Big Data: Una gran introducción

El universo digital está en continua expansión—igual que el universo físico, salvo que el mundo digital por sí solo ha generado más datos que el número de estrellas en todo el universo físico observable. ¡44 zettabytes! Eso son 44 con ceros de seguimiento (44x10²¹). Eso son 40 veces más bytes que el número de estrellas en el universo observable.

Para 2025, habrá 175 zettabytes de datos en la esfera de datos global. El crecimiento del volumen de datos está exponencial. Todos estos datos están acertadamente denominados Big Data. En este artículo, vamos a:

• Introducción del Big Data
• Explica los conceptos básicos
• Comparar datos pequeños y gruesos
• Destaca las últimas tendencias de Big Data para los negocios
• Me te recomiento a muchos recursos

¿Qué es el Big Data?

Big Data están el término para los activos de información (datos) que se caracterizan por son grandes volumen, velocidades y variedad que son extraídos, analizados y procesados sistemáticamente para la toma de decisiones o acciones de control. Las características del Big Data Haz prácticamente imposible de analizar utilizando métodos tradicionales de análisis de datos. La importancia del big data radica en los patrones y conocimientos, ocultos en grandes activos de información, que pueden influir en las decisiones empresariales. Cuando se extraen utilizando tecnologías analíticas avanzadas, estos conocimientos ayudan a las organizaciones a entender cómo se comportan sus usuarios, mercados, sociedad y el mundo.

3 Frente al Big Data

Para que un activo de información se considere Big Data, debe cumplir los criterios de 3 V:

• Volumen. El tamaño de los datos. Los datos de alto volumen están probablemente conteniendo información útil. Un umbral mínimo para que los datos se consideren grandes suele comenzar en terabytes y petabytes. El gran volumen de Big Data requiere entornos informáticos a hiperescala con gran almacenamiento y IOPS (Operaciones de Entrada/Salida por Segundo) rápidas para un procesamiento analítico rápido.
• Velocidad. La velocidad a la que se están producidos y procesados los datos. El Big Data están típicamente producido en flujos y están disponibles en tiempo real. La naturaleza continua de la generación de datos lo hace relevante para la toma de decisiones en tiempo real.
• Variedad. El tipo y naturaleza de los activos de información. El big data en bruto están a menudo no estructurado o multiestructurado, generado con una variedad de atributos, estándares y formatos de archivo. Por ejemplo, los conjuntos de datos recogidos de sensores, archivos de registro y redes de redes sociales son no estructurados. Por lo tanto, deben procesarse en bases de datos estructuradas para el análisis de datos y la toma de decisiones.

Más recientemente, dos Vs adicionales ayudan a caracterizar el Big Data:

• Veracidad. La fiabilidad o veracidad de los datos. El grado en que el resultado del análisis de big data está relevante para los objetivos empresariales asociados está determinado por la calidad de los datos, la tecnología de procesamiento y el mecanismo utilizado para analizar los activos de información.
• Valor. La utilidad de los activos de Big Data. El valor del resultado del análisis de big data puede ser subjetivo y están evaluado en función de objetivos empresariales únicos.

Big data vs small data vs datos densos

En contraste con estas características, son otras dos formas de datos: datos pequeños y datos densos.

Datos Pequeños

Datos Pequeños se refieren a activos de datos manejables, generalmente en forma numérica o estructurada, que pueden analizarse utilizando tecnologías sencillas como Microsoft Excel o una alternativa de código abierto.

Datos Densos

Thick Data se refiere a datos textuales o cualitativos que pueden analizarse mediante procesos manuales manejables. Ejemplos incluyen:

• Preguntas de entrevista
• Encuestas
• Transcripciones en vídeo

Cuando te utiliza datos cualitativos junto con big data cuantitativo, te puede comprender mejor los aspectos de sentimiento y comportamiento que pueden comunicar fácilmente los individuos. Los datos gruesos están especialmente útiles en los ámbitos de la medicina y la investigación científica, donde las respuestas de individuos humanos tienen suficiente valor y conocimientos, frente a grandes corrientes de big data.

