El mundo se está convirtiendo cada vez más en un espacio de datos en el que se generan más y más datos todos los días. Una investigación dice que todos los días los usuarios cargan 55 millones de imágenes, 340 millones de tweets y mil millones de documentos, lo que en total equivale a 2,5 trillones de datos. ¡Sí, has leído bien!
Ahora la pregunta es cómo gestionamos esta cantidad de datos cuando las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos no son adecuadas para los mismos. La creación de datos cada vez más intensa ha dado lugar a una nueva técnica, a la que llamamos Big Data . Es simplemente una técnica más nueva para almacenar, administrar y compartir una gran cantidad de valor de datos. El big data ganó su impulso a principios de la década de 2000, sin embargo, su importancia está en auge en el escenario actual. Para los no iniciados, abarca tres Vs: volumen , velocidad y variedad .
- Volumen: los datos se recopilan de varias fuentes, como transacciones comerciales, redes sociales, datos de máquina a máquina y otras fuentes. Juntos, se convierten en una gran recopilación de datos, que se gestiona a través de nuevas tecnologías como Hadoop. Es un software de código abierto que permite el procesamiento de un conjunto mayor de datos en un entorno informático distribuido. En otras palabras, Hadoop le permite almacenar y administrar sin problemas toneladas de datos, en una fracción de tiempo.
- Velocidad: es la tasa de velocidad a la que se reciben / recopilan los datos y se actúa sobre ellos. Search Cloud Computing dice: “Cada proyecto de análisis de big data ingerirá, correlacionará y analizará las fuentes de datos, y luego generará una respuesta o resultado basado en una consulta global. Esto significa que los analistas humanos deben tener una comprensión detallada de los datos disponibles y tener una idea de la respuesta que están buscando ". De ahora en adelante, comprende análisis de datos casi en tiempo real y en tiempo real para una transmisión de datos adecuada.
- Variedad: los datos, por lo general, vienen en una variedad de formas, como datos estructurados y no estructurados, que además incluyen datos numéricos en bases de datos y documentos tradicionales, correos electrónicos, audio, video, transacciones financieras y datos de cotizaciones bursátiles, respectivamente. Si bien los datos estructurados no requieren ningún requisito previo para su procesamiento, los datos no estructurados sí. Necesita una estructura simétrica para procesarse.
Estas V forman parte de la definición tradicional de Big Data. Sin embargo, la investigación moderna le ha agregado V adicionales, que son:
- Veracidad: la veracidad en los datos se refiere a la significación de los datos. En otras palabras, sesgos, ruido y anomalías en los datos. Si bien los valores de los datos son bombardeados, no todos son significativos. Los datos deben filtrarse en la etapa de acumularlos y analizarlos para su posterior transmisión. Aparentemente, el cribado de datos requiere un equipo y socios concretos y garantiza que solo se procese información valiosa mientras que se ignora la que no es importante.
Ver también: 13 herramientas comerciales de extracción de datos de Big Data
- Validez: la validez de los datos es otro aspecto del Big Data. Similar a la veracidad de los datos, la validez también juega un papel crucial. Se refiere a la exactitud y exactitud de los datos para el uso previsto. Una vez filtrado, se analiza y procesa más a fondo.
- Volatilidad: La volatilidad de los macrodatos se refiere a la validez de los datos en términos de tiempo y utilidad. Este aspecto incluye variantes como cuánto tiempo son válidos los datos y cuánto tiempo deben almacenarse.
- Variabilidad: La variabilidad se refiere a los datos cuyo significado cambia constantemente. Más a menudo, esto sucede con los datos que aparecen en un momento particular, como las tendencias en las redes sociales o la información relacionada con períodos de tiempo. Este tipo de datos se analiza y procesa con referencia a su importancia.
Cómo Big Data ha cambiado el escenario a lo largo del tiempo y su impacto
La recopilación de datos cada vez mayor hace que sea invariable que las organizaciones adopten la técnica de big data. Actualmente, el big data ha dado lugar a ciertos cambios específicos. Aparentemente, también llamamos a estos cambios como el tiempo y la era de la tecnología.
- Redes sociales / Medios de comunicación: Las redes sociales a través de sus diversos medios se han convertido en la corriente principal en la actualidad. Miles de millones de personas recurren a las redes sociales para conectarse con personas de todo el mundo, para difundir un mensaje: negocios, publicidad e intercambios, etc. De ahora en adelante, se generan inmensos datos a través de las redes sociales y sus redes y son una manifestación de big data.
Ver también: Una visión de 26 técnicas analíticas de Big Data
- Fuente de datos: datos públicos / abiertos: muchas de las organizaciones públicas y privadas han puesto muchos datos a disposición de los usuarios para que los lean o usen, a diferencia de las ocasiones anteriores. Más a menudo, esta información es un ingrediente de datos regionales y nacionales, datos relacionados con actividades económicas, información sobre servicios públicos, sobre fenómenos demográficos o ambientales, infomovilidad y transporte.
