El análisis de grandes conjuntos de datos tiene el objetivo final de generar nueva información útil y valiosa, y tomar mejores decisiones, mejorar procesos y generar nuevas oportunidades.
04 de julio 2024, 19:31hs
El Big Data es un término en inglés que refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que solo se puede procesar mediante el uso de herramientas digitales avanzadas.
Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como transacciones comerciales, registros médicos, sensores en dispositivos IoT, redes sociales o estadísticas de deportes, consumo, comportamientos, etc.
Leé también: Diccionario TN Tecno: qué es una VPN y para qué sirve
La Unión Internacional de las Telecomunicaciones (UIT) define al Big Data como una práctica que permite la recopilación, el almacenamiento, la gestión, el análisis y la visualización, potencialmente en tiempo real, de amplios conjuntos de datos con características heterogéneas.
En concreto, es un paradigma de análisis a través de herramientas tecnológicas que permiten procesar paquetes enormes de datos con el objetivo final de generar nueva información útil y valiosa, y tomar mejores decisiones, mejorar procesos y generar nuevas oportunidades.
El Big Data se suele caracterizar por las siguientes dimensiones, conocidas como las cinco V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Qué son las cinco V del Big Data
Volumen: los conjuntos de Big Data son extremadamente grandes, con tamaños que pueden alcanzar petabytes (1 petabyte = 1 millón de gigabytes) o incluso exabytes (1 exabyte = 1 millón de petabytes).Velocidad: los datos se generan, transmiten y recopilan a una velocidad vertiginosa, lo que exige un procesamiento y análisis en tiempo real y de forma continua.Variedad: la información es heterogénea, de diferentes formatos y proveniente de diversas fuentes, que pueden estar estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas, como texto, imágenes, audio, video y datos de sensores. Esto dificulta su almacenamiento y análisis con herramientas básicas.Veracidad: hace referencia a la exactitud y confiabilidad de los datos y las fuentes.Valor: el análisis de los datos debe crear nueva información útil y valiosa. El objetivo final del Big Data es extraer información valiosa de los datos para tomar mejores decisiones, mejorar procesos y generar nuevas oportunidades.Leé también: Diccionario TN Tecno: qué son los contratos inteligentes y cuáles son sus beneficios
¿Para qué sirve el Big Data?
El Big Data ofrece un potencial enorme para diversas áreas:
Mejora de la toma de decisiones: el análisis de Big Data puede revelar patrones y tendencias ocultos en grandes conjuntos de datos, lo que permite a las empresas y organizaciones tomar decisiones más informadas y estratégicas.Optimización de procesos: puede ayudar a identificar ineficiencias y cuellos de botella en los procesos, optimizarlos y mejorar la productividad.Desarrollo de nuevos productos y servicios: sirve para proporcionar información valiosa sobre las necesidades y preferencias de los clientes, lo que permite desarrollar productos y servicios más personalizados y relevantes.Prevención del fraude: el análisis de grandes datos permite detectar patrones inusuales en las transacciones, lo que ayuda a prevenir el fraude y proteger a las empresas de pérdidas financieras.Investigación científica: el Big Data está revolucionando la investigación científica, permitiendo realizar estudios más amplios y complejos en áreas como la medicina, la biología y la física.Leé también: Estas son las 4 aplicaciones que más datos personales recopilan de tu smartphone
Ejemplos de uso de Big Data
Análisis del sentimiento: las empresas usan Big Data comprender lo que dicen los clientes sobre sus productos y servicios. Esta información se puede utilizar para mejorar la satisfacción del cliente y desarrollar nuevos productos y servicios.Reconocimiento de patrones: para detectar fraudes, predecir el comportamiento del cliente y tomar decisiones comerciales más informadas.Minería de texto: para extraer información de grandes cantidades de texto. Esta información se puede utilizar para comprender las tendencias, identificar temas y generar ideas.Redes sociales y plataformas de streaming: Facebook, X, Instagram y Netflix, por ejemplo, generan enormes cantidades de datos sobre sus usuarios y clientes. Estos datos se utilizan para mejorar la experiencia, personalizar anuncios y desarrollar nuevos productos y servicios.Comercio electrónico: sitios web como Amazon y Alibaba recopilan datos sobre las compras de los clientes. Estos datos se utilizan para recomendar productos, mejorar la gestión de inventario y detectar fraudes.Servicios financieros: los bancos y otras instituciones financieras utilizan Big Data para analizar el comportamiento de los clientes, detectar riesgos de fraude y desarrollar nuevos productos financieros.Asistencia sanitaria: para almacenar y analizar registros médicos, diagnosticar enfermedades y desarrollar nuevos tratamientos.Manufactura: para optimizar sus procesos de producción, predecir fallas en el equipo y mejorar la calidad del producto.Transporte: Las empresas de transporte como Uber y Lyft lo utilizan para optimizar las rutas, predecir la demanda y mejorar la experiencia del cliente.
