Big Data

El "Big Data" se refiere a la gestión y análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan las capacidades de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Este campo de la tecnología se ha vuelto fundamental en la era digital, ya que permite extraer información valiosa y patrones significativos de cantidades masivas de datos. El Big Data tiene aplicaciones en una amplia variedad de industrias, desde la toma de decisiones empresariales hasta la investigación científica y la personalización de servicios.

¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

Saber qué es y para qué sirve el Big Data es una forma de mejorar el desempeño y el posicionamiento de tu empresa.

Esto se debe a que el Big Data es un proceso que realiza el análisis de grandes volúmenes de datos. Estos análisis, a su vez, generan información muy valiosa que se puede aplicar en diferentes ámbitos de tu negocio.

¿Qué se hace con el Big Data?

El Big Data permite recopilar datos de redes sociales, visitas en internet, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de los clientes a través de la personalización y la toma de decisiones.

¿Cuáles son las características del Big Data?

1-Volumen.

2-Velocidad.

3-Variedad de los datos.

4-Veracidad de los datos.

5-Viabilidad.

6-Visualización de los datos.

7-Valor de los datos.

¿Dónde se almacenan los datos del Big Data?

Los cuatro modelos de nube para Big Data son nube privada, nube pública, nube híbrida y multinube. Por un lado, las nubes privadas son las más caras, pero están dedicadas únicamente a su uso y por ello son ideales para datos altamente confidenciales y de propiedad exclusiva.

Ejemplos de Big Data

1-Redes sociales

2-Comercio electrónico

3-Salud

4-Finanzas

5-Marketing y publicidad

6-Ciencia e investigación 

7-Entretenimiento

Tipos de big data

1. Estructurados

Cualquier dato que se pueda almacenar, acceder y procesar en formato fijo recibe el nombre de dato «estructurado». Durante este periodo de tiempo, el talento en la informática ha logrado mejores resultados en el desarrollo de técnicas de trabajo con ese tipo de datos (donde ya se conoce el formato) y se ha derivado valor.

2. No estructurados

Son cualquier dato de forma desconocida o cuya estructura se clasifica como un dato no estructurado. Además, de ser enorme en tamaño, los datos no estructurados plantean múltiples desafíos con respecto a su procesamiento para derivar valor de ellos.

Un ejemplo típico de datos no estructurados son las fuentes de datos heterogéneos que contienen una combinación de archivos de texto simples, imágenes, videos, entre otros.

3. Semiestructurados

Los datos semiestructurados pueden contener ambos tipos de datos. Suelen tener un formato que se puede definir, pero el usuario no lo puede comprender fácilmente y requiere el uso de reglas complejas que ayuden a determinar cómo leer cada pieza de la información. Un ejemplo de un dato semiestructurado es un dato representado en un archivo XML.