¿Qué es el Big Data?

Seguramente habrás oído hablar sobre el Big Data pero quizás no sabes muy bien qué es. Entendemos como ‘Big Data’ cantidades de datos a gran escala que sobrepasan la capacidad del software convencional para ser capturadas, procesadas y almacenadas en un tiempo razonable. El concepto también engloba las infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para poder gestionar esta gran cantidad de información.

Big Data

Estamos fabricando datos continuamente, ya sea de forma directa o indirecta. Según la Unión Europea, actualmente se generan 1.700 nuevos billones de bytes por minuto (lo que equivaldría a unos 360.000 DVD).

 

Para que nos hagamos una idea, cada día utilizamos muchos dispositivos mediante los cuales se emite una cantidad ingente de información: cada vez que hacemos clic en una página web, pagamos con tarjeta de crédito, publicamos imágenes en las redes sociales, encendemos el GPS, etc. Todas estas (y muchas más) acciones producen datos masivos que deben ser tratados.

En resumen, el objetivo del Big Data se define con las llamadas ‘4Vs’: gestionar un volumen de datos descomunal a la mayor velocidad posible y clasificar la gran variedad de información que proporcionan, siempre y cuando sea veraz.

 

Tipos de Big Data

Podemos clasificar el Big Data según su procedencia y su estructura.

Tipos de big data

 

Usos del Big Data

Una vez recogida y almacenada la información, se deben extraer indicadores que puedan ser útiles para tomar decisiones, incluso en tiempo real.

Veamos algunos ejemplos reales de uso del Big Data:

  1. Marketing: segmentación de clientes. Muchas empresas usan datos masivos para adaptar sus productos y servicios a las necesidades de sus clientes, optimizar operaciones e infraestructuras, y encontrar nuevos campos de negocio.
  1. Deportes: optimización del rendimiento. Dispositivos como los smart watches registran automáticamente datos como el consumo de calorías o los niveles de acondicionamiento físico.
  1. Salud pública: codificación de material genético. Por ejemplo, existen plataformas de análisis del Big Data que se dedican a descodificar cadenas de ADN para comprender mejor las enfermedades y encontrar nuevos tratamientos.
  1. Nuevas tecnologías: desarrollo de dispositivos autónomos. El análisis de datos masivos puede contribuir a mejorar máquinas y dispositivos, y hacerlos más autónomos. Un ejemplo son los coches inteligentes.
  1. Seguridad: detección y prevención de crímenes. Los cuerpos de seguridad usan el Big Data para localizar a criminales o prevenir actividades delictivas como los ataques cibernéticos.

 

Esperamos que estos ejemplos te hayan ayudado a comprender qué es el Big Data y qué usos tiene. ¿En qué otros campos crees que también podemos hablar de datos masivos? ¡Déjanos tu comentario!

 

Mediacloud.

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