Cuando hablamos de Big Data hablamos de un conjunto muy grande de datos que crecen y se renuevan constantemente. Lo cierto es que los avances tecnológicos han reducido el costo del almacenamiento de datos y de la computación, logrando, así, mayor almacenamiento. Con un mayor volumen de Big Data se pueden tomar decisiones empresariales más precisas y exactas. Estos datos recogidos por las organizaciones pueden ser extraídos en busca de información y utilizados en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y en otras aplicaciones de análisis avanzado.
Los sistemas que procesan y almacenan Big Data se han convertido en un componente común de las arquitecturas de gestión de datos en las organizaciones, junto con herramientas que apoyan los usos de análisis de grandes datos. Los puntos que se cubren (conocidos como las “tres v” de Big Data) son:
- Volumen: El propio nombre de Big Data está relacionado con su proporción, la cual es enorme. La dimensión de los datos desempeña un papel muy importante a la hora de determinar su valor. Además, el hecho de que un dato concreto pueda considerarse realmente un Big Data o no, depende del volumen de éste. Por lo tanto, el «volumen» es una característica que hay que tener en cuenta cuando se trata de soluciones de Big Data.
- Velocidad: Este término se refiere a la rapidez de generación y procesamiento de los datos para satisfacer la demanda que determina el verdadero potencial de los datos. La velocidad de Big Data se refiere a la velocidad a la que fluyen los datos desde fuentes como los procesos empresariales, los registros de aplicaciones, las redes y los sitios de medios sociales, los sensores, los dispositivos móviles, etc. El flujo de datos es masivo y continuo.
- Variedad: La variedad se refiere a las fuentes heterogéneas y a la naturaleza de los datos, tanto estructurados como no estructurados. Antes, las hojas de cálculo y las bases de datos eran las únicas fuentes de datos consideradas por la mayoría de las aplicaciones. Hoy en día, los datos en forma de correos electrónicos, fotos, vídeos, dispositivos de monitorización, PDF, audio, etc. también se tienen en cuenta en las aplicaciones de análisis. Esta variedad de datos no estructurados plantea ciertos problemas de almacenamiento, minería y análisis de datos.
Estas características fueron identificadas por primera vez en 2001 por Doug Laney, entonces analista de la consultora Meta Group Inc. Gartner las popularizó aún más tras adquirir Meta Group en 2005. Más recientemente, se han añadido otras “V” a diferentes descripciones de Big Data, como veracidad, valor y variabilidad.
Aunque big data no equivale a ningún volumen específico de datos, las implantaciones de Big Data suelen implicar terabytes, petabytes, e incluso, exabytes de datos creados y recopilados a lo largo del tiempo.
¿Por qué es importante?
La importancia de los macrodatos no gira simplemente en torno a la cantidad de datos que se tienen, pues el valor reside en cómo se utilizan. Al tomar datos de cualquier fuente y analizarlos, se consigue lo siguiente:
- Mejora en la gestión de recursos
- Eficiencia operativa
- Optimización en el desarrollo de productos
- Oportunidades de crecimiento y una toma de decisiones inteligente
Cuando se combina el Big Data con la analítica de alto rendimiento, se pueden llevar a cabo tareas relacionadas con el negocio. Por ejemplo:
- Detectar anomalías con mayor rapidez y precisión que el ojo humano
- Determinar las causas raíz de los fallos, problemas y defectos en tiempo casi real
- Mejorar los resultados de los pacientes convirtiendo rápidamente los datos de las imágenes médicas en información
- Perfeccionar la capacidad de los modelos de aprendizaje profundo para clasificar con precisión y reaccionar ante variables cambiantes
- Detectar comportamientos fraudulentos antes de que afecten a tu empresa u organización
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