Big Data

Los Big Data describen una estrategia de
administración de información integral que incluye e integra muchos tipos
nuevos de datos y administración de datos, además de los datos tradicionales.

Big Data **nació con el objetivo de cubrir unas
necesidades no satisfechas por las tecnologías existentes, como es el
almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos** que
poseen unas características muy concretas; es una forma de que puede ayudar en
objetivos relacionados con el marketing.

### ***Los Big Data también se definen con las cuatro V:***

* **Volumen.** La cantidad de datos. Mientras

que el volumen indica más
datos, la naturaleza granular de los datos es única. Los big data requieren
procesar altos volúmenes de datos Hadoop no estructurados y de baja densidad;
es decir, datos de valor desconocido, como fuentes de datos de Twitter, flujos
de clics en una página web y una aplicación móvil, tráfico de red, equipos con
sensores que capturan datos a la velocidad de la luz, y mucho más. Es la tarea
de los big data convertir estos datos Hadoop en información valiosa.

* **Velocidad.** El ritmo en que se reciben los datos y, quizás, se

ponen en práctica. Normalmente, los datos de velocidad más alta fluyen
directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunas
aplicaciones de Internet de las cosas tienen ramificaciones de estado y
seguridad que requieren evaluación y acción en tiempo real. Otros productos
inteligentes de Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo
real. En términos operativos, las experiencias de aplicaciones móviles tienen
una mayor cantidad de usuarios, un mayor tráfico de red y la expectativa de
respuestas inmediatas.

* **Variedad.** Nuevos tipos de datos no

estructurados. Los tipos de datos no estructurados o semiestructurados, como
texto, audio y video, requieren un procesamiento adicional para extraer el
significado y los metadatos de respaldo. Una vez comprendidos, los datos no
estructurados tienen muchos de los mismos requisitos que los datos
estructurados, como resumen, linaje, auditabilidad y privacidad. Surgen
complejidades adicionales cuando los datos de una fuente conocida cambian sin
previo aviso. Los cambios de esquema frecuentes o en tiempo real son una carga

enorme para los entornos de transacción y análisis.

* **Valor.** Los datos tienen un valor

intrínseco, pero debe ser descubierto. Hay una variedad de técnicas
cuantitativas y de investigación para extraer el valor de los datos; desde
descubrir una preferencia u opinión del consumidor a realizar una oferta
importante por ubicación o identificar una pieza del equipo que está a punto de
fallar. El avance tecnológico hace que sea posible tomar decisiones mucho más
precisas y adecuadas. Sin embargo, encontrar el valor también requiere nuevos
procesos de descubrimiento que involucran a analistas, usuarios empresariales y
ejecutivos inteligentes y perspicaces. El desafío real de los big data es
humano y tiene que ver con aprender a hacer las preguntas correctas, reconocer
patrones, formular hipótesis informadas y predecir comportamientos.

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=== ***CURIOSIDADES***
SOBRE LA BIG DATA ***===***

* La

primera mención al término Big Data fue en los años 90, por el informático
teórico estadounidense John Mashey en su artículo “Big Data and the Next Wave
of Infrastress”.

* El Big

Data tiene infinidad de aplicaciones si se tiene claro el objetivo a conseguir:
ciencia, investigación, medioambiente, biomédica, educación, salud, seguridad
nacional y, por supuesto, mercadotecnia y consumo.

* El

concepto de Big Data, la predicción basada en datos y el IoT ya han sido
llevados a la gran pantalla en diferentes perspectivas. Desde la más
futurista-Minority Report- en la que se plantea una sociedad en la que la
policía puede detener a los criminales justo antes de delinquir basándose en
predicciones llamadas "precrimen" fundamentadas en análisis de datos.
Hasta la más romántica -Her- en la que el protagonista se enamora de un sistema
operativo que sólo no es una entidad física.

* El Big

Data es la principal causa del crecimiento de la nube de datos. Los ingresos de
los 50 principales proveedores de nubes públicas se dispararon un 47% en el
último trimestre de 2013 y llegaron a los $6,2 millardos, según Technology
Business Research. Debido al rápido y gran crecimiento del volumen de datos
generados y la necesidad de analizarlos, alrededor del Big Data, han surgido
nuevas disciplinas especializadas como la llamada "minería de datos";
que recluta especialistas capaces de crear y utilizar nuevos software para
analizar y gestionar esa avalancha de datos, así como de analizarlos sabiendo
encontrar conexiones relevantes entre ellos.

* ¿De dónde

proviene toda esa información que denominamos Big Data? La mayoría se almacena
en Estados Unidos: más de 3.500 petabytes de Big Data provienen de Norteamérica
y más de 2.000 de Europa.

* La

importancia del análisis visual en el Big Data: un informe de 2013 por Aberdeen
Group detectó que "en las organizaciones que utilizan herramientas de
descubrimiento visual, el 48% de los usuarios de BI pueden encontrar la
información que necesitan sin ayuda del personal de TI". Sin el
descubrimiento visual, el índice baja a un mero 23%. Este informe descubrió que
la visualización también invita a la interacción con los datos.

* Cifras

que ejemplifican la rapidez en la generación de datos en los últimos años: el
90% de los datos existentes hoy en día se han generado en los dos últimos años.
Google procesa 24 petabytes diarios, 1,000 veces la cantidad de información
alojada en la Biblioteca del Congreso de los EEUU. Cada hora se suben a
Facebook 10 millones de fotos nuevas y cada día se escriben más de 400 millones
de tuits. Según investigadores de la Universidad de California en Berkeley,
cada dos días se produce tanta información digital como todas las
conversaciones que han tenido lugar en este planeta a lo largo de toda la
historia.