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Big Data, todo lo que debes saber

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Debido al gran avance que existe día con día en las tecnologías de información, las organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, al mismo tiempo que durante los últimos años el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet (geo-referenciamiento, redes sociales, etc.) han sido parte importante en las decisiones de negocio de las empresas.
En este artículo nos proponemos explicarte de manera concisa y directa todo el mundo del BIG DATA

Big Data, todo lo que debes saber

¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante?

En términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes (Petabyte = 1015 = 1,000,000,000,000,000 Bytes) y exabytes (Exabyte = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000 Bytes) de datos.

Además del gran volumen de información, esta existe en una gran variedad de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo de dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea lo demasiado rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características principales de una oportunidad para Big Data.

¿De dónde proviene toda esa información?

Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.

Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público. En muchos países se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc., y si a todo esto le añadimos transacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, análisis de redes sociales (en Twitter son cerca de 12 Terabytes de tweets creados diariamente y Facebook almacena alrededor de 100 Petabytes de fotos y videos), ubicación geográfica mediante coordenadas GPS, en otras palabras, todas aquellas actividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con nuestros "smartphones", estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo.
1 quintillón = 10 30 = 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000

¿Qué tipos de datos debo explorar?

Muchas organizaciones se enfrentan a la pregunta sobre ¿qué información es la que se debe analizar?, sin embargo, el cuestionamiento debería estar enfocado hacia ¿qué problema es el que se está tratando de resolver?.
Si bien sabemos que existe una amplia variedad de tipos de datos a analizar, una buena clasificación nos ayudaría a entender mejor su representación, aunque es muy probable que estas categorías puedan extenderse con el avance tecnológico.

Tipos de Datos - Big Data
  • 1.- Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc, blogs.
  • 2.- Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.
  • 3.- Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.
  • 4.- Biometrics: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para las agencias de investigación.
  • 5.- Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información que guarda un call center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etc.

La naturaleza de la información hoy es diferente a la información en el pasado. Debido a la abundacia de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos, imágenes, etc. en nuestras vidas, los datos generados a partir de estos elementos serán dentro de poco el segmento más grande de toda la información disponible.

El uso de Big Data ha ayudado a los investigadores a descubrir cosas que les podrían haber tomado años en descubrir por si mismos sin el uso de estas herramientas, debido a la velocidad del análisis, es posible que el analista de datos pueda cambiar sus ideas basándose en el resultado obtenido y retrabajar el procedimiento una y otra vez hasta encontrar el verdadero valor al que se está tratando de llegar.

El Dark Data, el lado oscuro del Big Data

Un estudio de IBM estima que el 80% de los datos almacenados mediante el Big Data no se aprovechan o no son útiles para la toma de decisiones. El almacenamiento de datos implica un gasto de dinero importante para las empresas y no poder utilizar cierta información para más de un propósito supone un problema.

Dark Data

La consultora Gartner define el dark data como aquella información que las organizaciones recogen, procesan y almacenan durante los periodos normales de actividad, pero que generalmente no sirve de utilidad para otros propósitos. Es decir, información almacenada que queda inutilizada o no procesada. Y sorprendentemente, estos datos inutilizados suponen el 80% de todos los datos almacenados. Algo bastante grave si tenemos en cuenta la cantidad de información que se genera cada día en todo el mundo. Esto sin duda supone un aspecto a considerar por las empresas, que deben pararse a pensar en la cantidad de información que queda congelada a diario. Pero también nos concierne a todos nosotros, ya que las empresas nos estudian para conocer nuestros gustos y personalidades. La ventaja que supone para nosotros el dark data es que si nuestra información personal se pierde, tenemos menos probabilidades de sufrir un ciberdelito.

Según datos de IBM, el 60% de la información pierde su valor casi inmediatamente después de ser recolectada. Un dato escandaloso, aunque hay que tener en cuenta que no todo el dark data es negativo. Además del ejemplo que hemos mencionado con los perfiles públicos, existe otra información que conviene perder o que no importa que se quede estancada. El dark data puede servir como vía para aprender qué información se debe utilizar y cual no, y de esta forma poder transformar el mundo de los negocios. Es necesario entender cuál es la información crítica, ya que puede suceder que a veces se ignoren ciertos datos que tengan un valor importante. Poder comprender realmente lo que es el dark data supone uno de los grandes retos del mundo empresarial y del ámbito de las tecnologías de la información. El oscuro abismo en el que se pierde la información es un lugar que necesita ser explorado cuanto antes, probablemente para el bien de todos.

Toda la información está ahí, esperando. Solamente hace falta que aprendamos a leerla y aprovecharla para poderle dar un valor inestimable.

Etiquetas: Big data,, tics,, socia media,

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