La palabra big data se utiliza en varios lugares, y muchas personas pueden sentir que su importancia es cada vez mayor. Sin embargo, la respuesta exacta a lo que realmente son los big data es difícil. Aquí presentaremos los fundamentos de los big data, cómo utilizarlos y ejemplos, y los desafíos a la hora de utilizarlos.
Qué es el Big data
A menudo se considera que los big data son “grandes cantidades de datos”. En los primeros tiempos en que se utilizaba el término big data, el objetivo era recoger grandes cantidades de datos y obtener algo de ellos. Sin embargo, la palabra big data que se utiliza hoy en día no se define únicamente por el tamaño cuantitativo. Representa algo que es un poco más complicado y tiene diferentes posibilidades. Echemos un vistazo a lo que es el big data y a la idea de las tres V que se propone como definición clara para él.
Big Data expresado en tres V’s
A principios de la década de 2000, TAG Rainey, un analista de una empresa de investigación de tecnologías de la información, definió que los big data requieren tener tres V. Las tres son volumen, velocidad y variedad.
Cuando todo el mundo oye la palabra big data, todo el mundo piensa en “volumen”. Como se puede ver, la definición de TAG Rainey también incluye la cantidad de datos. En primer lugar, la idea de lo que generará el big data a partir de una gran cantidad de datos es la base, y con la evolución, la cantidad de datos que se maneja es aún más enorme. El volumen definido aquí también significa la cantidad de datos en sí, pero también incluye la capacidad de procesar esa gran cantidad de datos.
La velocidad no representa la rapidez con la que los datos van y vienen. La frecuencia con la que se actualizan los datos y la rapidez con la que cambian. En particular, los datos de Internet cambian constantemente y, a menos que se trate de un sistema que pueda responder a ellos, no es posible obtener resultados acordes con la situación. El big data también requiere la velocidad de estos cambios y la correspondiente frecuencia de actualización.
La variedad puede ser la parte más distintiva de la diferencia entre “sólo una gran cantidad de datos” y “big data”. En el caso de la agregación de datos, como antes, los datos solían formarse y almacenarse como datos estructurados. Sin embargo, los big data no sólo incluyen datos numéricos, sino también información no estructurada como audio, vídeo, texto y correo electrónico, precios de acciones e información financiera. También se necesita la capacidad de procesar tanto los datos estructurados como los no estructurados.
Como definición de big data, estas “tres V” son la corriente principal, y para resumirlas, big data puede describirse como “un número diverso y grande de cambios en el grupo de datos y la capacidad de procesarlos”.
Los big data incluyen sistemas que manejan datos
Tal y como expresa la variedad en la definición de las tres V, los big data incluyen tanto datos no estructurados como datos estructurados, como números y cadenas. Los datos en estas condiciones han sido difíciles de manejar con los sistemas tradicionales, pero hay una razón por la que se espera que los big data estén aquí. Hay una creciente expectativa por el uso de estos datos no estructurados, que antes eran difíciles de manejar.
Los big data pueden representar los datos en sí mismos, pero eso por sí solo no amplía el alcance y las posibilidades de utilización. También debe incluir un sistema con la velocidad necesaria para seguir los cambios de esta gran variedad de información.
Ejemplos de uso de big data
Entonces, ¿cuándo se utilizan realmente los big data?
Segregación del comportamiento del consumidor con datos de seguimiento ocular
El seguimiento ocular es una tecnología que observa el movimiento de los ojos de una persona para entender hacia dónde mira. Hay un ejemplo de acumulación de estos datos de seguimiento ocular y su utilización para analizar el comportamiento de los consumidores.
Los principales fabricantes de bebidas incorporan el seguimiento ocular a las máquinas expendedoras para analizar los datos recogidos y determinar dónde y qué productos colocar. Esto ha permitido aumentar los tipos de datos sobre el comportamiento de los consumidores, mejorando la eficacia del análisis y aumentando las ventas.
Aumente la confianza de su sitio con la frecuencia de las actualizaciones de clasificación
El sector del comercio electrónico puede ser el más entusiasta a la hora de utilizar big data. Es bien sabido que la función de recomendación es muy eficaz para los sitios de comercio electrónico en general. Los big data se utilizan en esta función de recomendación. Se dice que la forma de utilizar los big data determina el resultado de los sitios de comercio electrónico.
Además de la simple utilización de big data, la frecuencia de las actualizaciones de las funciones de recomendación y de las funciones de clasificación de ventas también se destaca como un elemento que conduce a la confianza del sitio. La frecuencia de los análisis de big data y la rapidez con la que se reflejan los resultados son cada vez más importantes.
Las especialidades se especifican a partir de los datos del sistema de navegación del coche
En algunos casos, los datos recogidos por los sistemas de navegación de los coches se analizan como big data y se utilizan de forma segura para el tráfico. El sistema de navegación del coche transmite la parte en la que el conductor pisa el freno de repente, y acumula los datos en el servidor. El mapa de seguridad se analiza como big data y se crea a partir de los resultados. El sistema de navegación del coche refleja la posible ocurrencia de accidentes de tráfico predichos a partir del análisis de big data y notifica al conductor. Se ha informado de que esto ha reducido en gran medida la incidencia de los accidentes.
Hay muchos otros ejemplos de cómo se puede utilizar el big data. Conozca más sobre cómo se puede utilizar el big data.
→ Caso de uso de big data – Utilización de big data que ya ha comenzado.
Tres barreras para el reto de utilizar el big data
Los big data pueden hacer muchas cosas, pero todavía hay desafíos. Hay tres barreras para el uso de los big data, y si no se resuelven, no se podrá crear el efecto original.
Infraestructura de recogida y análisis de datos
Los grandes datos requieren análisis, y los análisis requieren los datos adecuados. Al recopilar estos datos, es posible que contengan muchos datos basura inutilizables. Cuantos más datos basura tenga, menos eficiente será su análisis y más tiempo tardará en reflejar los resultados. Si se tarda, la naturaleza en tiempo real de los resultados puede perderse y ser inutilizable.
Además, es difícil utilizar el big data si no hay suficientes sistemas para el análisis o no se dispone de cooperación entre departamentos.
Para aprovechar plenamente los big data, es necesario desarrollar las condiciones y el entorno desde la recogida de datos hasta el análisis.
Almacenamiento de datos y seguridad
Un ejemplo de cómo se utilizan los big data es el análisis del comportamiento de compra de los clientes. A partir de este punto, se puede ver que los big data almacenados por las empresas suelen incluir datos de los clientes.
La filtración de dicha información puede llevar a una pérdida de confianza en la empresa e incluso dificultar el funcionamiento del negocio. Debemos recordar que el IoT está muy extendido y que todo está conectado a Internet, y debemos ser conscientes de la importancia de la información que manejamos. Cuando se maneja big data, hay que prestar mucha atención a la gestión de la seguridad.
La cuestión de la gran escasez de recursos humanos
En Japón, la escasez de recursos humanos se considera un problema en muchos campos industriales. El campo de las TIC es similar, y hay una escasez de profesionales en el manejo de big data. Hay una necesidad urgente de desarrollar y asegurar profesionales y científicos de datos que manejen big data.
La utilización de Big Data está cambiando varias industrias
Presentamos lo que es el big data y los retos que plantea.
Hoy en día, varias industrias de todo el mundo están a punto de enfrentarse a grandes cambios mediante el uso de big data. El big data puede cambiar los servicios de las empresas, las estrategias de venta e incluso los sistemas operativos. El big data tiene mucho potencial y se espera que provoque un cambio lucrativo.