- Internet de las cosas: cada producto y elemento de la época implica la miniaturización de la electrónica y las capacidades de conexión omnipresentes, móviles y "ubicuas", lo que hace que las cosas se controlen digitalmente. Por ejemplo, los automóviles y otros productos domésticos se centran de alguna manera en Internet y la tecnología. Además, la revista Ingenium dice: "Cada parte de nuestro entorno puede ser" enriquecido "para recopilar datos e información sobre fenómenos naturales (por ejemplo, deslizamientos de tierra, variaciones climáticas, fenómenos naturales) fenómenos tanto de comportamiento como sociales (como tráfico, flujos de personas en regiones urbanas). , niveles de seguridad y monitoreo comunitario). Todas las esferas del mundo actual se pueden digitalizar y, como tal, convertirse en una fuente casi ilimitada de datos e información ".
- Internet, Web, comercio electrónico y aplicaciones: la información generada hoy está disponible más específicamente en Internet / Web o en aplicaciones emergentes. Si bien forma parte del big data, Internet / web, el comercio electrónico y las aplicaciones no pueden ignorarse. Estas son áreas de las que los usuarios generalmente dependen cuando se trata del uso de datos.
Impacto de Big Data
Con los macrodatos cambiando el escenario, ciertas industrias han tenido un gran impacto en ellos. Algunos de estos impactos se enumeran a continuación, según la industria.
- Impacto en el marketing: cuando se trata de marketing, los macrodatos ayudan a tener una mejor participación del consumidor, su retención y lealtad y a generar un rendimiento / rendimiento óptimo de las estrategias de marketing. No sería exagerado decir que el big data ha cambiado el escenario del marketing al revés.
Fuente de la imagen: forbes.com
- Impacto en las empresas: Kristina Roth, directora ejecutiva y fundadora de Matisia Consultants dice, "con big data, las empresas pueden aprender a mejorar más rápido, mejor y a menores costos al aprender lecciones de cada proyecto de mejora e incorporarlas en el próximo proyecto". Además, ha ayudado a la organización a mantener sus datos seguros y protegidos. Una de las encuestas ha desatado los siguientes aspectos.
- El 64% de las empresas de TI están invirtiendo fuertemente en big data.
- El 69% de los encuestados confirmó que los macrodatos son cruciales y de alta prioridad.
- El 75% de los CIO han revelado que lo grande ha tenido un impacto positivo en su productividad y eficiencia general.
- El 70% de los participantes han revelado que sus negocios han tenido un impacto positivo debido a su inversión en big data.
- Impacto en la sociedad: entre todo lo demás, los macrodatos también han impactado la vida cotidiana y la sociedad. Para mayor claridad, podemos observar tecnologías más nuevas que están haciendo la vida más fácil con inteligencia, como los autos autónomos que se navegan a través de inti-tech. En un futuro cercano, los problemas se resolverán incluso antes de que salgan a la luz. También es probable que las aplicaciones y los dispositivos inteligentes intercambien los existentes.
Además de todo esto, el big data también tiene un gran impacto en la medicina, el marketing en redes sociales, la publicidad y otros aspectos de la economía.
Consulte también: El área gris de Big Data: lo que se debe y no se debe hacer
Perspectivas futuras de Big Data
Habiendo dicho todo esto, cada vez más empresas adoptarán big data en un tiempo cercano. Además, los investigadores también han fijado varias perspectivas de big data en el futuro. Éstos son algunos de estos:
- Un cambio de operativa a analítica: si bien la tecnología existente ha ayudado a las operaciones de transmisión de datos, la próxima estará más inclinada a analizar los datos en los dominios que los están capturando. En otras palabras, la transmisión en tiempo real será el aspecto futuro del big data.
- La privacidad será un desafío: cuando el crecimiento de los datos se intensifique sin interrupción, la privacidad será un desafío para esta técnica en ciernes. Esto será más en industrias como la banca, las redes sociales y similares, donde la información del usuario es necesaria y juega un papel crucial.
- Las empresas verán enormes beneficios de ello: como se mencionó anteriormente, las empresas se están beneficiando de los macrodatos. Esto será aún más en el futuro. La optimización y la productividad mejoradas serán los beneficios clave. Más específicamente, se espera que las empresas vean 430.000 millones de dólares como beneficio de productividad.
Ver también: 40 hechos alucinantes sobre Big Data
Si hay alguna gran tecnología que estamos viendo ahora, no podría ser otra cosa que big data, que está lista para acumular grandes datos que se están creando. Dicho esto, los macrodatos mejorarán con el tiempo y revolucionarán el mundo para mejor.
