Big data ¿Qué es y por qué tanta importancia?
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Con tal de facilitar la vida al ser humano se han creado vehículos modernos, cámaras, drones, aplicaciones y se ha incrementado el uso del internet en la cotidianidad. El empleo del Big data ha sido un elemento crucial en esta etapa.
El mundo cada vez se desarrolla y evoluciona con más rapidez. Esto trae consigo grandes cambios y un aumento significativo de las tecnologías. Se ha puesto en práctica la acumulación de datos masivos para un sinfín de tareas.
Mejor predicción, ahorro de dinero y combustible, búsquedas de mejores empleados, ayuda en el sistema del tráfico y el clima. Estas son solo un por ciento mínimo de lo que el Big Data te puede ofrecer.
Continúa leyendo este artículo donde esclarecemos todo lo relacionado a este tema.
¿Qué es el Big Data?
En un ensayo del reconocido Viktor Schönberger, se muestra este punto con gran calidad. Dicho término consiste sencillamente en un sistema que fue creado para acumular gran cantidad de datos.
Se ha señalado que en sectores como la meteorología, los fenómenos físicos, los análisis genómicos y en la astronomía esto se dificulta debido a la enorme cantidad de datos que es generada cada segundo.
Pero la función principal de esto es procesar cualquier tipo de información en un tiempo que cada vez se va tornando menor. Con el propósito de establecer soluciones y esquemas que aporten al desarrollo sostenible del planeta tierra.
Ahora, una incógnita que te puede surgir es si todas las informaciones las almacenan de la misma manera. Esto te lo aclararemos en el próximo punto.
Tipos de Big Data
Existen tres principales tipos que te explicaremos a continuación:
1-Datos estructurados: En este caso se refiere a números, fechas y caracteres. Pueden ser depositados en hojas de cálculo o en una base de información relacionada.
2-Datos no estructurados: Carecen de un formato aparente, este es el caso de documentos como e-mails, archivos multimedia y los textos. Llevan este nombre debido a que no pueden ser agrupados entre sí.
3-Datos semiestructurados: Información de diferente procedencia, pero sí puede ser gestionada de una forma más flexible. Casos como estos son los de HTML y XML.
También se puede dar el caso de sistemas como el NoSQL, del cual te profundizaremos sobre su funcionamiento.
¿Cómo funcionan los almacenamientos semiestructurados en el Big Data?
Debido a que en este caso se tratan de análisis menos esquematizados, te hablaremos de cuatro principales tipos.
- Almacenamiento Clave-Valor: estos se memorizan a través de sistemas parecidos a los mapas y diccionarios de información. Un ejemplo de este es Casandra.
- Almacenamiento de documentos: aquí está el ejemplo de cómo se guarda en un blog toda la información en cuanto a artículos, nombre de los usuarios, comentarios, preguntas, entre otros. Suelen ser archivados en un formato específico.
- Almacenamientos en grafos: te pondremos como referencia el caso de la plataforma Facebook. El usuario tiene relación con gran variedad de personas y contenidos. Como puedes apreciar esto carece por completo de una estructura previa.
Partiendo de dos conceptos nombrados como nodos (los usuarios) y las aristas (con lo que se relaciona) se comienza a almacenar una gran cantidad de datos en los llamados grafos.
- Almacenamientos orientados en columnas: posee gran similitud con el documental, pero con la diferencia de que se puede almacenar información, pero no serán entendibles para el sistema.
Partiendo del hecho de que existen diferentes tipos de almacenamientos, y que no todos se recopilan de la misma manera, te enseñaremos cómo se analizan los datos.
Técnicas de análisis empleadas por el Big Data
Te mostraremos ahora cómo y cuántas maneras hay de examinar datos masivos.
- Técnicas de asociación: Esto permite agrupar características similares en diferentes tipos de información.
- La minería de datos: Por medio de la estadística su función principal es encontrar patrones, y predecir ciertas variables.
- Agrupar: mejor conocido como clustering de datos, es una técnica derivada de la anterior, centrada en agrupar pequeñas secciones. Esto se logra encontrando similitudes casi imperceptibles.
- Analizar textos: Recopila información de documentos con el objetivo de adivinar palabras.
