Big Data

Se denomina al Big Data a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos. Dicho concepto engloba toda una serie de infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados (mensajes en redes sociales, señales de móvil, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, emails, datos de encuestas, logos etc,) que pueden provenir de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos, imágenes, etc.

El objetivo de Big Data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir el Dato en información que sea capaz de facilitar la toma de decisiones, incluso en tiempo real. Sin embargo, más que una cuestión de tamaño, es también una oportunidad de negocio. Las empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Las palabras Volumen, Variedad y Velocidad son palabras claves como característica del Big Data, pero como está este término en constante transformación se pueden añadir dos más, como son la Veracidad y Valor del dato. Cuando hablamos de grandes volúmenes nos referimos a tratamientos de Terabytes o Petabytes.

La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades que a borde con rigor algunos de los desafíos más importantes que tenemos.

Un ejemplo de ello, lo tenemos en el terremoto ocurrido en México en 2017, donde el “Big Data” podría ser clave para salvar vidas humanas, donde la explotación de los datos que se producen en “Twitter” durante las horas posteriores a la catástrofe , nos sirven para tomar las decisiones adecuadas de forma rápida y efectiva ante acontecimientos de tal magnitud.