Al hablar de Big Data, es un concepto que describe una cantidad masiva de datos, ya sean organizados y no estructurados que una organización procesa a diario. Pero no importa la cantidad de ellos, lo que importa es lo que las empresas hacen con dichos datos. De igual manera, se puede estudiar el Big Data para obtener conocimientos que conduzcan a mejorar las decisiones empresariales y los movimientos estratégicos de las mismas.
Además, se trata también de las cantidades, letras y símbolos con los que funciona una computadora, que pueden almacenarse y transferirse como impulsos eléctricos y grabarse en soportes magnéticos, ópticos o mecánicos.
¿De qué se trata el Big Data?
Big Data es una colección de datos masivos que aumenta exponencialmente en volumen pero con el tiempo. Es tan vasta y complicada que no puede ser almacenada ni procesada eficazmente por ninguna de las tecnologías estándar de gestión de datos. Sin embargo, este concepto engloba lo que significa en realidad “grandes datos”.
En otras palabras, se trata de un área que se ocupa de las formas de analizar y extraer información de forma sistemática o tratar de otro modo conjuntos de datos demasiado grandes o complejos. Todo ello para el manejo de diversas aplicaciones de procesamiento de datos más utilizadas.
Muchos campos proporcionan una mayor potencia estadística, mientras que los datos más complejos pueden producir una mayor tasa de falsos descubrimientos. Los grandes obstáculos para analizar los datos son la captura de los mismos, así como su almacenamiento, análisis, búsqueda, intercambio, transferencia, visualización, consulta, actualización, privacidad y la fuente de donde se extraen.
Desde la década de los años 90, se ha utilizado el término Big Data, con cierto crédito por la popularización del concepto por parte de John Mashey. Generalmente, contienen conjuntos de datos que no son adecuados para la adquisición, la curación, la gestión y el procesamiento. Todo ello dentro de un período de tiempo aceptable y con herramientas de software ampliamente utilizadas.
Los datos no estructurados, semiestructurados y estructurados forman parte de la filosofía del Big Data, aunque los datos no estructurados son el foco principal. El «tamaño» de estos datos masivos es un objetivo en constante cambio. Desde el año 2012, se ha pasado de unos cientos de terabytes a varios zettabytes de datos.
¿Qué características tiene el Big Data?
Varias organizaciones han añadido las llamadas “V” en el Big Data, las cuales son: «variedad», «veracidad», entre otras. Un cambio que algunos expertos del sector cuestionan en cuanto a las características de este concepto. Por ello, Las Vs de Big Data se denominaron con frecuencia “las 3 V”, siendo contabilizadas hasta 5 de ellas.
Se representaron los atributos en volumen, diversidad, velocidad, veracidad y valores de volúmenes de datos gigantescos. Además, como característica añadida, se suele incorporar la variabilidad a dichas características.
Volumen
El volumen es la cantidad de datos creados, procesados y almacenados. Además, es la característica más importante y la que determina si un conjunto de datos puede ser llamado Big Data o no. Del mismo modo, la escala influye también en el valor y en su posible percepción, ya que al hablar de Big Data, se superan los terabytes y los petabytes de volumen.
Variedad
Esta característica trata del tipo y la naturaleza de los datos. Los sistemas antiguos, como los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales, podían manejar los datos estructurados de forma eficaz. Pero el tipo y la naturaleza de los datos organizados y su paso a los semiestructurados o no estructurados, supone un reto para las herramientas y la tecnología que existen hoy en día.
La tecnología para procesar cantidades masivas de datos e información ha surgido con el objetivo de obtener datos semiestructurados, creados a gran velocidad y en grandes tamaños. Todo ello para registrarlos, almacenarlos y procesarlos.
Del mismo modo, se han investigado y empleado diversas herramientas y tecnologías. Aunque se han implementado preferentemente para el almacenamiento y para la gestión de los datos estructurados. Utilizando Big Data o Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales convencionales, el procesamiento de datos estructurados se ha mantenido siempre como una opción.
Esto ayuda a evaluar los datos para que los conocimientos ocultos revelados por las redes sociales, los archivos de registro, los sensores, etc., se utilicen de forma eficiente. Las nuevas tecnologías toman del texto, las imágenes, audio, vídeo y completan las piezas que faltan mediante la fusión de datos.
Velocidad
Tiene que con el ritmo al que se crean y se procesan los datos para responder a las demandas y obstáculos de crecimiento y desarrollo. Esto debido a que las cantidades masivas de información suelen estar disponibles en tiempo real. Además, los grandes volúmenes datos se generan de forma más continua en comparación con los pequeños volúmenes de datos. La frecuencia y la periodicidad de la generación, el registro y la publicación son dos tipos de velocidad vinculados a las grandes cantidades de datos.