Ahora te explicaremos de dónde salen estos datos, y los diferentes tipos de estos.
¿Cuáles son los principales sitios donde el Big Data capta información?
La cantidad de datos generados por una sola persona en el mundo es inmensa. A continuación, te categorizamos las diferentes procedencias de estos.
1. Producto de las personas:
Crear contenido para YouTube, Facebook, Twitter, Instagram, etc… genera una infinidad de información. Los chats y comentarios de diferentes plataformas también forman parte de esto. Otro ejemplo son las hojas de cálculo y documentos.
2. Transacciones:
Aquí se encuentra el caso de enviar dinero a tu cuenta de banco, así como pago de facturas, patentes e indemnizaciones.
3. Web y marketing:
Este aspecto abarca navegar por las páginas de internet y crear contenido. Existen herramientas que permiten memorizar cada movimiento de nuestro mouse a través de mapas de calor. Son utilizados con fines de marketing y negocios.
4. Machine to Machine:
Un claro ejemplo de esto es el GPS, pero también se puede citar todos los sensores de altura, presión, movimiento, luz y sonido. Por medio de estas tecnologías se analizan fenómenos físicos y químicos.
5. Biométrica:
Son acumulados a través de escáneres de ADN, retina y huellas digitales. Son utilizados en los servicios de inteligencia y defensa. Un caso de cómo se usan es el de comparar distintas muestras de un individuo en un posible crimen.
Ahora ya conoces todas las funcionalidades de estos almacenamientos de datos masivos. Te comentaremos a continuación sobre las utilidades de estas nuevas tecnologías para el desarrollo de la sociedad, la ciencia y la técnica.
Importancia del Big Data. Mayores usos en el sector empresarial.
Son cada vez mayores los usos que se le pueden dar a estos sistemas. En las empresas, sus líderes sacan provecho de esto gracias a que pueden elaborar soluciones en un período de tiempo menor. Esto se debe al:
1-Incremento en el uso de redes sociales:
Con la ayuda de estas herramientas, en cuestión de instantes permiten acceder al perfil social de un posible empleado. De esta forma, sabrán con mayor exactitud si es idóneo para el trabajo a que aspira. Otro uso puede ser establecer mayores comodidades a sus trabajadores y clientes.
Taleo Social Sourcing y Gate Gourmet se han destacado en este aspecto. Las plataformas como Facebook y Twitter generaron gran sensación a la hora de elaborar cronogramas y posibles soluciones a problemas empresariales.
2- Consumo:
Las mayores webs de venta, generan recopilaciones de información por medio de la minería de datos, como es el caso de Amazon. Tal como te explicamos anteriormente, son memorizadas las compras del usuario y los lugares hacia dónde se dirige.
Entonces, con todo esto podrán elaborar promociones, cupones de descuento que le resulten atractivos a cada cliente. Las compañías más exitosas se nutren de estas informaciones para establecer estadísticas, lo que les ayudará a centrarse en mejorar lo que los servidores necesitan.
3-Big Data e intimidad:
Aquí está presente el capturar tendencias, estilos de vida o incluso actividades que te guste realizar. De este modo propiciará una mejor predicción y recomendaciones acertadas de los sitios que te puedan gustar.
Esto es posible gracias a Google Location History, que se encarga de establecer fechas exactas de cuáles son los sitios que visitaste a través de tu móvil, así como verificar cuánto tiempo pasas en cada plataforma.
Luego de este bosquejo, te invitamos a que veas los beneficios del big data en el deporte.
Big Data y sus utilidades en el Deporte
A los profesionales les resultan de mucha utilidad estas tecnologías. Debido a que son factores claves en la toma de decisiones por así mencionar un ejemplo.
Pero no solo esto, sino que también con la ayuda de un sistema muy amplio de cámaras permiten a entrenadores ver qué es lo que su equipo debe mejorar. Además, en las grandes competencias, esto es un factor clave para evitar las faltas o errores que puede haber cometido un deportista, muchas veces imperceptibles a primera vista.
Esto no sólo sirve a los deportistas profesionales. Debido a un crecimiento de actividades de ejercicio físico, puede ayudar a cualquier persona. Te podemos mencionar el caso de dispositivos con sensores que establezcan estadísticas sobre tu rendimiento. Desde los pasos que das al día, hasta las calorías que consumes y el número de pulsaciones.
