En términos generales Big Data es un gran concentrado de información que proviene de diferentes fuentes y con estructuras difíciles de procesar debido a que los datos que se añaden están en constante cambio, y todo ello, a velocidades sumamente elevadas. Debido a que cada uno de estos datos es una fuente interminable, el procesamiento resulta imposible con los métodos tradicionales. El concepto de Big Data alcanzó renombre a principios de la década del 2000, poco después de que el analista Doug Laney articulará esta definición. Hoy en día los sistemas que procesan y almacenan Big Data se han convertido en un componente de uso frecuente en las arquitecturas de gestión de datos, además de las herramientas que apoyan los análisis de procesos informáticos.
¿Cómo funciona Big Data?
Los Big Data pueden clasificarse como estructurados o no estructurados. Los datos estructurados consisten en información (numérica, por lo general) organizada en bases de datos y en hojas de cálculo. Los datos no estructurados, como es de esperarse, no suelen ajustarse a un modelo predeterminado. Muchas empresas han tenido que ajustarse al cambio y es allí donde toma sentido Big Data, en conjunto con el cumplimiento de sus 5 V:
- Volumen: Evidentemente todas las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes. Hace algunos años esto implicaba una inversión elevada y un constante mantenimiento. Ahora, la nube ha aliviado la carga.
- Velocidad: Con el crecimiento de la Internet de las cosas, la transmisión de los datos ha alcanzado una velocidad sin precedentes. Las etiquetas RFID, por ejemplo, están impulsando la necesidad de tratar este maremagnum de datos en tiempo casi real.
- Variedad. Los datos se presentan en todo tipo de formatos, desde los datos numéricos estructurados de las bases de datos tradicionales hasta los documentos de texto no estructurados: correos electrónicos o transacciones financieras.
- Variabilidad: Además de la velocidad y de la variedad de los datos, los flujos de datos son imprevisibles. Esto significa que las empresas deben saber cómo gestionar los picos de carga de datos diarios, estacionales y provocados por situaciones repentinas.
- Veracidad: Se refiere a la calidad de los datos. Debido a que los datos proceden de diversas fuentes resulta difícil vincularlos o transformarlos en todos los sistemas. Las empresas requieren correlacionar las jerarquías y los múltiples vínculos de datos. De no ser así, sus datos pueden descontrolarse rápidamente.
Usos y plataformas
Actualmente las empresas suelen utilizar los Big Data para procesar información proveniente de las redes sociales. Alphabet y Meta (antes Facebook), por ejemplo, utilizan los Big Data para generar ingresos publicitarios mediante la colocación de anuncios dirigidos a los usuarios de las redes sociales y a los que navegan por la web.Algunas empresas, incluso, pueden utilizar los resultados del análisis de datos para mejorar su marketing y ventas. El objetivo es reducir el tiempo y los recursos necesarios para conseguir la adopción del mercado, orientar a las audiencias y garantizar la satisfacción de los clientes. Las plataformas y los servicios gestionados que ofrecen los proveedores de TI combinan muchas de esas tecnologías en un único paquete, principalmente para su uso en la nube. A continuación algunos ejemplos:
- Cloudera Data Platform
- Google Cloud Dataproc
- Amazon EMR (antes Elastic MapReduce)
- Microsoft Azure HDInsight
El tema de ciberseguridad
La gran cantidad de datos personales que hoy en día circulan por Internet son innumerables. El tema de la ciberseguridad se ha convertido en un tema crucial para el mundo actual, sobre todo, ante el robo de datos que muchas empresas han padecido en los últimos años. Poder discernir qué datos son relevantes o no es un factor clave para comenzar a tomar las medidas necesarias. Por ejemplo, los datos estructurados formados por valores numéricos pueden almacenarse y clasificarse fácilmente. En cambio, los datos no estructurados cómo correos electrónicos o documentos de texto, pueden requerir la aplicación de técnicas más sofisticadas para el control y salida de estos datos.
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