Así son los microdatos, la información más procesable que el Big Data

Los microdatos están compuestos por información comprensible para los humanos, son accesibles y más procesables que el Big Data.

En primer lugar, ¿por qué los llamamos small data o microdatos? Sabemos que el Big Data es  algo demasiado grande para ser analizado por humanos. Bueno, por el contrario, los microdatos son datos que son lo suficientemente «pequeños» para la comprensión humana. Son datos que vienen en un volumen y formato que los hacen accesibles, informativos y procesables para nosotros.

De hecho, el término «big data» se refiere a máquinas, mientras que «small data» se refiere a personas. La única forma de comprender Big Data es reducir los datos a objetos pequeños y visualmente atractivos que representen varios aspectos de grandes conjuntos de datos. ¿Un simple ejemplo? Los sensores recopilan datos meteorológicos en todo el país, las computadoras procesan esta gran cantidad de datos y la transforman en un gráfico, que es mostrado por un presentador de televisión y fácilmente entendido por todos.

Características de los microdatos

Accesibles

El big data es muy difícil de administrar y, en consecuencia, muy pocas personas dentro de una organización son capaces de entenderlo. Small Data viene en paquetes más pequeños y livianos que son mucho más fáciles de usar

Comprensibles

Con los microdatos, incluso sin ordenadores potentes se pueden sacar conclusiones. Es por eso por los que las compañías suelen utilizarlos.

Procesables

Los microdatos generalmente se refieren a usuarios, clientes y sus comportamientos. Destaca la razón por la que están detrás de las tendencias de big data y, por lo tanto, puede ser muy perspicaz y procesable.

En resumen: los microdatos son grandes datos que se han conectado, organizado y empaquetado mediante algoritmos complejos para que parezcan fáciles y procesables para los humanos.

Este término será mucho más popular que Big Data en un futuro próximo. De hecho, la industria de la tecnología se está alejando del gran software de análisis centralizado hacia conjuntos de datos conectados más pequeños, detallados e inteligentes. Si hoy el secreto del éxito permanece en el poder computacional, mañana estará en la capacidad de mezclar y fusionar conjuntos de datos, extrayendo valor.

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