Qué es y para qué sirve el Big Data

Tal vez el nombre Big Data sea bastante transparente, por lo que adivinar lo que el término implica resulta algo bastante sencillo. Sin embargo, todo lo que el concepto encierra requiere de un explicación más detallada. Si estás pensando en estudiar desarrollo de software o alguna otra carrera en tecnología, necesitas un mayor conocimiento.

En Certus podemos ayudarte. En el siguiente artículo te explicaremos de forma simple qué es y para qué sirve Big Data.

¿Qué es Big Data?

Se trata de una combinación estructurada, semiestructurada y desestructurada de información (data) recolectada por las empresas. Estos datos pueden ser extraídos a fin de emplearse en proyectos de machine learning, modelos predictivos y otras aplicaciones analíticas avanzadas.

La data con la que se trabaja es mucho más grande y compleja, alimentada especialmente de nuevas fuentes. Los datos que comprende son tan grandes que los softwares tradicionales de procesamiento de información no son suficientes para su gestión.

Hoy en día, los sistemas que procesan y almacenan Big Data se han vuelto un componente común de las arquitecturas de gestión de información en las empresas.

Características de Big Data

Por lo general, este concepto se ve representado por tres V: un gran volumen de información en muchos ambientes, la gran variedad de tipos de datos almacenados en los sistemas y la velocidad a la cual la data es procesada. Por supuesto, los conceptos cambian con el tiempo por lo que se le han añadido algunas otras características llegando a ser hasta 6 Vs.

Las que se han agregado posteriormente son el nivel de veracidad que puede contener la información, el valor empresarial de los datos recolectados y la variabilidad de formas en las que Big Data puede utilizarse. A continuación, profundizaremos en sus tres principales características:

Volumen

Esta es una de sus características más comunes. La mayoría de ambientes en Big Data contienen una gran cantidad de datos. Secuencias de clics (clicstreams), registros del sistema y sistemas de procesamiento stream son las fuentes más comunes que producen volúmenes gigantescos de información de forma regular.

Variedad

Todos los tipos de datos pueden ser guardados en un lago de datos (data lake), el cual usualmente se basa en Hadoop o algún servicio de almacenaje en la nube. Asimismo, las aplicaciones de Big Data incluyen múltiples fuentes de información que no podrían estar integrados de alguna otra forma.

Por ejemplo, un proyecto de analítica Big Data puede intentar medir el éxito de un producto y las ventas futuras al correlacionar la información de las ventas previas con reseñas de usuarios en línea existentes para cada producto.

Velocidad

Esta se refiere a la rapidez con la que la data generada debe ser procesada y analizada. En muchos casos, los conjuntos de Big Data se actualizan casi en tiempo real. Así, se dejan de lado las actualizaciones diarias, semanales o mensuales que se hacen en almacenes de datos tradicionales.

Las aplicaciones de analítica de Big Data asimilan, correlacionan y analizan la información entrante y luego generan una respuesta o resultado basado en una consulta general. Esto significa que los analistas de datos deben tener un entendimiento detallado de todo lo que se encuentra almacenado y disponible y tener cierta noción de lo que se busca a fin de asegurar su prontitud y validez

Ya que el análisis empieza a expandirse hacia campos como machine learning y la inteligencia artificial, la velocidad al gestionar datos se hace cada vez más importante. De esta forma, los procesos analíticos pueden encontrar patrones de forma automática en la data recopilada y usarlos para generar nuevas perspectivas.

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Cómo funciona Big Data

Por medio de Big Data obtienes perspectivas frescas que abren nuevas oportunidades y modelos de negocios. Ahora, empezar implica tres acciones fundamentales:

Integrar

Se junta información de muchas fuentes y aplicaciones diferentes. Los mecanismos de integración de datos tradicionales, como ETL (Extract, Transform and Load), generalmente no están a la altura de la tarea. Aquello requiere nuevas estrategias y tecnología que analice la data en escala de terabytes o incluso petabytes.

Durante la integración, es necesario extraer la información, procesarla y asegurarse de que esta se encuentre disponible para que los analistas de la empresa puedan empezar a trabajar con ella de una forma adecuada.

Gestionar

Big Data requiere de una gran capacidad de almacenaje. La solución apropiada puede ser la nube, tenerla en tus instalaciones o una combinación de ambas. Es posible guardar la información de la forma que desees y hacer uso de los motores de procesamiento que mejor encajen con tu empresa.

Muchas personas seleccionan una alternativa de almacenamiento que no difiera del lugar en el que sus datos están siendo guardados actualmente para  evitar una mudanza innecesaria, lo cual es siempre una posibilidad. Sin embargo, la nube empieza a ganar popularidad gradualmente debido a que soporta los requerimientos informáticos actuales.

Analizar

La inversión en Big Data rinde frutos al momento de analizar la data. Se obtiene una nueva claridad mediante el análisis visual de diversos conjuntos de datos. Es posible explorar la información a profundidad y hacer nuevos descubrimientos.

Ahora sabes qué es la Big Data y para qué sirve. El concepto en sí no es demasiado complejo, pero su aplicación es lo que necesita algo más de conocimientos. ¿Estás listo para adquirirlos y empezar tu formación profesional? En Certus te ofrecemos carreras en tecnología para empezar de la mejor forma.

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