Que es la big data

    Qué es el big data en el marketing

    Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar, tanto estructurados como no estructurados, que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es la cantidad de datos. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. Los big data pueden analizarse para obtener información que permita tomar mejores decisiones y realizar movimientos empresariales estratégicos.
    El término «big data» se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la más extendida, como las tres V:
    Volumen: Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, redes sociales, etc. En el pasado, su almacenamiento habría sido un problema, pero un almacenamiento más barato en plataformas como los lagos de datos y Hadoop han aliviado la carga.

    Qué es la tecnología big data

    Los modelos de madurez de big data (BDMM) son los artefactos utilizados para medir la madurez de big data[1]. Estos modelos ayudan a las organizaciones a crear una estructura en torno a sus capacidades de big data y a identificar por dónde empezar[2]. Proporcionan herramientas que ayudan a las organizaciones a definir objetivos en torno a su programa de big data y a comunicar su visión de big data a toda la organización. Los BDMM también proporcionan una metodología para medir y supervisar el estado de la capacidad de big data de una empresa, el esfuerzo necesario para completar su etapa actual o fase de madurez y para progresar a la siguiente etapa. Además, los BDMM miden y gestionan la velocidad tanto del progreso como de la adopción de los programas de big data en la organización[1].
    Las áreas clave de la organización se refieren a «personas, procesos y tecnología» y los subcomponentes incluyen[3] alineación, arquitectura, datos, gobierno de los datos, entrega, desarrollo, medición, gobierno del programa, alcance, habilidades, patrocinio, modelado estadístico, tecnología, valor y visualización.

    Almacén de datos

    El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].
    El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

    Ciencia de los datos

    El término «big data» se refiere al fenómeno del siglo XXI del crecimiento exponencial de los datos empresariales y a los retos que conlleva, como la recopilación, el almacenamiento, la gestión y el análisis holísticos de todos los datos que una empresa posee o utiliza.
    El término implica datos de un tamaño indeterminado -y en constante aumento-, así como de un número indeterminado de fuentes, incluidos los datos generados por los empleados, los clientes, los socios, las máquinas, los registros, las bases de datos, las cámaras de seguridad, los dispositivos móviles, las redes sociales, etc.
    La cantidad de datos que se generan no deja de aumentar, por lo que el reto de contener los big data es un objetivo en movimiento. Además, los big data son cada vez más un problema de competitividad: a medida que más empresas invierten en sus big data y tienen éxito con ellos, las que no sigan el ritmo estarán en gran desventaja. Por último, las tecnologías y los productos comerciales para contener y controlar el big data están evolucionando rápidamente, por lo que las organizaciones de TI deben estar atentas a las nuevas innovaciones y oportunidades.

    Por admin

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