias. Esto sucede por ejemplo en los hipermercados ya que pueden predecir mejor qué productos se venderán mejor, y las aseguradoras de coches pueden comprender mejor cómo conducen sus clientes. Incluso las campañas electorales pueden optimizarse gracias a big data analytics.

-Mejorando la salud pública:

La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya descodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y esto nos permitirá descubrir por ejemplo nuevos tratamientos, sus consecuencias y los patrones de propagación, es decir , con el fin de controlar y predecir la evolución de las epidemias y brotes de enfermedades.

Fuente de información: https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/

Desafíos de la calidad de datos en Big Data

Algunos desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data son:

  1. Muchas fuentes y tipos de datos

Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integrar datos aumenta. Las fuentes de datos de big data son muy amplias, por ejemplo:

  • Datos de internet y móviles.
  • Datos de Internet de las Cosas.
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
  • Datos experimentales.

Además conocemos diferentes tipos de datos:

  1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.
  2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.
  3. Tipos de datos estructurados

2. Gran volumen de datos

Como ya sabemos, el volumen de datos es muy amplio, y como consecuencia de ello dificulta el proceso de calidad de datos en un tiempo razonable.

Es complicado recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de una forma rápida. Además es necesario mucho tiempo para transformar  los tipos no estructurados en otros ya estructurados, para posteriormente procesar esos datos.

3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y como consecuencia de ello su validez es corta. Para solucionarlo necesitamos un poder de procesamiento muy alto.

Si no lo hacemos de la manera correcta puede darse el caso de conclusiones erróneas que pueden originar errores en la toma de decisiones.

Fuente de información: https://www.powerdata.es/big-data

 

 

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