Sin duda es súper eficiente para la mejora de la salud del ser humano. Te permitirá motivarte, y saber qué es lo que debes mejorar y qué metas trazarte para lograr tu objetivo.
A continuación, te hablaremos sobre los logros de la investigación gracias a estos sistemas de almacenamiento de información.
¿Cómo ha logrado el Big Data ayudar en la investigación?
Sitios como Google Flu Trends, ayudaron a predecir el comportamiento de enfermedades como la H1N1 con dos semanas de antelación.
También, en las redes, se evitan los ciberataques. La tecnología big data ha tenido un papel fundamental en la lucha contra el terrorismo. Ha servido para proteger las fronteras, potenciar las misiones militares y mejorar la seguridad de todos los ciudadanos.
Además, beneficia a la exploración de conocimiento. Plataformas como Scopus son importantísimas ya que almacenan una cantidad enorme de material científico. Aquí puedes encontrar conferencias, revistas, ensayos, y resúmenes de datos. Estos vienen de manera ordenada y clasificada para que el usuario entienda mejor.
Se ha posibilitado la creación de nuevos telescopios, videocámaras, dispositivos para realizar resonancias magnéticas y sensores para monitorear fenómenos químicos, biológicos, físicos y astronómicos.
En cuestión de automóviles, también ofrece numerosos adelantos. Te lo demostraremos en el siguiente punto.
Big Data en el tráfico
En las carreteras de todo el mundo ya comienzan a circular drones y vehículos automatizados con tecnologías de ahorro de energía. El Big Data en este caso servirá para prevenir los accidentes de tráfico.
Al poder analizar datos con mayor facilidad, también puede fijar los horarios de más tránsito en las calles. Disminuir el gasto de combustible sería otra función y sobre todo viviríamos en una sociedad más segura a la hora de transportarnos.
Esto se vive, por ejemplo, en calles de Japón, las cuales gozan de una total modernización. Tenemos el caso de carreteras que emiten sonidos tras algún percance que surja en la trayectoria del viaje.
Existen también sistemas incorporados a vehículos, estos poseen sensores que permanecen activos todo el rato. De esta manera, si cometes algún error al conducir, estos aparatos pueden corregirlo. Ronda por el 80 por ciento la eficacia alcanzada en estos hechos.
Para concluir te ofreceremos una serie de pros y contras en cuanto al implemento de las tecnologías de acumular datos.
Beneficios y desventajas del Big Data
Es bien sabido que esto todavía presenta varios desafíos que es necesario vencer lo más pronto posible. Pero es un hecho que sí ha ayudado grandemente al desarrollo de nuevas tecnologías.
Ventajas:
- Supone un incremento y mejoramiento a la hora de tomar decisiones. Debido a obtener una cantidad significativa de datos y estadísticas recibidos a tiempo real.
- Permite tener una visión más abarcadora de lo que está ocurriendo en el mercado. Posibilita a los empresarios poder localizar con más rapidez ciertos aspectos en sus productos.
- Estos avances traen consigo grandes descubrimientos y logros investigativos. Tales como poder crear medicinas más efectivas, dispositivos más eficaces, hacerles la vida más fácil y segura a las personas.
Desventajas:
- Si estos datos no son analizados escrupulosamente, se obtendrá una inmensa cantidad de archivos basura. Como consecuencia traerá que se hagan más difíciles las tareas, ya que llevará más tiempo procesar información.
- Uno de los mayores retos es la seguridad. Al estar trabajando en internet, estas plataformas pueden verse afectadas por los ataques cibernéticos. Por lo que se deben reforzar las medidas de protección en este aspecto.
- Sigue siendo un obstáculo las políticas para proteger los datos. Estos diversos modos o protocolos deben fortalecerse.
- Otro problema recurrente suele ser la tecnofobia por parte de varios usuarios. Si bien es sabido que ya estas tecnologías de acumulación masiva de datos llevan varios años en curso, no significa que te roben información. Para esto se crearon las políticas de privacidad. Por lo que te recomendamos que te cerciores de estar conectado a redes y páginas seguras, para que no sufras ningún tipo de problema.