BigDataPedia: BigDataPedia: ¿Qué es el Big Data?

14 septiembre, 2017
590 Visualizaciones

Big data, macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala son múltiples definiciones para un mismo concepto. Estamos hartos de oír hablar del Big Data para muy pocos son los que realmente saben lo que significa a pesar de que es muy sencillo.

El Big Data es un conjuntos de datos tan grandes que aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos. Engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados.

Son objeto de estudio a través del Big Data mensajes en redes sociales, señales de móvil, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, emails, datos de encuestas…  que pueden provenir de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos o imágenes.

Las ‘Vs’ del Big Data

¿Cuál es entonces la diferencia entre las aplicaciones analíticas y de gestión y los nuevos conceptos de Big Data? Las diferencias se asocian, en la mayoría de los artículos de referencia, a tres palabras, las tres V’s del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad (3V’s). Sin embargo, en base a la experiencia adquirida por las empresas pioneras en esta aventura, se ha ampliado la definición original, añadiendo nuevas características como son la Veracidad y Valor del dato (5V’s).

Cuando hablamos de grandes volúmenes nos referimos a tratamientos de Terabytes o Petabytes. En el concepto de variedad nos referimos a la inclusión de otros tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional como las Redes Sociales. Por último, el concepto de velocidad se refiere a la rapidez con que los datos se reciben, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos.

No menos importante que los anteriores conceptos encontramos la veracidad, esto es, confianza de los datos. Extraer datos de calidad eliminado la imprevisibilidad inherente de algunos, como el tiempo o la economía para, de esta forma, llegar a una correcta toma de decisiones. Finalmente, se añade el valor. La importancia del dato para el negocio, saber qué datos son los que se deben analizar, es fundamental. Tanto que ya se empieza a hablar del científico de datos, un profesional con perfil científico, tecnológico…y visión de negocio.

Te podría interesar

everis y Featurespace firman una alianza para impulsar las soluciones de Inteligencia Artificial en el sector financiero
Inteligencia Artificial
19 compartido2,112 visualizaciones
Inteligencia Artificial
19 compartido2,112 visualizaciones

everis y Featurespace firman una alianza para impulsar las soluciones de Inteligencia Artificial en el sector financiero

Mónica Gallego - 14 enero, 2019

A través de este acuerdo, everis implementará la tecnología de Machine Learning de Featurespace en entidades bancarias con el objetivo de combatir el fraude en las transacciones…

RTB House prepara las tres primeras innovaciones de su IA Marketing Lab
Actualidad
33 compartido2,481 visualizaciones
Actualidad
33 compartido2,481 visualizaciones

RTB House prepara las tres primeras innovaciones de su IA Marketing Lab

José Luis - 31 diciembre, 2018

La compañía cuenta ya con 1500 clientes en más de 70 países y serán lanzadas en el primer trimestre de 2019. RTB House, empresa global que ofrece…

6 factores de éxito para la transformación digital
AI
8 compartido1,468 visualizaciones
AI
8 compartido1,468 visualizaciones

6 factores de éxito para la transformación digital

Vicente Ramírez - 22 agosto, 2018

Fujitsu presenta su Fujitsu Future Insights Global Digital Transformation Survey Report 2018, que describe los resultados de su investigación realizada entre 1,535 ejecutivos de alto nivel y…

Dejar comentario

Su email no será publicado