BIG DATA REVISTA

Jennifer Coll Barriga 202021011@academico.ict.edu.mx 07/11/2023

Si bien el concepto "Big Data" en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales.

El Big Data consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas como base para su toma de decisiones.

1. Volumen de información El volumen se refiere a la cantidad de datos que son generados cada segundo, minuto y días en nuestro entorno. Es la característica más asociada al Big Data, ya que hace referencia a las cantidades masivas de datos que se almacenan con la finalidad de procesar dicha información, transformando los datos en acciones.

2. Velocidad de los datos La velocidad se refiere a los datos en movimiento por las constantes interconexiones que realizamos, es decir, a la rapidez en la que son creados, almacenados y procesados en tiempo real.

3. Variedad de los datos La variedad se refiere a las formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos. Estos datos pueden ser datos estructurados y fáciles de gestionar como son las bases de datos, o datos no estructurados, entre los que se incluyen documentos de texto, correos electrónicos, datos de sensores, audios, vídeos o imágenes que tenemos en nuestro dispositivo móvil.

4.Veracidad de los datos Cuando hablamos de veracidad nos referimos a la incertidumbre de los datos, es decir, al grado de fiabilidad de la información recibida.

5. Viabilidad La inteligencia empresarial es un componente fundamental para la viabilidad de un proyecto y el éxito empresarial. Se trata de la capacidad que tienen las compañías en generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan.

6. Visualización de los datos Cuando hablamos de visualización nos referimos al modo en el que los datos son presentados. Una vez que los datos son procesados (los datos están en tablas y hojas de cálculo), necesitamos representarlos visualmente de manera que sean legibles y accesibles, para encontrar patrones y claves ocultas en el tema a investigar.

7. Valor de los datos El dato no es valor. Tampoco tienes valor por el mero hecho de recopilar gran cantidad de información. El valor se obtiene de datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión. El valor de los datos está en que sean accionables, es decir, que los responsable de la empresas puedan tomar una decisión (la mejor decisión) en base a estos datos.

Ayudan a comprender el mercado En el mundo de los negocios es vital conocer al cliente. Un análisis de los datos que generan los usuarios ayuda a comprender el comportamiento que tienen al comprar o rechazar un producto, ya sea interactuando con la página de la marca o con sus anuncios. .

Mejoran la toma de decisiones Smart data, es decir, un veraz procesamiento e interpretación de big data, sirve como base para que los dirigentes de una empresa sepan más acerca de sus clientes y prospectos.

Tienen versatilidad de aplicación La asimilación correcta de big data abre una puerta de posibilidades, con las cuales se pueden mejorar o solucionar diferentes retos a los que se enfrenta una empresa.

Pueden ser susceptibles a brechas de seguridad Aquí nos referimos a la posibilidad de ataques cibernéticos que pongan en riesgo tus datos, porque, como ya lo hemos mencionado, pueden ser muy valiosos.

Pueden generar un exceso de datos Se corre el riesgo de perder de vista la calidad de la información con una cantidad tan grande de datos. Por eso es importante contar con herramientas y analistas que distingan lo valioso de la información.

Requieren estudiar los lineamientos de privacidad de cada país donde hay presencia Debido a las leyes sobre protección de datos vigentes en varios países del mundo, es preciso conocer las indicaciones a seguir para no recibir multas por obtener información personal fuera de los límites.

El big data se caracteriza por su gran tamaño. Aunque se han desarrollado nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, el volumen de datos duplica su tamaño cada dos años aproximadamente.

Pero no basta con almacenar los datos. Para ser de algún valor, los datos deben poder utilizarse, y esto depende de su conservación.

Disponer de datos relevantes para el cliente y organizados de tal modo que permitan un análisis significativo requiere una gran cantidad de trabajo.

Por último, la tecnología de big data cambia a un ritmo rápido. Hace unos años, Apache Hadoop era la tecnología más conocida utilizada para gestionar big data. Más tarde, en 2014, entraría en juego Apache Spark. Hoy en día, el enfoque óptimo parece ser una combinación de ambos marcos. Mantenerse al día en cuanto a tecnología de big data supone un desafío constante.