Para que sirve el big data

Para que sirve el big data

Qué es el big data investopedia

La recopilación de datos tiene un aspecto diferente para cada organización. Con la tecnología actual, las organizaciones pueden recopilar datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes, desde el almacenamiento en la nube hasta las aplicaciones móviles, pasando por los sensores del IoT en las tiendas y más allá. Algunos datos se almacenarán en almacenes de datos donde las herramientas y soluciones de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos fácilmente. A los datos crudos o no estructurados que son demasiado diversos o complejos para un almacén se les pueden asignar metadatos y almacenarlos en un lago de datos.

Una vez recogidos y almacenados los datos, deben organizarse adecuadamente para obtener resultados precisos en las consultas analíticas, especialmente cuando son grandes y no están estructurados. Los datos disponibles crecen exponencialmente, lo que convierte el procesamiento de datos en un reto para las organizaciones. Una opción de procesamiento es el procesamiento por lotes, que examina grandes bloques de datos a lo largo del tiempo. El procesamiento por lotes es útil cuando hay un tiempo más largo entre la recogida y el análisis de los datos. El procesamiento de flujos examina pequeños lotes de datos a la vez, acortando el tiempo de espera entre la recogida y el análisis para una toma de decisiones más rápida. El procesamiento de flujos es más complejo y a menudo más caro.

Ejemplos de big data

Los big data se refieren a enormes conjuntos de datos recogidos de numerosas fuentes. Estos conjuntos de datos no pueden recogerse, almacenarse o procesarse con ninguna de las herramientas convencionales existentes debido a su cantidad y complejidad.

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Por ello, hay una gran variedad de herramientas que se utilizan para analizar big data: bases de datos NoSQL, Hadoop y Spark, por nombrar algunas. Con la ayuda de las herramientas de análisis de big data, podemos reunir diferentes tipos de datos de las fuentes más versátiles: medios digitales, servicios web, aplicaciones empresariales, datos de registro de máquinas, etc.

Si parece masivo, es porque lo es. Sin embargo, no es del todo sorprendente, teniendo en cuenta que el gigante tecnológico domina el mercado con una cuota del 91,9%. Bing, el segundo motor de búsqueda más popular, sólo obtiene el 2,8% del pastel, mientras que Yahoo se queda con el 1,51%.

2022 estadísticas de big data informan sobre un aumento repentino del consumo de información. La tendencia comenzó en 2020, cuando la gente se quedaba principalmente en casa debido a las restricciones de la pandemia. En ese momento, se disparó de 41 a 64,2 zettabytes en un año.

Historia de los grandes datos

Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de dos millones de seguidores en las redes sociales, un millón de suscriptores a su boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como una de las cinco personas más influyentes en el mundo de los negocios y la número uno en el Reino Unido.

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Pero el big data es mucho más profundo y amplio que eso. Creo que hay 10 áreas principales en las que los macrodatos se utilizan actualmente de forma excelente en la práctica, pero dentro de esos ámbitos, los datos pueden utilizarse para casi cualquier propósito.

Esta es una de las mayores y más publicitadas áreas de uso de big data en la actualidad. Aquí, el big data se utiliza para comprender mejor a los clientes y sus comportamientos y preferencias. Las empresas están dispuestas a ampliar sus conjuntos de datos tradicionales con datos de redes sociales, registros de navegación, así como análisis de texto y datos de sensores para obtener una imagen más completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos.

Procesamiento de grandes datos

Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.

El término "big data" se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:

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Volumen.  Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

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