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Qu茅 es el Big Data y c贸mo funciona

El t茅rmino Big Data es una tecnolog铆a digital de la que habr谩s o铆do hablar en infinidad de ocasiones, y te aseguramos que seguiremos haci茅ndolo por mucho tiempo. Y es as铆 debido a que el an谩lisis de datos masivos es una herramienta de gran utilidad para las empresas, incluido en la rob贸tica. Disponer de una gran base de datos o conjunto de datos les otorga capacidad de an谩lisis y de interpretaci贸n de los datos estructurados.

Qu茅 es el Big Data y c贸mo funciona

Definici贸n de Big Data

Una definici贸n sencilla del Big Data ser铆a el uso de tecnolog铆a digital que es capaz de capturar un gran volumen de informaci贸n que, por medio de herramientas tradicionales, ser铆a inviable su gesti贸n y procesamiento. Sin embargo el Big Data es mucho m谩s complejo y por eso te invitamos a que leas este extenso art铆culo que hemos preparado.

Qu茅 es el Big data?

Por definici贸n el Big Data es el conjunto de datos representados en vol煤menes que crecen a gran velocidad y que contienen una mayor variedad de informaci贸n para que los softwares y los analistas puedan gestionarlos. Es decir, es el conjunto de informaci贸n procedente de nuevas fuentes de datos que se encuentran formados por un grupo de datos complejo y de gran tama帽o.

Un software de procesamiento de datos convencional no puede gestionar este gran volumen de informaci贸n. Sin embargo ahora, estos vol煤menes masivos se pueden gestionar para abordar problemas empresariales a los que antes no se les pod铆a ofrecer soluciones eficientes.

Por poner un caso de 茅xito reciente, un programa con algoritmos de Inteligencia Artificial fue el primero en dar la voz de alarma de la existencia del Covid-19. Y lo hizo antes que las propias autoridades de Wuhan, en la provincia de Hubei, en China. La startup creadora del programa se llama Blue Dot, y como ya comentamos en el art铆culo que publicamos meses atr谩s, lo hizo gracias a que rastreaba la informaci贸n sanitaria que se produce diariamente en todo el mundo. Hace tan solo un para de d茅cadas habr铆amos necesitado a miles de personas para realizar ese seguimiento, mientras que ahora, una herramienta de c贸digo abierto puede hacer esa tarea por nosotros.

Qu茅 es el Big Data y el conjunto de datos almacenados en la nube

Para que nos hagamos una idea de la capacidad del Big Data. Seg煤n los expertos y profesionales del sector, se entiende que un conjunto de datos procesados llega a ser Big Data cuando gestiona desde los 30-50 terabytes a los petabytes (PB). Por si no tienes claro que son estas unidades de medida vamos a repasarlas. Un petabyte es poco m谩s de 1 mill贸n de gigabytes y un terabyte son 1.000 gigabytes. Pues bien, Facebook gestiona al d铆a 500 terabytes de datos y simplemente la bolsa de Nueva York gestiona a diario 1 Petabytes. 驴Asusta?

Ejemplos y aplicaciones de Big data

Cada vez son m谩s las empresas que utilizan aplicaciones de Big Data para dirigirse mejor a sus clientes con productos m谩s eficaces. Algunos ejemplos de an谩lisis de datos en las actividades empresariales son:

Ejemplos del big data con base de datos estructurados

  • Desarrollo de productos comerciales
  • Anuncios publicitarios personalizados mediante Marketing optimizado
  • Resoluci贸n de problemas TI
  • An谩lisis de los Call Center o servicios de Atenci贸n al Cliente
  • Mantenimiento predictivo de sistemas, m谩quinas y robots
  • An谩lisis de experiencia de usuario en aplicaciones y en ecommerce
  • Gestiones administrativas m谩s eficientes
  • Detecci贸n y prevenci贸n de fraudes fiscales.
  • Las compa帽铆as de seguros disponen de una informaci贸n m谩s amplia de sus clientes
  • Gesti贸n de los problemas de salud a nivel global y detecci贸n precoz de pandemias
  • Ofrecer en el sector tur铆stico paquetes m谩s eficientes
  • Eficiencia operativa de gesti贸n y producci贸n.
  • Detecci贸n y desarrollo de productos innovadores.
  • Gesti贸n e interpretaci贸n de los mercados financieros internacionales.
  • Mejoran los controles calidad supervisados con Visi贸n Artificial

Caracter铆sticas del Big data

La complejidad de analizar grandes bases de datos se debe a una caracter铆stica fundamental, y es que los datos normalmente llegan de manera no estructurada. Es el caso de la informaci贸n que llega desde nuestros dispositivos electr贸nicos, b煤squedas de internet, preferencias, gustos, desplazamientos, actividad en Redes Sociales, aparatos inteligentes, etc鈥

caracter铆sticas del big data y los microdatos

Por ese motivo necesitamos herramientas que nos ofrezcan ventajas ante semejante cantidad de informaci贸n y dificultades que conlleva, como son:

