Big Data
Se refiere a flujos de datos extremadamente grandes y complejos que son difíciles de procesar con herramientas de procesamiento de datos tradicionales. Estos conjuntos de datos pueden provenir de diversas fuentes y formatos, como datos generados por usuarios en diversas redes sociales, registros de transacciones comerciales, registros de actividades en línea, etc.
Su proceso analiza e interpreta las grandes cantidades de volúmenes de datos, tanto los estructurados como los no estructurados. Los datos almacenados de forma interna o externa estos datos pueden ser utilizados por las empresas para sus procesos de toma de decisiones.
¿Cuáles son sus características?
Las características clave del Big Data se suelen resumirse en tres elementos clave que son las 3Vs: Volumen, Variedad y Velocidad.
- Volumen: Se refiere a la cantidad de datos generados y almacenados continuamente, esta cantidad suele ser enorme superando fácilmente los mil gigabytes hasta su máximo llegando a un exabyte. Este conjunto de datos mucha vez supera la comprensión humana al encontrar los patrones en todo ese mar de datos, por eso procesos se apoyan en programas que son capaces de analizar esa información y lograr encontrar los patrones principales.
- Variedad: Indica la diversidad de fuentes y los distintos formatos de cada dato. Los datos pueden estar estructurados como datos tabulares en una base de datos regionales, semiestructurados (como datos XML o JSON) o no estructurados como lo son el texto, imágenes, audio y video.
- Velocidad: Se refiere a las tasas de velocidad que los datos se regeneran y deben ser procesados. Algunas aplicaciones requieren un procesamiento rápido de datos en tiempo real, algunos ejemplos de estos datos lo podemos contemplar en Google, esta empresa estadounidense recibe unas 50000 visitas por segundo, tiene que realizar un análisis de cada búsqueda y luego ofrecer una respuesta acorde lo buscado, son velocidades sorprendentes a las cuales se debe mover un Big Data.
Además de las 3Vs, se han añadido los conceptos de” veracidad” que es la credibilidad de los datos, el “valor” que es la capacidad de los datos para generar conocimiento útil y la “variabilidad” que es la inconsistencia de los formatos y la calidad de los datos.
¿Qué beneficios aporta?
El uso efectivo del Big Data puede ofrecer una serie de beneficios en diversas áreas, entre ellos:
- Identificación de tendencias y patrones: El Big Data facilita la identificación de tendencias emergentes, patrones de comportamiento del cliente, oportunidades de mercado y riesgos potenciales.
- Toma de decisiones informadas: El análisis de grandes conjuntos de datos permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en evidencia y análisis en lugar de suposiciones o intuiciones.
- Mejora de la eficiencia operativa: Al analizar grandes cantidades de datos, las organizaciones pueden identificar áreas donde se pueden mejorar los procesos y operaciones para aumentar la eficiencia y reducir costos.
- Optimización de la experiencia del cliente: Al comprender mejor el comportamiento y las preferencias del cliente a través del análisis de datos, las organizaciones pueden mejorar la experiencia del cliente y aumentar la retención y lealtad del cliente.
- Personalización y segmentación: El análisis de Big Data permite a las empresas personalizar sus productos y servicios para satisfacer las necesidades específicas de los clientes, así como segmentar su base de clientes para campañas de marketing más efectivas.
El Big Data ofrece una amplia gama de beneficios que pueden ayudar a las organizaciones a ser más eficientes, innovadoras y competitivas en un mundo cada vez más impulsado por los datos. El análisis del Big Data implica el uso de técnicas avanzadas como el análisis de datos a tiempo real, minería de datos, la automatización de procesos y la inteligencia artificial para extraer los patrones, tendencias y relaciones más significativos que destacan en estos datos.
