TECNOLOG√ćA

Qué es el Big Data y cómo funciona

El término Big Data es una tecnología digital de la que habrás oído hablar en infinidad de ocasiones, y te aseguramos que seguiremos haciéndolo por mucho tiempo. Y es así debido a que el análisis de datos masivos es una herramienta de gran utilidad para las empresas, incluido en la robótica. Disponer de una gran base de datos o conjunto de datos les otorga capacidad de análisis y de interpretación de los datos estructurados.

Una definición sencilla del Big Data sería el uso de tecnología digital que es capaz de capturar un gran volumen de información que, por medio de herramientas tradicionales, sería inviable su gestión y procesamiento. Sin embargo el Big Data es mucho más complejo y por eso te invitamos a que leas este extenso artículo que hemos preparado.

Qué es el Big Data y cómo funciona

¬ŅQu√© es el Big data?

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

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

Por poner un caso de éxito 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 artículo que publicamos meses atrás, lo hizo gracias a que rastreaba la información sanitaria que se produce diariamente en todo el mundo. Hace tan solo un para de décadas habríamos necesitado a miles de personas para realizar ese seguimiento, mientras que ahora, una herramienta de código abierto puede hacer esa tarea por nosotros.

Para que nos hagamos una idea de la capacidad del Big Data. Seg√ļn 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√°s de 1 mill√≥n de gigabytes y un terabyte son 1.000 gigabytes. Pues bien, Facebook gestiona al d√≠a 500 terabytes de datos y simplemente la bolsa de Nueva York gestiona a diario 1 Petabytes. ¬ŅAsusta?

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

Ejemplos y aplicaciones de Big data

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

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

Ejemplos del big data con base de datos estructurados

Características del Big data

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

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

  • Volumen: la gran cantidad de datos se definen Big Data cuando el procesamiento, almacenamiento y explotaci√≥n comienza a ser un reto para una organizaci√≥n o empresa cuando supera el tama√Īo definido.
  • Velocidad: esta caracter√≠stica se ve dada por la relaci√≥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√≠stica existe una gran diversidad de formatos, en donde se hallan datos que pueden ir desde textos simples, videos, im√°genes, hojas de c√°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√≥n automatizada.
  • Valor: esta caracter√≠stica es donde finalmente, los datos con su respectivo an√°lisis deben generar un gran beneficio para la empresa.
características del big data y los microdatos

Por qué es importante el Big Data y ventajas de su uso

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

  • Desarrollar estrategias en tiempo real
  • Optimizaci√≥n de las acciones mediante la anal√≠tica
  • Aumenta los beneficios mediante estrategias m√°s personalizadas
  • Reduce el coste de los procesos al estar automatizados
  • Favorece la creaci√≥n de nuevos productos
  • Mejora la competitividad de las empresas

por qué es importante el big data en la nube

Para qué sirve el estudio de datos masivos

El estudio de análisis masivos de datos normalmente pertenece al comportamiento y la forma de interactuar de las personas, aunque como veremos posteriormente, esta tecnología tiene infinidad de aplicaciones sociales y laborales, principalmente en la Industria 4.0.

Gracias a que el Big data gestiona un gran volumen de información, permite la obtención de respuestas complejas, eficientes, y rápidas. Estas respuestas ofrecen soluciones desde un enfoque distinto a los problemas, y siempre desde la fiabilidad de la analítica de los datos.

Para qué sirve el uso masivo de datos con el Big Data

Cómo 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 automatización, y son:

  • Integrar: mecanismos de integraci√≥n de datos convencionales, tales como ETL no est√°n a la altura de cumplir esta tarea. Analizar conjuntos de Big data de 1 o m√°s terabytes o petabytes de gran tama√Īo requiere de nuevas tecnolog√≠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√≥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√≥n de donde residen sus datos en cada momento.
  • Analizar: los modelos de datos son procesados y reconstruidos mediante algoritmos de Aprendizaje Autom√°tico (Machine Learning) de Inteligencia Artificial. Su capacidad de detecci√≥n de patrones y de procesamiento de datos ofrece informaci√≥n estructurada a los analistas.
Almacenamiento y an√°lisis de datos masivos por medio del big data. ¬ŅC√≥mo funciona el Big Data?

Herramientas del Big Data

Es necesario utilizar herramientas en continua evolución que abarquen la complejidad de los datos estructurados y los no estructurados. Por tal motivo, se requiere tecnología 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:

  • 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√≠sticas independientes entre s√≠, por lo que se usa una u otra en funci√≥n de las necesidades del cliente. Por ejemplo Hadoop, es probable que sea la m√°s utilizada para el sector de las finanzas, mientras que Spark destaca por ser muy r√°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√°quina local. De Apache Kafka podemos resaltar que permite realizar operaciones en tiempo real o en streaming. Elasticsearch es m√°s bien un motor de b√ļsqueda empresarial que extrae informaci√≥n de datos estructurados y no estructurados, mientras que TensorFlow es una biblioteca que se utiliza para el Aprendizaje Autom√°tico (Machine Learning).

Estos son probablemente los más extendidos, aunque existen más en el mercado. También hay que recordar que muchos de estos softwares, como es el caso de Apache Hadoop, son de código abierto.

herramientas de big data y cursos de formación y aprendizaje

Historia del Big data

El concepto de Big Data es relativamente nuevo, pero a la década de los 60 y 70 se remontan los orígenes de análisis de grandes conjuntos de datos, donde en este mundo comenzaban con los primeros centros de información y el desarrollo de las mismas.

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

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

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

Tipos de Big data o microdatos

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

Datos seg√ļn su procedencia:

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

Tipos de datos en función de su estructura

  • Estructurados: las bases de datos relacionales, las cuales tienen definido su tama√Īo, longitud y formato.
  • Semiestructurados: datos como XML y HTML, JSON, y las hojas de c√°lculo como Excel, son almacenados con metadatos definidos y una estructura flexible.
  • No estructurados: ficheros de texto como Word, PDF, correos electr√≥nicos o contenido multimedia como audio, v√≠deo, o im√°genes, que contienen datos sin formato espec√≠fico.
Big data definición sencilla y dónde está el big data

Mejores pr√°cticas de Big data

Para lograr crear una base de Big Data con éxito, es necesario tomar en cuenta una serie de prácticas:

  • Alinear Big Data con objetivos empresariales espec√≠ficos.
  • Reducir la falta de habilidades con est√°ndares y administraci√≥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√≥n y el an√°lisis de datos masivos. Por ello son muchos los cursos universitarios, m√°ster y posta grados que se est√°n creando para formar a los profesionales de hoy y del ma√Īana, ya sea en herramientas relacionadas con la Inteligencia Artificial o con el Big Data.

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