Tendencias de Big Data en 2021-2022

Las tecnologías de Big Data son en constante mejora. De hecho, los datos en sí están convirtiéndose rápidamente en el activo más importante para una organización empresarial. La prevalencia del Internet de las Cosas (IoT), la computación en la nube y la Inteligencia Artificial (IA) está facilitando que las organizaciones transformen datos en bruto en conocimiento accionable. Aquí son tres de las tendencias tecnológicas de big data más populares a las que hay que prestar atención en 2021:

• Análisis Aumentado. La industria del Big Data tendrá un valor de casi 274.000 millones de dólares a finales de 2021. Tecnologías como el Análisis Aumentado, que ayudan a las organizaciones en el proceso de gestión de datos, son proyectado que crezcan rápidamente y alcancen los 18.400 millones de dólares para el año 2023.
• Inteligencia continua. Integrar análisis en tiempo real en las operaciones empresariales está ayudando a las organizaciones a superar a la competencia con insights proactivos y accionables entregados en tiempo real.
• Blockchain. Legislaciones estrictas como el RGPD y la HIPAA son animando a las organizaciones a Haz los datos seguros, accesibles y fiables. La blockchain y tecnologías similares son entrando en la industria financiera como un instrumento de gobernanza y seguridad de datos que es altamente resiliente y robusto frente a riesgos de privacidad. Este recurso de la UE analiza cómo blockchain complementa algunos objetivos clave del RGPD.

Mejores prácticas de Big Data para empresas

Sin duda, el mundo de los datos están creciendo exponencialmente. son tus datos y procesos de datos a la altura de las tareas que te les pides? BMC Blogs tiene muchos recursos para entender y trabajar con Big Data. Consulta el blog de BMC Machine Learning & Big Data o profundiza en estas áreas:

Conceptos básicos de datos

• Calidad de los datos: principales conceptos y mejores prácticas para la TI empresarial
• Datos estructurados frente a no estructurados: un cambio en la privacidad
• Arquitectura de Datos: Componentes, Estándares y Arquitecturas Cambiantes
• Explicación sobre la transmisión de datos: pros, contras y cómo funciona
• ¿Qué es una cadena de datos?

Almacenamiento de datos

• Explicación sobre el almacenamiento de datos: Data Lake vs Almacén vs Base de datos
• Almacenamiento de datos en frío frente a caliente: ¿Cuál es la diferencia?
• Teorema CAP para bases de datos: Consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones
• Explicación de la base de datos como servicio (DBaaS)

Gestión de datos

• Gestión de Datos vs Gobernanza de Datos: Principales diferencias
• ¿Qué es la gobernanza de datos? ¿Por qué la necesito?
• 3 estrategias sencillas de monetización de datos para empresas
• ¿Qué están la gestión de datos de pruebas (TDM)?

Seguridad de los datos

• Introducción a la seguridad de datos
• Soluciones de Prevención de Pérdidas de Datos y DLP
• Problemas de seguridad en Big Data en la empresa

Análisis y análisis de datos

• Análisis de datos frente a análisis de datos: ¿cuál es la diferencia?
• Big Data vs Analytics vs Data Science: ¿Cuál es la diferencia?
• Visualización de datos: Empezar con ejemplos, parte de nuestra guía de visualización de datos

Aprendizaje automático, ciencia de datos e IA

• Analítica predictiva vs aprendizaje automático: ¿cuál es la diferencia?
• Anotación de datos y su papel en el aprendizaje automático
• 3 claves para construir Pipelines de datos resilientes

Teoría de datos y liderazgo de pensamiento

• Ética de los Datos para Empresas
• ¿Qué es la gravedad de los datos?
• IA consciente: 5 conceptos para una inteligencia artificial consciente
• ¿Qué es la Ley de Goodhart? Equilibrando autenticidad y medición

Aprendiendo Big Data

• • Ingeniero de datos vs científico de datos: ¿Cuál es la diferencia?
  • Certificaciones en Ciencia de Datos: Una Introducción
  • Habilitando a los científicos de datos ciudadanos

Serie de tutoriales de big data

Estas series de tutoriales son parte de las Guías BMC.

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.