Big Data

Un término que está de moda, “BIG DATA”

¿NUESTRO MUNDO DEPENDE DE LA TECNOLOGÍA?

Todos los días desde que nos despertamos hasta que nos acostamos estamos vinculados con un dispositivo tecnológico, desde un sencillo despertador a un smartphone. Nuestros móviles, tabletas u ordenadores son esenciales en nuestro estilo de vida y hasta parece que son la otra mitad de nuestro cerebro. Hemos creado lo que se conoce como dependencia tecnológica.

El uso de tanta tecnología genera un cantidad abrumadora de datos. De ahí nace el Big Data, un término que describe el gran volumen de datos, estructurados como no estructurados, que generan los negocios cada día. Esto se puede analizar con el objetivo de obtener ideas que conduzcan a tomar mejores decisiones y movimientos estratégicos.

 

EL MUNDO DE LOS DATOS

El tamaño para determinar si un conjunto de datos se considera Big Data no está férreamente definido y varia constantemente. Los analistas y profesionales actualmente lo estipulan desde 30-50 Terabytes hasta varios Petabytes.

La compleja naturaleza del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas. Estos datos son tan variados como web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

SISTEMA DE GESTIÓN DE DATOS

El sistema de gestión de datos es el conjunto de procedimientos y personas por medio de los cuales se procesa la información. Involucra la recolección, manipulación, almacenamiento, y recuperación de información.

La herramienta más obvia es el ordenador, sin embargo, es meramente una de tantas. Otras herramientas son los instrumentos y los formularios de recolección de datos, el protocolo de gestión de datos, los mecanismos de control de calidad, documentación, instalaciones de almacenamiento tanto para el papel como los medios electrónicos, y los mecanismos de recuperación.

El objetivo es sacar la información para la toma de decisiones a corto y largo plazo, además de guiar a las empresas hacia un acercamiento con los usuarios. Esto funciona cuando las empresas quieren adelantarse a los deseos de los clientes para las futuras compras.

Para ello el procesamiento y análisis de datos es fundamental, y una de las áreas más importante en Big Data. La mayor parte de los investigadores están preparados para la gestión de un proyecto de datos.

Algunas áreas de la gestión son:

  • El tratamiento de datos en Big Data de forma eficiente permite:
  • Tomar decisiones más inteligentes.
  • Desarrollar mejores productos.
  • Obtener información más profunda.
  • Tener un mayor conocimiento.
  • Conseguir soluciones óptimas.
  • Asegurar que tenemos productos centrados en el cliente.
  • Aumentar la lealtad del cliente.
  • Posibilitar la obtención de más procesos automatizados con un análisis predictivo y prescriptivo más preciso.

    Los sistemas de gestión de Big Data se definen por (IBM):

    1. Volumen: La  cantidad cada vez mayor de datos de todo tipo hace que se  produzcan petabytes de información, siendo necesario espacio para su almacenamiento.
    2. Variedad: Los datos que se usan en Big data no son homogéneos, podemos encontrar tanto datos estructurados como sin estructurar o semiestructurados.
    3. Veracidad: Es importante mantener la veracidad y fiabilidad de los datos para su procesamiento y su uso en futuras decisiones.
    4. Velocidad: La disponibilidad  y los sistemas de tratamiento de datos deben tender a  NRT (Near Real Time).

¿CÓMO SE ALMACENA?

Casi toda la información que circula por Internet está almacenada en centros de datos que contienen muchos servidores con discos duros de gran capacidad.

Los datos almacenados se mueven continuamente de un centro de datos a otro y se llevan a cabo copias de seguridad para que la información no desaparezca a causa de factores externos impredecibles, ya sea por causas naturales, como por ejemplo un terremoto o un huracán, o por causas humanas, como un atentado terrorista o un hacker.

El Big Data ha logrado un protagonismo muy importante en el mundo de la política, buscando hacer programas estratégicos dirigidos a los votantes en función de los datos recopilados.

El 90% de los datos han sido creados en los últimos años, muchos de ellos para extraer patrones de comportamientos. A la vez que crece la población en Internet, crece el flujo de data que se genera en la red. Cada día se generan más de 2 trillones de bites de información. Según una infografía de DOMO, “Data never sleeps 5.0” (2017), cada minuto del día:

  1. En Giphy se generan 694,444 gifs.
  2. Se reproducen 64,444 horas de video en Netflix.
  3. En Snapchat se comparten 527,760 snaps.
  4. LinkedIn gana más de 120 nuevos profesionales.
  5. Los usuarios de Youtube miran 4,146,600 videos.
  6. En Twitter se envían 456,000 tweets.
  7. Se envían 15,220,700 mensajes de texto.
  8. Se realizan 154,200 llamadas en Skype.
  9. Los usuarios publican 46,749 fotos en Instagram.
  10.  Spotify agrega 13 nuevas canciones.
  11. Los conductores de Uber toman 45,787.54 viajes.
  12. Se realizan 3,607,080 búsquedas en Google.
  13.  Los usuarios de Wikipedia editan 600 páginas.
  14. Amazon hace 258,751.90 USD$ en ventas.
  15. The Weather Channel recibe 18,055,555.56 solicitudes de pronóstico del tiempo.

BIG DATA ANALYTICS

El volumen de datos del que disponemos y la velocidad con la que llegan y deben ser procesados han alcanzado niveles sin precedentes. Esto hace que no solo sea necesario entender el Big Data, sino también las posibilidades de análisis.

Veamos cuáles son las diferencias más significativas de estas tres visiones que lo que intentan es orientar mejor las decisiones estratégicas en las organizaciones:

  • Analítica Descriptiva.Utiliza los datos históricos, identificando comportamientos y dibujando cómo se están haciendo las cosas.
  • Analítica Predictiva.Como su nombre indica hace posible la creación de modelos que permiten vaticinar lo que va a ocurrir con antelación.
  • Analítica Prescriptiva.Analiza los datos para encontrar cuál es la solución entre una gama de variantes. Su tarea es optimizar recursos y aumentar la eficiencia operativa.

Podemos decir que la tecnología avanza a pasos agigantados y sin mirar atrás. El tiempo no espera y cada vez estamos más vigilados. Como dijo Francis Bacon “La información es poder”, y es muy cierto, pues nuestros datos se cotizan a la alta, e inconscientemente los estamos regalando a todas horas.  Porque hoy se sabe lo que nos gusta hacer, comprar o visitar, dónde estamos, qué buscamos o incluso hasta cómo somos.

La polémica está servida y hay muchos debates abiertos sobre si nos favorece o no. Y tú, ¿eres tecnólogo o tecnófobo?

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