BigDataPedia: Los Grafos y el Big Data

Josep Tarruella, cofundador de Graph Everywhere

25 marzo, 2020
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Josep Tarruella, cofundador de Graph Everywhere.

Big data es un término que hasta hace algunos años podía pasar por desapercibido dentro y fuera del mundo tecnológico. Actualmente cualquier analista podría afirmar sin temor a equivocarse que nuestra vida entera puede depender de ello. El mundo en el que vivimos esta hiperconectado. Las formas de relacionarnos entre las personas, de hacer negocios, de divertirnos y hasta cómo manejamos nuestra salud ha cambiado con los avances tecnológicos.

El desarrollo de técnicas y sistemas para comprender mejor al ser humano ha ayudado significativamente a cambiar la vida como la conocemos; al punto inclusive, de hacer más complejas las relaciones entre los datos que producimos y gestionamos.

A continuación daremos un pequeño recorrido por el mundo del big data y los grafos para comprender como estos elementos se complementan para lograr grandes cosas.

Big data para un mundo dinámico

El Big Data es un término que se utiliza para describir volúmenes grandes de datos. En esta terminología incluimos a datos estructurados y no estructurados que son producidos y gestionados todos los días.  En ellos podemos encontrar cualquier cantidad de información vital para desarrollar y optimizar nuestras empresas y modelos de negocios.

Lo interesante de la actualidad del Big Data no es solo su volumen, sino la funcionalidad que podemos obtener de ellos al analizarlos. Las organizaciones actualmente utilizan herramientas tecnológicas muy potentes para navegar entre estos conjuntos gigantescos de información y encontrar formas más eficientes de realizar procesos, descubrir gustos y preferencias de los usuarios y potenciar los procesos estratégicos de toma de decisiones.

Para entender el porque este tipo de datos es tan importante podemos explorar sus principales fuentes u orígenes. Podemos generar y obtener datos directamente de la conexión a internet o del internet de las cosas. Adicionalmente podemos conseguir información valiosa en datos experimentales.

Es importante destacar que podemos obtener diferentes tipos de datos y que estos dependerán de los formatos de archivos que obtengamos. Los datos podrán ser no estructurados si son documentos, vídeos, audios entre otros.

Hablamos de datos semi estructurados cuando estamos tratando con diferentes tipos de software y por ultimo tenemos los datos estructurados como tal. En proporciones, la menor cantidad de datos que hay en el mundo digital son datos estructurados, por lo que obtener información correctamente analizada puede representar ciertamente un reto. Acá es donde entran a jugar un rol fundamental los grafos.

El Rol de los grafos

Los grafos son estructuras de especial importancia en la que podemos almacenar cantidades grandes de información. Pero lo mejor de estas maravillas que empezaron a idearse cientos de años atrás, es que permiten entender las conexiones entre los datos que albergan. Cómo es sabido, los grafos están compuestos por nodos en los que podemos encontrar diferentes tipos de datos y estos pueden estar relacionados o conectados a otros nodos a través de aristas.

Al poder hacer un seguimiento detallado y con el apoyo de poderosas herramientas, darle rango visual para el ojo humano, podemos entender de mejor manera los datos que tenemos frente a nuestros ojos para tomar decisiones correctas y ajustadas a la realidad.

Los grafos permiten estudiar y determinar las interrelaciones entre unidades de datos, siendo de especial importancia en los análisis de big data. Como ya hemos dicho el Big Data concentra. analiza o gestiona cantidades gigantescas de datos y los grafos nos permiten entenderlos para tener un diagnostico acertado y de calidad de ellos. Los grafos pueden ayudar, si son desarrollados de forma acertada a atender las principales dificultades del big data.

En instancias de gran volumen de datos, los diferentes métodos de análisis, pueden ayudar a recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de calidad en tiempos cortos de análisis. Además esta reducción de tiempo en procesos de estudio, permite que la toma de decisiones pueda ser desarrollada a tiempo, disminuyendo el porcentaje de probabilidad de que una ejecutemos tareas cuando los datos ya caducaran.

Lo más importante en la vinculación de estas dos áreas tan potentes del desarrollo tecnológico es que pueden ser extrapoladas a diferentes áreas y ser aprovechadas por nuestras empresas de forma rápida para solucionar problemas. Esta área esta en pleno desarrollo y crecimiento; debemos tomar la iniciativa desde ya para sacarle el máximo provecho.

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