Big Data

El Big Data es un término que hace relación a las cantidades de datos a gran volumen y escala que sobrepasan la capacidad del software convencional para ser capturadas, procesadas y almacenadas en un tiempo razonable.

Un ejemplo claro de Big Data es que, si buscas algún producto, en un buscador, como puede ser Google o Yahoo, después de unos días te aparecerán intereses relacionados con ese producto que buscaste días atrás. Es algo muy común actualmente que pase esto, pues mientras más datos se recopilen, habrán más posibilidades de hacer competitivo el negocio.

Cuando hablamos de Big Data no es que únicamente nos referimos a los datos, sino sobre todo a la capacidad de poderlos explotar para extraer información y conocimiento de valor para nuestro negocio. La finalidad del Big Data es poder diseñar nuevos productos y servicios
basándose en los nuevos datos e informaciones que adquirimos sobre nuestros clientes, sobre nuestra competencia o el mercado en general.

Una vez recogida y almacenada la información, se deben extraer indicadores que puedan ser útiles para tomar decisiones, incluso en tiempo real. Por lo tanto, la verdad sobre qué es Big Data y para qué sirve va mucho más allá de solo pensar en «datos masivos».

Las cinco “Vs” del Big Data:

  1. Volumen: la cantidad de datos.
  2. Velocidad: está relacionada con el ritmo a los cuales los datos se están generando.
  3. Variedad: reside en la gran diferencia de formatos distintos en los cuales encontramos los datos y que pueden ir desde texto sencillo, a imágenes, videos, hojas de cálculos y enteras bases de datos.
  4. Veracidad: los datos tienen que ser confiables y han que ser mantenidos limpios.
  5. Valor: los datos y su análisis tienen que generar un beneficio para las empresas.

Las ventajas competitivas que pueden obtener las empresas del Big Data, son:

  • Rendimiento financiero.
  • Tomar decisiones mucho más rápido que sus competidores.
  • Ejecutar las decisiones según lo previsto.
  • Tomar decisiones basadas en datos.

Algunos ejemplos de su uso:

  • Marketing: segmentación de clientes.
  • Deportes: optimización del rendimiento.
  • Salud pública: codificación de material genético.
  • Nuevas tecnologías: desarrollo de dispositivos autónomos.
  • Seguridad: detección y prevención de crímenes.