29 de diciembre de 2021

¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

Por redaccion

Big data es una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recopilados por organizaciones que pueden extraerse para obtener información y usarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones analíticas avanzadas.

Big data se refiere a datos que son tan grandes, rápidos o complejos que es difícil o imposible de procesar con métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para análisis ha existido durante mucho tiempo. Pero el concepto de big data ganó impulso a principios de la década de 2000 cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición ahora convencional de big data como las tres V:

Volumen. Las organizaciones recopilan datos de una variedad de fuentes, incluidas transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, videos, imágenes, audio, redes sociales y más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

Velocidad. Con el crecimiento de Internet de las cosas , los datos llegan a las empresas a una velocidad sin precedentes y deben manejarse de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de lidiar con estos torrentes de datos casi en tiempo real.

Variedad. Los datos vienen en todo tipo de formatos, desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, videos, audios, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras.

 

Para qué sirve el Big Data

Las empresas utilizan big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, brindar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras acciones que, en última instancia, pueden aumentar los ingresos y las ganancias. Las empresas que lo usan de manera efectiva tienen una ventaja competitiva potencial sobre aquellas que no lo hacen porque pueden tomar decisiones comerciales más rápidas y mejor informadas.

Por ejemplo, los macrodatos proporcionan información valiosa sobre los clientes que las empresas pueden utilizar para perfeccionar su marketing, publicidad y promociones con el fin de aumentar la participación del cliente y las tasas de conversión. Se pueden analizar datos históricos y en tiempo real para evaluar las preferencias cambiantes de los consumidores o compradores corporativos, lo que permite a las empresas responder mejor a los deseos y necesidades de los clientes.

Los investigadores médicos también utilizan macrodatos para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo, y los médicos para ayudar a diagnosticar enfermedades y afecciones en los pacientes. Además, una combinación de datos de registros médicos electrónicos, sitios de redes sociales, la web y otras fuentes brinda a las organizaciones de atención médica y agencias gubernamentales información actualizada sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas.

Por qué se habla tanto del Big Data

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos comerciales más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.

Además el Big Data aporta muchos beneficios a las empresas y organizaciones que lo utilizan:

Reducción de costes. Las tecnologías de big data como Hadoop y la analítica basada en la nube brindan importantes ventajas de costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de que pueden identificar formas más eficientes de hacer negocios.

Toma de decisiones mejor y más rápido. Con la velocidad de Hadoop y los análisis en memoria, combinados con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información de inmediato y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.