El término «Big Data» se refiere a una gran cantidad de datos que aumenta exponencialmente con el tiempo. Es un conjunto complejo de información que supera las capacidades de las herramientas tradicionales para almacenar y procesar eficientemente.
Este volumen masivo de datos puede ser aprovechado para abordar problemas empresariales que antes eran imposibles de enfrentar.
El Big Data se categoriza a partir de la función de su estructura y naturaleza de sus datos . Aquí te explico los tres tipos principales:
- Estructurados: son aquellos que se pueden almacenar, acceder y procesar en un formato fijo. Con el tiempo, la informática ha avanzado en el desarrollo de técnicas para trabajar con estos datos (cuando su formato es conocido) y ha generado valor a partir de ellos.
- No estructurados: Estos carecen de una estructura conocida o clasificable. Además de ser de gran tamaño, plantean desafíos en su procesamiento para obtener valor. Ejemplos son fuentes heterogéneas que contienen archivos de texto, imágenes y videos.
- Semiestructurados: Contienen elementos de ambos tipos de datos. Suelen tener un formato definible, pero la interpretación requiere reglas complejas. Ejemplo de esto son los datos en formato XML.
Data Science y Big Data están estrechamente relacionados y a menudo se utilizan en conjunto para extraer información significativa y tomar decisiones informadas. Aquí te explico cómo se relacionan:
La Data Science es el proceso de utilizar técnicas y métodos estadísticos, matemáticos y de programación para analizar datos y obtener conocimientos valiosos. Los científicos de datos exploran, limpian, modelan y analizan datos con el objetivo de descubrir patrones, tendencias y relaciones que ayuden en la toma de decisiones.
En el contexto de la Data Science, el ejemplo de recopilar y analizar la opinión pública sobre un producto ilustra cómo se trabaja con las «3V del Big Data». Data Science implica el uso de técnicas y herramientas para extraer información significativa de conjuntos masivos de datos, y aquí es donde entran en juego las «3V».
Estas 3 V son un concepto que se refiere a las tres características clave que definen los desafíos y las oportunidades del manejo de grandes volúmenes de datos debido a sus aspectos:
- Volumen: La cantidad de datos es relevante. El procesamiento de grandes volúmenes de datos no estructurados, como canales de “X” (antes Twitter) o rastros de clicks en ciertas zonas de un banner. Algunas organizaciones pueden lidiar con terabytes, otras con petabytes.
- Velocidad: Es la rapidez con la que se reciben y procesan los datos. Los datos de alta velocidad fluyen directamente a la memoria en lugar de escribirse en disco. Algunos dispositivos del “internet de las cosas” , es decir, gadgets cotidianos en nuestra vida, operan en tiempo real y requieren evaluación y acción en tiempo real. Un ejemplo, son las apps de navegación, las cuales detectan el flujo vehicular el funcionamiento de las vías de tránsito, semáforos, cruces, y demás elementos que se tienen que procesar a una gran velocidad para que la información de tiempo y alternativas de viaje llegue a los usuarios de las aplicaciones en tiempo real.
- Variedad: Este aspecto se refiere a los diferentes tipos de datos disponibles. Datos tradicionales estructurados están siendo complementados con datos no estructurados como texto, audio y video, lo que requiere preprocesamiento. El ejemplo claro está en una empresa que desea entender la opinión pública sobre su nuevo producto. Para ello, recopila información de diversas fuentes como X, Facebook, YouTube y blogs. Estos datos llegan en diferentes formatos -imagen, audio y vídeo- y las plataformas tienen sus propias características. El reto es manejar y analizar esta variedad de datos para obtener una imagen precisa de la percepción del público.
La integración del Big Data ha sido como una revolución digital. Con el auge de Internet y la tecnología, comenzamos a generar datos a una velocidad nunca antes vista. Las empresas vieron la oportunidad de aprovechar esta información para tomar decisiones más inteligentes y eficientes. Con el tiempo, las herramientas y tecnologías avanzadas se desarrollaron para almacenar, procesar y analizar estos datos gigantes. Hoy, el Big Data se usa en prácticamente todas las industrias, desde la medicina hasta el entretenimiento.
No solo las empresas se benefician del Big Data, ¡también nosotros en nuestra vida diaria! Por ejemplo. Las redes sociales usan el Big Data para mostrarte anuncios y contenido que se adapten a tus intereses, las aplicaciones de navegación usan datos de tráfico en tiempo real para encontrar la mejor ruta; y las plataformas como Netflix y Spotify usan Big Data para recomendarte películas y música que probablemente te gusten.
