Qué es big data

Qué es el big data quizlet

Para definir dónde empieza el Big Data y a partir de qué punto el uso dirigido de los datos se convierte en un proyecto de Big Data, hay que echar un vistazo a los detalles y las características clave del Big Data. Su definición se basa comúnmente en el modelo de las 3 V de los analistas de Gartner y, aunque este modelo es ciertamente importante y correcto, ha llegado el momento de añadir otros dos factores cruciales.

Como escribimos en nuestra anterior entrada del blog, definir Big Data no es tan fácil, ya que el término se relaciona con muchos aspectos y disciplinas. Y para muchos lo más importante es el éxito de las empresas (Valor), cuya clave es la obtención de nueva información -que debe estar disponible para muchos usuarios de forma muy rápida (Velocidad)- utilizando enormes cantidades de datos (Volumen) procedentes de fuentes muy diversas (Variedad) y de distinta calidad (Validez), para poder tomar rápidamente decisiones importantes para ganar o mantener la ventaja competitiva.

En el libro «Big Data – Using smart Big Data analytics and metrics to make better decisions and improve performance», Bernard Marr escribe que si el Big Data no se tradujera finalmente en una ventaja, sería inútil. No podríamos estar más de acuerdo.

Qué es la tecnología de big data

Escanear activamente las características del dispositivo para su identificación. Utilizar datos de geolocalización precisos. Almacenar y/o acceder a la información de un dispositivo. Seleccionar contenidos personalizados. Crear un perfil de contenido personalizado. Medir el rendimiento de los anuncios. Seleccionar anuncios básicos. Crear un perfil de anuncios personalizados. Seleccionar anuncios personalizados. Aplicar la investigación de mercado para generar información sobre la audiencia. Medir el rendimiento de los contenidos. Desarrollar y mejorar los productos.

El término big data hace referencia a los grandes y diversos conjuntos de información que crecen a un ritmo cada vez mayor. Abarca el volumen de información, la velocidad o rapidez con la que se crea y recopila, y la variedad o el alcance de los puntos de datos que se abarcan (lo que se conoce como las «tres v» del big data). Los big data suelen proceder de la minería de datos y llegan en múltiples formatos.

Los big data pueden clasificarse como no estructurados o estructurados. Los datos estructurados consisten en información ya gestionada por la organización en bases de datos y hojas de cálculo; suelen ser de naturaleza numérica. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se ajusta a un modelo o formato predeterminado. Incluyen los datos recogidos en las redes sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes.

Ejemplos de big data

La ética de los grandes datos, también conocida como simplemente ética de los datos, se refiere a la sistematización, la defensa y la recomendación de conceptos de conducta correcta e incorrecta en relación con los datos, en particular los datos personales[1] Desde los albores de Internet, la cantidad y la calidad de los datos ha aumentado drásticamente y sigue haciéndolo de forma exponencial. Los big data describen esta gran cantidad de datos que son tan voluminosos y complejos que los programas tradicionales de aplicación de procesamiento de datos son inadecuados para tratarlos. Las recientes innovaciones en la investigación médica y la asistencia sanitaria, como la secuenciación genómica de alto rendimiento, la obtención de imágenes de alta resolución, los historiales médicos electrónicos de los pacientes y una plétora de dispositivos sanitarios conectados a Internet, han desencadenado un diluvio de datos que alcanzará el rango de los exabytes en un futuro próximo. La ética de los datos es cada vez más importante a medida que aumenta la cantidad de datos debido a la escala del impacto.

La ética de los big data es diferente de la ética de la información porque el enfoque de la ética de la información se centra más en las cuestiones de propiedad intelectual y en las preocupaciones relacionadas con los bibliotecarios, los archiveros y los profesionales de la información, mientras que la ética de los big data se ocupa más de los recolectores y difusores de datos estructurados o no estructurados, como los corredores de datos, los gobiernos y las grandes empresas.

Hadoop para dummies

El término «big data» hace referencia a las cantidades voluminosas y en constante crecimiento de datos que tiene una organización y que no pueden analizarse con los métodos tradicionales. Los big data, que incluyen tanto tipos de datos estructurados como no estructurados, suelen ser la materia prima para que las organizaciones ejecuten análisis y extraigan información que les ayude a elaborar mejores estrategias empresariales. Es más que un subproducto de los procesos y aplicaciones tecnológicas. Los big data son uno de los activos más importantes hoy en día.

Los big data pueden estar formados por datos estructurados tradicionales, no estructurados o semiestructurados. Un ejemplo de big data no estructurado -y en constante crecimiento- son los datos generados por los usuarios en las redes sociales. El tratamiento de estos datos requiere un enfoque diferente al de los datos estructurados, junto con herramientas y técnicas especializadas.

Los big data son el subproducto de la explosión de información actual. Todos los ámbitos