Veracidad
Los datos verdaderos o fiables se refieren a la calidad y al valor de los mismos. En términos de Big Data no sólo deben ser enormes, sino también fiables en el análisis para obtener valor significativo. Del mismo modo, la calidad de los datos que se recogen puede variar significativamente y afectar un análisis preciso.
Valor
El valor de la información puede conseguirse procesando y analizando volúmenes masivos de datos. Igualmente, dicho valor también se puede valorar mediante la evaluación de otras características de dichas cantidades masivas. El valor también puede ser la rentabilidad de la información obtenida del análisis de Big Data y cuando se convierte en información precisa que ha servido para tomar decisiones asertivas en tu empresa.
Variabilidad
La variabilidad se centra en el cambio de formatos, estructuras o características de las fuentes de grandes datos. También, pueden abarcar múltiples combinaciones de datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los análisis de Big Data pueden incluir datos en bruto de múltiples fuentes y dicha data puede procesarse mediante la transformación de datos no estructurados en su forma estructurada.
¿Qué otras características pueden atribuirse al Big Data?
El procesamiento de grandes cantidades de información no solamente comprende las llamadas “Vs”. Pueden obtenerse otros atributos o características propias del procesamiento y almacenamiento de la información en grandes cantidades.
- Exhaustivo; si se registra o no todo el sistema y cuando todos los datos accesibles de las fuentes pueden ser o no Big Data.
- Los datos son analizados y se extraen con una calidad de primer orden; en este caso, la proporción de elementos particulares por datos recogidos, conlleva a la correcta indexación o identificación del elemento y sus respectivos atributos.
- Es relacional; si los datos recolectados tienen campos comunes que permiten una combinación de diferentes conjuntos de datos. También, son propensos a un meta – análisis.
- Permite extensión de datos; se pueden añadir o modificar fácilmente nuevos campos en cada elemento de los datos recabados.
- Escalabilidad; permite que un sistema de almacenamiento de datos masivos pueda expandirse rápidamente. Esto debido a que cada vez más se procesan millones de datos por segundo.
¿Cuál es la arquitectura del Big Data?
Los repositorios de grandes cantidades de datos eran numerosos y frecuentemente desarrollados por empresas especialmente necesitadas de almacenamiento. Por esta razón, las plataformas paralelas de grandes volúmenes de datos se les suministraron previamente a los vendedores comerciales en la década de los 90 del siglo pasado. Todo ello para el manejo paralelo de Big Data como lo conoces hoy.
En primer lugar, el sistema paralelo DBC 1012 fue lanzado por la corporación Teradata en el año 1984. Posteriormente, en el año 1992, los sistemas de Teradata fueron los primeros en almacenar y analizar datos de un terabyte, aproximadamente. En ese mismo tiempo, las unidades de disco duro eran de 2,5 GB, por lo que algunas empresas siguieron desarrollando la noción de grandes cantidades de datos.
No fue sino hasta el año 2007 que Teradata creó el sistema basado en Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales que procesaba petabytes. Igualmente, desde el 2017 se instalan un par de docenas de bases de datos comparables de clase petabytes. La mayor de los cuales es más de 50 PB. Dichos sistemas tenían el 100% de los datos relacionales organizados hasta una década atrás.
La organización desarrolló una plataforma distribuida en C++ para los procesos de datos y consultas en el año 2000. También conocida como la plataforma HPCC Systems (ahora reconocida por sus Soluciones de Riesgo LexisNexis).
Los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados se automatizan en numerosos servidores de productos básicos para su partición, distribución, almacenamiento y aprovisionamiento. En un lenguaje de flujo de datos llamado ECL por sus siglas en inglés. De tal manera que los usuarios pueden construir líneas de tratamiento de datos y consultas.
Los esquemas de tratamiento de datos son más eficientes durante los últimos años
Los analistas de datos basados en ECL no están obligados a establecer esquemas de datos en una fase temprana y pueden centrarse en el problema concreto. Ya sea remodelando los datos lo mejor que se pueda mientras se construye la solución. Durante el año 2004, LexisNexis compró y empleó con éxito Seisint Inc. y su plataforma de procesamiento paralelo de alta velocidad para integrar los sistemas de datos de Choicepoint Inc.en 2008.
En el año 2011, bajo la licencia Apache v2.0, la plataforma de sistemas HPCC pasó a ser de código abierto. Durante décadas, el CERN y otras investigaciones en física han reunido grandes volúmenes de datos. Generalmente, son analizados mediante computadores de alto rendimiento, en lugar de las estructuras de “reducing map” que suelen identificar la arquitectura actual del Big Data.
Del mismo modo, Google presentó un estudio sobre un método de arquitectura comparable denominado MapReduce. La idea de MapReduce proporciona una metodología de procesamiento en paralelo y se ha publicado una aplicación relacionada para el procesamiento de cantidades de información realmente grandes.