  • Volumen: la gran cantidad de datos se definen Big Data cuando el procesamiento, almacenamiento y explotaci贸n comienza a ser un reto para una organizaci贸n o empresa cuando supera el tama帽o definido.
  • Velocidad: esta caracter铆stica se ve dada por la relaci贸n que tiene el ritmo en que los datos se generan, los cuales aumentan de manera constante necesitando una respuesta en tiempo real.
  • Variedad: en esta caracter铆stica existe una gran diversidad de formatos, en donde se hallan datos que pueden ir desde textos simples, videos, im谩genes, hojas de c谩lculos, y bases de datos enteras.
  • Veracidad: en este aspecto los datos deben ser confiables y mantenerse limpios. Si estos datos no son correctos no tienen valor alguno y pueden ser muy perjudiciales, en especial en la toma de decisi贸n automatizada.
  • Valor: esta caracter铆stica es donde finalmente, los datos con su respectivo an谩lisis deben generar un gran beneficio para la empresa.

Por qu茅 es importante el Big Data y ventajas de su uso

El uso del Big Data almacen谩ndolo en la nube (Cloud) ofrece a las empresas y organizaciones la capacidad de aprovechar los datos que se est谩n generando diariamente.

  • Desarrollar estrategias en tiempo real
  • Optimizaci贸n de las acciones mediante la anal铆tica
  • Aumenta los beneficios mediante estrategias m谩s personalizadas
  • Reduce el coste de los procesos al estar automatizados
  • Favorece la creaci贸n de nuevos productos
  • Mejora la competitividad de las empresas
por qu茅 es importante el big data en la nube

Para qu茅 sirve el estudio de datos masivos

El estudio de an谩lisis masivos de datos normalmente pertenece al comportamiento y la forma de interactuar de las personas, aunque como veremos posteriormente, esta tecnolog铆a tiene infinidad de aplicaciones sociales y laborales, principalmente en la Industria 4.0.

Gracias a que el Big data gestiona un gran volumen de informaci贸n, permite la obtenci贸n de respuestas complejas, eficientes, y r谩pidas. Estas respuestas ofrecen soluciones desde un enfoque distinto a los problemas, y siempre desde la fiabilidad de la anal铆tica de los datos.

Para qu茅 sirve el uso masivo de datos con el Big Data

C贸mo funciona el Big data o los microdatos

Son tres acciones claves las que se requieren para que el Big data aporte nuevas perspectivas que brinden nuevas oportunidades y modelos de negocio en la automatizaci贸n, y son:

Almacenamiento y an谩lisis de datos masivos por medio del big data. 驴C贸mo funciona el Big Data?

Integrar: mecanismos de integraci贸n de datos convencionales, tales como ETL no est谩n a la altura de cumplir esta tarea. Analizar conjuntos de Big data de 1 o m谩s terabytes o petabytes de gran tama帽o requiere de nuevas tecnolog铆as y estrategias. Por ello es necesario incorporar estos datos, procesarlos y asegurarse que se formateen, y disponerlos de manera tal que los analistas empresariales puedan comenzar a utilizarlos.

Gestionar: Este apartado hace referencia a la gesti贸n de los datos y para ello se requiere de un espacio de almacenamiento, el cual puede residir en la nube. Estos datos se pueden almacenar de cualquier forma para que luego se incorporen los requisitos del proceso. Muchos eligen almacenar en funci贸n de donde residen sus datos en cada momento.

Analizar: los modelos de datos son procesados y reconstruidos mediante algoritmos de Aprendizaje Autom谩tico (Machine Learning) de Inteligencia Artificial. Su capacidad de detecci贸n de patrones y de procesamiento de datos ofrece informaci贸n estructurada a los analistas.

Herramientas del Big Data

Es necesario utilizar herramientas en continua evoluci贸n que abarquen la complejidad de los datos estructurados y los no estructurados. Por tal motivo, se requiere tecnolog铆a avanzada capaz de analizar y extraer estos datos con el fin de procesarlos para alcanzar los objetivos de un negocio. Las principales herramientas que se utilizan para el Big data son:

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  • Apache Hadoop
  • Piq
  • Hive
  • Apache Cassandra
  • Apache Spark
  • Apache Kafta
  • Apache Lucene
  • Apache Zeppelin
  • Elasticsearch
  • TensorFlow
  • Storm
  • Hive
  • R
  • D3.js
  • NoSQL

Estas herramientas que aparecen en la lista tienen caracter铆sticas independientes entre s铆, por lo que se usa una u otra en funci贸n de las necesidades del cliente. Por ejemplo Hadoop, es probable que sea la m谩s utilizada para el sector de las finanzas, mientras que Spark destaca por ser muy r谩pida, ya que tiene la particularidad de que te permite almacenar parte de los datos en la memoria y en el disco de una m谩quina local. De Apache Kafka podemos resaltar que permite realizar operaciones en tiempo real o en streaming. Elasticsearch es m谩s bien un motor de b煤squeda empresarial que extrae informaci贸n de datos estructurados y no estructurados, mientras que TensorFlow es una biblioteca que se utiliza para el Aprendizaje Autom谩tico (Machine Learning).

