Big data es un famoso término que refiere a muchos datos o una gran cantidad de datos.

Su valor está en su organización y la capacidad de brindarles a las compañías resultados analíticos, que les permitan tomar mejores decisiones.

El Big Data es más que una simple base de datos.Se trata de una gran cantidad de información centralizada y potenciada…¡vamos paso a paso!

¿Qué es big data?

Big data nace ante la gran cantidad de información en la que nos vemos inmersos día con día.

La definición de Big Data recae en el conjunto de datos estructurados o no estructurados provenientes de diferentes fuentes dentro una compañía u organización.

Presta atención. Hablamos de big data si presenciamos las siguientes características o conceptos:

  • Volumen: Gran cantidad de datos.
  • Variabilidad: Datos de diversas fuentes, tipologías y formatos.
  • Velocidad: Datos que cambian constantemente.
  • Valor: Datos de acuerdo a objetivos.
  • Veracidad: Datos autenticados o de calidad, que contribuyan a resultados óptimos.

El análisis del big data se base en algoritmos, diversas ramas de la inteligencia artificial y modelos prescriptivos.

La capacidad de dicho análisis convierte al Big Data en una herramienta tecnológica importante para las compañías y diversos gobiernos.

“No es la cantidad de datos lo importante. Sino, lo que las organizaciones pueden realizar con estos datos”.

Tipos de big data

Existen diversos tipos de big data de acuerdo a su estructura o procedencia:

Tipos de datos por su estructura

Estructurados:

Los datos estructurados tienen definido su formato y tamaño.
Se trata de información diseñada, organizada o que se ha empleado en el tratamiento de datos. Conozcámoslas:

  • Creados: datos generados por sistemas asociados a un esquema o modelo preestablecido.
  • Provocados: datos obtenidos en base a una experiencia o una acción.
  • Transacciones: datos que resultan de una conversión transaccional, una compra o venta.
  • Compilados: Resúmenes de datos poblacionales, numéricos, etc.
  • Experimentales: Datos generados a partir de pruebas y/o validaciones.

No estructurados:

Los datos no estructurados no suelen tener un formato definido. Se trata de información suelta, sin un modelo establecido.

  • Capturados: Datos creados a partir del comportamiento del usuario.
  • Generados por usuarios.

Semi estructurados:

Los datos semi estructurados son una mezcla de los dos anteriores tipos de datos. No suelen tener una estructura definida, pero sí una organización descriptiva.

  • Datos de una tienda virtual o e-commerce.
  • Datos metereológicos.

Tipos de datos por su origen:

También se puede categorizar los datos de acuerdo a su fuente de origen:

Redes sociales:

  • Información sobre vínculos y elementos.
  • Búsquedas en Google.
  • Contenido de Facebook, Twitter, entre otras redes sociales.
  • Información web (páginas, imágenes, enlaces, etc).

Comunicación entre máquinas:

  • Lecturas RFID.
  • Señales GPS.

Transacciones:

  • Comunicativas (llamadas, mensajería, entre otros.)
  • De facturación( pagos en tarjeta, pagos online, entre otros.)

Biométricos

  • ADN.
  • Reconocimiento facial.
  • Genética.
  • Escaneo de la retina.

Por personas

  • E-mail.
  • Registros médicos.
  • Grabaciones.
  • Enlaces telefónicos.

¿Cuál es la importancia del Big Data?

La importancia del Big Data no está en la aglomeración o cantidad de datos; sino, en su estructuración o relación.

Con el uso del big data se puede obtener: tendencias, conjeturas, patrones de comportamiento, predicciones sobre el futuro, entre otro tipo de información.

Frente a dicha información, las compañías optan por la mejor decisión que les permita incrementar sus ganancias. Este es el sentido del big data.

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