La arquitectura contemporánea abarca el MapReduce
De esta forma, las consultas se descomponen y se reparten entre los nodos paralelos mediante MapReduce y se tratan al mismo tiempo. Los resultados se recogen, son entregados y almacenados. Fue un marco exitoso, por lo que otros trataron de copiar el método. Por ello, un proyecto Apache de código abierto denominado «Hadoop» implementó el marco MapReduce.
En el año 2012, para contrarrestar las limitaciones presentes del paradigma MapReduce, se desarrolló Apache Spark, ya que permite establecer muchas operaciones relacionadas al procesamiento de Big Data sin problemas.
Los profesionales de la analítica de datos tienden a ser hostiles con el almacenamiento compartido más lento. Están a favor del almacenamiento anclado directamente (DAS), desde la unidad de estado sólido (SSD) hasta el disco SATA de alta capacidad en sus muchas variantes, el cual está enterrado dentro de los nodos de procesamiento paralelo.
El diseño de la red de área de almacenamiento (SAN) y el almacenamiento asociado a la red (NAS), se considera algo lento, complicado y costoso. Por esta razón, dichos rasgos no concuerdan con los sistemas para el análisis de inmensas cantidades de datos. Los cuales prosperan gracias a la eficiencia del sistema, la infraestructura de productos básicos y el bajo coste de los mismos.
¿Para qué sirve el Big Data?
La variedad del Big Data puede parecerte complicada, lo que significa que los sistemas tienden que ser capaces de lidiar con sus diversas variaciones estructurales y semánticas. Por ello, tales cantidades de información exigen bases de datos NoSQL únicas que puedan almacenarlos de tal forma que no sea necesario atenerse estrictamente a un determinado modelo.
Esto ofrece la flexibilidad de evaluar fuentes de información aparentemente no relacionadas de forma coherente para obtener una perspectiva holística de lo que está ocurriendo. Así como también, en cómo responder y cuándo actuar. Cuando las cantidades masivas de datos se agregan, procesan y analizan, se clasifican y almacenan adecuadamente como datos operativos o de análisis.
Los sistemas analíticos son más sofisticados que los operativos. Los cuales son capaces de manejar análisis de datos complejos y proporcionar a las compañías, información para la toma de decisiones. Estos sistemas suelen integrarse en los procesos e infraestructuras existentes para maximizar la recolección y el uso de los datos.
Independientemente de su clasificación, los datos están en todas partes. El smartphone de tu propiedad, así como también tus tarjetas de crédito, aplicaciones de software, vehículos, registros, sitios web y la mayoría de las cosas de tu mundo son capaces de transmitir enormes cantidades de datos. De igual manera, los datos generados por estas cosas se convierten en información increíblemente valiosa.
Las grandes cantidades de datos se utilizan para detectar patrones y tendencias, responder a preguntas, conocer a los consumidores y gestionar complicados retos en casi todos los sectores y ámbitos de la vida diaria.
Por esta razón, la información es utilizada por las organizaciones y compañías para muchos objetivos, como aumentar el crecimiento empresarial, analizar las elecciones de los consumidores, impulsar la investigación, predecir y dirigirse a audiencias publicitarias críticas, entre otras aplicaciones.
Algunos usos de grandes cantidades de datos
Si los datos recabados no sirvieran, el concepto de Big Data solamente sería algo teórico y sin importancia alguna. Por esta razón, los usos que le puedes dar a esta recolección masiva de datos son diversos y abarcan casi todos los ámbitos de tu vida diaria.
- Ofrece una experiencia de compra personalizada en el e-Commerce.
- Dispone de múltiples modelos eficientes del mercado financiero.
- Provee de miles de millones de datos para acelerar la investigación sobre el cáncer y demás enfermedades.
- Puede sugerirte contenido a través de medios de servicios de streaming como Spotify, Hulu y Netflix.
- Predicción de rendimientos agrícolas en grandes plantaciones.
- Puede analizar patrones de tráfico para reducir la congestión de las grandes ciudades.
- Sirve como una herramienta de datos para reconocer y dar la mejor ubicación de los patrones de compra al por menor de los consumidores de una marca o un producto.
- Los equipos deportivos usan Big Data para mejorar su eficacia y aumentar su valor.
- Puede centrarse en la Identificación de patrones educativos en individuos, escuelas y distritos escolares completos.
El uso extendido de grandes cantidades de datos ya está teniendo sus repercusiones en todo el planeta, gracias a la globalización. Ahora más que nunca, la información es un recurso que vale oro y las organizaciones luchan por tener en sus bases de datos, la información más valiosa y a la vez, la que se pueda procesar mucho más rápido.
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