Estos son probablemente los m谩s extendidos, aunque existen m谩s en el mercado. Tambi茅n hay que recordar que muchos de estos softwares, como es el caso de Apache Hadoop, son de c贸digo abierto.

Historia del Big data

El concepto de Big Data es relativamente nuevo, pero a la d茅cada de los 60 y 70 se remontan los or铆genes de an谩lisis de grandes conjuntos de datos, donde en este mundo comenzaban con los primeros centros de informaci贸n y el desarrollo de las mismas.

por qu茅 es importante el big data en la nube
Aplicaciones de Big data y usos del big data

A trav茅s de Facebook, Youtube y otros servicios, los usuarios generaban gran cantidad de datos alrededor del 2005. En ese mismo a帽o se desarroll贸 Hadoop (un marco de c贸digo abierto), creado para analizar y almacenar grandes conjuntos de datos. El desarrollo de este marco de c贸digo abierto fue primordial en el crecimiento del Big Data, haciendo de este proceso sencillo de utilizar y econ贸mico para almacenar.

Actualmente y con la incorporaci贸n de tecnolog铆as como el 5G, el volumen de informaci贸n se ha incrementado exponencialmente. Como consecuencia los usuarios generan gran cantidad de datos, aunque estos no son los 煤nicos. La existencia de Internet ha contribuido a que un mayor n煤mero de dispositivos est茅n conectados mediante Internet of Things (Internet de las Cosas), generando mayor n煤mero de informaci贸n que muestran patrones de conducta y comportamiento.

Tipos de Big data o microdatos

Es importante se帽alar que existen diversos tipos de datos que se asocian al Big data, que a la hora de clasificarlos, se pueden hacer seg煤n dos criterios: estructura y procedencia.

Tipos de Big Data e historia del Big data

Datos seg煤n su procedencia:

  • La web y redes sociales: informaci贸n que se encuentra disponible en la web, la cual se genera por usuarios en las redes sociales o la informaci贸n de b煤squeda en los buscadores.
  • Machine to Machine: son los datos generados a trav茅s de la comunicaci贸n entre dispositivos inteligentes y objetos de uso cotidiano.
  • Transacciones: estos datos incluyen diversos registros de facturaci贸n, transacciones o llamadas entre cuentas.
  • Biom茅tricos: estos datos se generan por tecnolog铆a que identifican personas a trav茅s de reconocimiento facial, informaci贸n gen茅tica o huellas dactilares.
  • Generados por personas: estos datos son generados a trav茅s de servicio de mensajer铆a, correos electr贸nicos o grabaciones de llamadas.
  • Generados por organizaciones: organizaciones p煤blicas y privadas son las que generan este tipo de datos y se relacionan con el medio ambiente, estad铆sticas sobre econom铆a, poblaci贸n, historiales cl铆nicos, etc.

Tipos de datos en funci贸n de su estructura

  • Estructurados: las bases de datos relacionales, las cuales tienen definido su tama帽o, longitud y formato.
  • Semiestructurados: datos como XML y HTML, JSON, y las hojas de c谩lculo como Excel, son almacenados con metadatos definidos y una estructura flexible.
  • No estructurados: ficheros de texto como Word, PDF, correos electr贸nicos o contenido multimedia como audio, v铆deo, o im谩genes, que contienen datos sin formato espec铆fico.
Big data definici贸n sencilla y d贸nde est谩 el big data

Mejores pr谩cticas de Big data

Para lograr crear una base de Big Data con 茅xito, es necesario tomar en cuenta una serie de pr谩cticas:

  • Alinear Big Data con objetivos empresariales espec铆ficos.
  • Reducir la falta de habilidades con est谩ndares y administraci贸n.
  • Mejorar la transferencia de conocimientos.
  • Ordenar datos estructurados y no estructurados.
  • Proyectar el laboratorio de hallazgos.
  • Ordenarlo con el modelo operativo en la nube.

En la actualidad una de las mejores alternativas laborales es aprender Lenguaje de Programaci贸n y el an谩lisis de datos masivos. Por ello son muchos los cursos universitarios, m谩ster y posta grados que se est谩n creando para formar a los profesionales de hoy y del ma帽ana, ya sea en herramientas relacionadas con la Inteligencia Artificial o con el Big Data.

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