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¿Qué es Big Data?
Te mostramos todo lo que necesitas saber sobre Big Data
También conocidos como macro datos, datos masivos o datos a gran escala. Es un término que hace referencia a una gran cantidad de datos que supera la capacidad de software tradicional. Esto, para ser captados, administrados y procesados en un tiempo determinado.
En la práctica, los macro datos generalmente se refieren a analizar el comportamiento del usuario extrayendo y almacenando datos valiosos y haciendo predicciones basadas en patrones observados.
En referencia al término Big Data
El término big data ha estado en uso desde 1990 y algunos otorgan crédito a John Mashey. Para empezar podemos clasificar los datos de big data en datos estructurados, no estructurados y semi estructurados y existen algunas categorías.
Categoría 1: Estos datos son generados por las propias personas información que viene de correos electrónicos, mensajes por aplicaciones, Facebook, WhatsApp, Tweeds o encuestas.
Categoría 2: Son obtenidos a partir de transacciones, aquí podemos mencionar la facturación, las llamadas telefónicas y los accesos a redes wifi.
Categoría 3: Aquí la mercadotecnia electrónica y web esta información genera una gran cantidad de datos cuando se navega por internet y en determinados sitios.
Categoría 4: Estos datos son obtenidos mediante las interacciones máquina a máquina, datos que se recopilan a partir de medidores, sensores de temperatura, de luz, de altura, de presión y de sonido.
Categoría 5: Estos son datos biométricos y son grandes cantidades de datos generados por lectores biométricos como escáner de retina, de huella digital o lectores de cadenas de ADN.
¿Cómo funciona Big Data?
A través del análisis de grandes volúmenes de datos pueden brindar nuevos conocimientos que abran nuevas oportunidades, y a la vez, ayuden a la generación de nuevos modelos comerciales o incluso mejorarlos.
Ayuda a las empresas o instituciones a tomar buenas decisiones. Pero, para entender claramente cómo funciona, es necesario conocer las 3 acciones claves que se involucran en Big data.
Integrar ETL
Big Data acopla la información de muchos sitios y programas, los mecanismos tradicionales de integración de datos, como ETL (extraer, transformar y cargar).
Generalmente no llenan las expectativas deseadas de esta función, para lo cual se requiere nuevas estrategias y tecnologías para analizar grandes conjuntos de datos en capacidades que van desde los terabytes o incluso peta byte.
Durante la integración, se anexan los datos para procesarlos y asegurarse de que estén disponibles, de manera adecuada para que los analistas puedan comenzar a utilizarlo.
Gestionar
Big data requiere almacenamiento, esto implica que, si es necesario finalizar información de diversas fuentes, implicaría el tener espacio suficiente para almacenar todos esos datos.
Tal vez esta es la acción más compleja de entender y de encontrar la solución adecuada para la empresa, para darse una idea, un video de YouTube con una calidad de 480 píxeles utiliza 4 Megabyte por cada 2 minutos.
Usando un disco duro externo podemos guardar una limitada cantidad de videos, pero ahora las empresas suelen migrar sus datos a las nubes de almacenamiento porque pueden gestionar mucha más información de manera práctica y más acorde a sus demandas.
Analizar
La mejor inversión para una empresa al utilizar big data radica en la forma en la que se analiza la información y cómo actuara basándose en el análisis de los datos.
Para que este análisis tenga los mejores resultados hay 2 compañeros más para big data, el aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning).
El primero es un subconjunto de la inteligencia artificial que a través de técnicas estadísticas provee a las computadoras la habilidad de aprender de los datos y se entrena a la computadora para seguir desarrollando esta habilidad.
El segundo funciona como una técnica para implementar el aprendizaje automático.
Información Big Data ¿cómo es generada?
Muchas de nuestras actividades diarias en internet generan macro datos que en consecuencia son las fuentes de datos del big data y son muchas informaciones diversas.
Los dispositivos GPS, los sensores de reconocimiento facial o el correo electrónico son solo algunos ejemplos.
Las fuentes más comunes de estas grandes cantidades de datos suelen ser los sitios web, redes sociales, dispositivos biométricos, transacciones, mensajes de texto, Telegram, apps etc.
La mayoría de la gente usa ciertas tecnologías y servicios en línea como Hotmail y plataformas como Facebook, y estas empresas nos permiten enviar e intercambiar datos y luego utilizar los datos que proporcionamos para su beneficio.
Esto significa que los servicios en línea, los sitios web, las aplicaciones y muchos otros dispositivos analizan constantemente los datos para que sus servicios sean más efectivos y desarrollar nuevos productos.
Utilizan herramientas y servicios de big data para analizar y procesar grandes cantidades de datos y mejorar sus productos y ofertas. Pero, eso no es todo, alguien pensó “y si mejor usamos big data para que las máquinas puedan aprender por sí mismas".
Así nació el aprendizaje automático.
¿Qué podemos hacer con la Big Data?
Hoy en día es bueno tomar en cuenta las capacidades del big data, ya que nos proporciona mucha ayuda en el ámbito comercial y en los negocios para aquellos que deseen hacer crecer su empresa.
Aquellas pequeñas, medianas o grandes empresas que sean capaces de entender la necesidad de recoger información, de trabajarla, aplicar algoritmos de inteligencia artificial, de aprendizaje automático y sobre todo de tomar decisiones que ofrezcan un mejor servicio o solución a sus clientes.
Estas son las empresas que tendrán éxito en el futuro, y nombraremos algunos ejemplos para tomarlo como inspiración.
Netflix
Está popular plataforma supo aprovechar la gran capacidad del big data utilizando sistemas de recomendación de películas o series.
Recogen el comportamiento de todos sus usuarios, revisan aquellos contenidos que están viendo y cuáles van relacionando unos con otros y a partir de aquí, ingieren una probabilidad de que veamos un determinado episodio.
Netflix usa el big data para intentar personalizar nuestra experiencia al consumir contenido que más nos va a mantener en la plataforma.
Empresas como Amazon, McDonald 's, Spotify, Walmart, Zara, Hopper han aprendido de esto y llevan tiempo trabajando con Big data para seguir evolucionando en el mercado.
