Desde sus humildes comienzos en las bases de datos de los años 60 hasta la era actual del Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial, el Big Data ha revolucionado la forma en que comprendemos y utilizamos los datos.
Pero, ¿qué es el Big Data y para qué sirve? En este artículo resolveremos todas las incógnitas y conoceremos su definición y características, además de la utilidad que puede tener en diversas tecnologías y aplicaciones.
Definición e historia del Big Data
El viaje del Big Data comenzó en las décadas 60 y 70 al crearse los primeros centros de datos y bases de datos relacionales. En aquel entonces, los datos se almacenaban en cintas y discos, y su procesamiento era una tarea lenta y laboriosa.
Con la llegada de Internet y la digitalización en la década de los 90, la generación de datos se aceleró significativamente.
Sin embargo, fue en la primera década del 2000 y concretamente con la explosión de las redes sociales, el comercio electrónico y los dispositivos móviles, cuando el término “Big Data” realmente cobró vida.
El motivo es que en ese momento la capacidad de recopilar, almacenar y analizar una cantidad masiva de datos se convirtió en una herramienta muy poderosa para las empresas y gobiernos.
Definición de Big Data
El big data se ha definido como un activo de información de alto volumen, alta velocidad y alta variedad, que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información para una visión mejorada y la toma de decisiones (Chen, Preston, & Swink, 2015).
Hoy en día, el Big Data se refiere a conjuntos de datos tan grandes y complejos que los métodos tradicionales de procesamiento de datos son insuficientes. No se trata solo de la cantidad de datos, sino de lo que las organizaciones pueden hacer con ellos.
Estos datos pueden provenir de diversas fuentes como redes sociales, transacciones en línea, sensores IoT, entre otros, y se utilizan para descubrir patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento humano y las interacciones.
¿Cuáles son las características del Big Data?
El Big Data se distingue no solo por su tamaño, sino también por una serie de características únicas que definen su complejidad y utilidad. Estas características son esenciales para entender cómo se puede aprovechar esta gran cantidad de datos en diferentes contextos y cómo abordar los desafíos que presenta.
Vamos a explorar cada una de estas características:
Volumen
El volumen es la característica más destacada del Big Data. Nos referimos a cantidades de datos que trascienden los gigabytes y terabytes, llegando a petabytes y exabytes.
Este volumen masivo proviene de múltiples fuentes, siendo la capacidad de almacenar y procesar estos volúmenes de datos lo que hace que el Big Data sea tan valioso y desafiante a la vez.
Velocidad
La velocidad se refiere a la rapidez con la que se generan y procesan los datos. En el Big Data los datos fluyen a una velocidad sin precedentes, incluyendo datos en tiempo real que requieren procesamiento casi instantáneo, como los generados por sensores en dispositivos inteligentes, transacciones financieras en línea, o interacciones en redes sociales.
Variedad
La variedad en Big Data habla de los múltiples tipos de datos que se pueden procesar, desde estructurados, como números y fechas, hasta no estructurados, como texto, video y audio.
Esta diversidad requiere formatos de almacenamiento, procesamiento y análisis más complejos y avanzados.
Veracidad
La veracidad se refiere a la calidad y credibilidad de los datos recopilados. En el Big Data, es crucial asegurarse de que los datos sean precisos y fiables, ya que las decisiones basadas en datos erróneos pueden llevar a conclusiones incorrectas y costosas.
Valor
El valor trata de convertir los grandes volúmenes de datos en información útil y significativa. El verdadero poder del Big Data no reside en la cantidad de datos recopilados, sino en la capacidad de extraer insights relevantes y valiosos para la toma de decisiones estratégicas.
🤖 Los datos y la inteligencia artificial, dos poderosos aliados
Gracias a la cantidad de datos que se generan hoy en día, se pueden entrenar modelos predictivos basados en inteligencia artificial para llegar a conclusiones increíbles.
¿Cuáles son los tipos y fuentes de Big Data?
El Big Data se nutre de una amplia gama de fuentes y se presenta en diferentes tipos, cada uno con sus propias características y desafíos. Vamos a explorar las fuentes más comunes y los tipos de datos que las conforman.
Principales fuentes de Big Data
1. Datos de usuarios y transacciones electrónicas
Los datos generados por los usuarios durante las transacciones electrónicas constituyen una parte significativa del Big Data. Esto incluye compras en línea, interacciones en plataformas de comercio electrónico, transacciones bancarias y cualquier otra actividad que deje un rastro digital.
Estos datos son valiosos para comprender el comportamiento del consumidor, las tendencias de compra y para mejorar la experiencia del cliente.
2. Datos de máquinas y sensores
Estos incluyen datos de sensores en dispositivos inteligentes, automóviles, equipos industriales y sistemas de monitoreo ambiental.
Este tipo de datos son fundamentales para el mantenimiento predictivo, la optimización de procesos y la toma de decisiones en tiempo real.
3. Datos de redes sociales y medios digitales
Las redes sociales y los medios digitales son fuentes inmensas de grandes cantidades de datos. Cada clic, me gusta, comentario y compartir genera datos que reflejan las opiniones, preferencias y comportamientos de los usuarios. Estos datos son cruciales para el análisis de sentimientos, la segmentación de mercado y las estrategias de marketing digital.
Tipos de datos en Big Data
Los datos en Big Data se pueden clasificar en estos tres tipos:
- Datos estructurados: tienen un formato definido y son fácilmente almacenables en bases de datos tradicionales.
- Datos no estructurados, como textos, imágenes y videos, que carecen de una estructura definida y requieren herramientas más complejas para su procesamiento.
- Datos semiestructurados, como los correos electrónicos y ciertos tipos de documentos web, que contienen ambos tipos de elementos y representan su propio conjunto de desafíos y oportunidades.
Ejemplos: Lenguaje de marcado XML, JSON (JavaScript Object Notation) y las bases de datos NoSQL
¿Qué aplicaciones tiene el Big Data?
El Big Data tiene aplicaciones transformadoras en prácticamente todos los sectores de la industria y la sociedad.
Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos complejos y extraer insights valiosos está redefiniendo la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones.
Estas son algunas de sus aplicaciones más impactantes:
Negocios y comercio electrónico
En el mundo de los negocios y especialmente en el comercio electrónico, el Big Data se utiliza para analizar las tendencias de compra, personalizar la experiencia del cliente y optimizar la cadena de suministro.
Las empresas utilizan datos para predecir la demanda, gestionar inventarios y crear campañas de marketing dirigidas.
Por tanto, el análisis detallado con grandes cantidades de datos, permite a las empresas ser más ágiles y receptivas a las necesidades y comportamientos de los clientes.
Salud y medicina
El sector de la salud se beneficia enormemente del Big Data en áreas como la investigación médica, la gestión de la atención al paciente y la salud pública. Los datos de pacientes, estudios clínicos o estudios genómicos se analizan para mejorar los diagnósticos, desarrollar tratamientos personalizados y avanzar en la investigación de enfermedades.
Además, el Big Data ayuda en la gestión de recursos sanitarios y en la monitorización de brotes de enfermedades a gran escala. En este artículo publicado por el Ministerio de Industria y Tursimo están descritos los retos y oportunidades que ofrece el Big Data en el sector salud.
Gobierno y políticas públicas
Los gobiernos utilizan Big Data para mejorar la eficiencia de los servicios públicos, la planificación urbana y la toma de decisiones políticas. El Big Data Analysis ayuda a crear ciudades inteligentes, optimizar los sistemas de transporte e incluso monitorizar el medio ambiente.
¿Dónde se puede aprender Big Data?
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