¿Qué es el Big data?

Te encuentras con gran cantidad de información sobre la búsqueda y el requerimiento de profesionales especialistas en inteligencia de datos, datos masivos, macrodatos, datos a gran escala o la más conocida, Big Data, pero sabes ¿qué es el Big data?

Así que antes de explicar lo que es Big Data, déjame decirte también lo que no es. El mito más común asociado con él es que se trata sólo del tamaño o volumen de los datos. Pero en realidad, no se trata sólo de las «grandes» cantidades de datos que se recogen. Los grandes datos se refieren a las grandes cantidades de datos que llegan de varias fuentes de datos y tienen diferentes formatos. Incluso antes había big data que estaba siendo almacenado en bases de datos, pero debido a la variada naturaleza de estos datos, los sistemas tradicionales de bases de datos relacionales son incapaces de manejar estos datos. Big Data es mucho más que una colección de conjuntos de datos con diferentes formatos, es un activo importante que puede ser utilizado para obtener beneficios enumerables.

Los tres formatos diferentes del big data son:

1. Estructurado: Formato de datos organizado con un esquema fijo. Ej: RDBMS
2. Semi-estructurado: Datos parcialmente organizados que no tienen un formato fijo. Ej: XML, JSON
3. Desestructurado: Datos no organizados con un esquema desconocido. Ej: Archivos de audio, video, etc.

Este término se refiere a una cantidad de datos en conjunto que es extraordinariamente grande y compleja para su manejo, tanto que requiere aplicaciones informáticas avanzadas, inusuales para su procesamiento.

Muchas veces, poder extraer la información de estos macrodatos, requiere el uso de software especializado. Para ello, es necesario un especialista, que puedes ser tú, si adquieres el mejor master big data disponible hoy día en la web.

Podrás conocer cómo extraer el valor real de los datos y, mediante un análisis, realizar predicciones sobre el comportamiento del usuario. 

Esta información es muy valiosa para las empresas y grandes corporaciones a nivel mundial. Hoy más que nunca, poder realizar un curso big data online, es una decisión acertada y altamente remunerada.

¡No hay ningún lugar donde no exista Big Data! La curiosidad por saber qué es el Big Data se ha disparado en los últimos años. ¡Déjame contarte algunos hechos alucinantes! Forbes informa que cada minuto, los usuarios ven 4,15 millones de videos de YouTube, envían 456.000 tweets en Twitter, publican 46.740 fotos en Instagram y hay 510.000 comentarios publicados y 293.000 estados actualizados en Facebook!

Sólo imagina la enorme cantidad de datos que se producen con tales actividades. Esta constante creación de datos usando medios sociales, aplicaciones de negocios, telecomunicaciones y varios otros dominios está llevando a la formación de Big Data.

Para explicar lo que es el Big Data, voy a cubrir los siguientes temas:

• Evolución de los grandes datos.
• Definición de grandes datos.
• Características de Big Data.
• Grandes análisis de datos.
• Aplicaciones industriales de los grandes datos.
• Alcance de los grandes datos.

Evolución del Big Data

Antes de seguir explorando, permítanme comenzar dando una idea de por qué esta tecnología ha ganado tanta importancia.

¿Cuándo fue la última vez que recuerdan haber usado un disquete o un CD para almacenar sus datos? Déjenme adivinar, tuvo que ser a principios del siglo XXI, ¿verdad? El uso de registros manuales en papel, archivos, disquetes y discos se han vuelto obsoletos. La razón de esto es el crecimiento exponencial de los datos. La gente comenzó a almacenar sus datos en sistemas de bases de datos relacionales pero con el hambre de nuevos inventos, tecnologías, aplicaciones con tiempo de respuesta rápido y con la introducción de Internet, incluso eso es insuficiente ahora. Esta generación de datos continuos y masivos se puede denominar Big Data. Hay algunos otros factores que caracterizan al Big Data que explicaré más adelante en este blog.

Forbes informa que hay 2,5 quintillones de bytes de datos creados cada día a nuestro ritmo actual, pero ese ritmo sólo se está acelerando. La Internet de las Cosas (IO) es una de esas tecnologías que juega un papel importante en esta aceleración. El 90% de todos los datos actuales se generaron en los últimos dos años.

Características de Big Data

A continuación se presentan las características:

La imagen de arriba muestra las cinco V de Big Data, pero cuando los datos sigan evolucionando, también lo harán las V. Estoy listando cinco V más que se han desarrollado gradualmente a lo largo del tiempo:

• Validez: exactitud de los datos.
• Variabilidad: comportamiento dinámico.
• Volatilidad: tendencia a cambiar en el tiempo.
• Vulnerabilidad: vulnerable a la ruptura o a los ataques.
• Visualización: visualizar el uso significativo de los datos.

Big Data Analytics

Ahora que te he dicho qué es el Big Data y cómo se está generando exponencialmente, permíteme presentarte un ejemplo muy interesante de cómo Starbucks, una de las principales cadenas de cafeterías está haciendo uso de este Big Data.

Me encontré con este artículo de Forbes que informaba de cómo Starbucks hacía uso de esta tecnología para analizar las preferencias de sus clientes para mejorar y personalizar su experiencia. Analizaron los hábitos de compra de café de sus miembros junto con sus bebidas preferidas a qué hora del día suelen pedir. Así, incluso cuando la gente visita un «nuevo» local de Starbucks, el sistema de puntos de venta de ese local es capaz de identificar al cliente a través de su teléfono inteligente y dar al barista su pedido preferido. Además, basándose en las preferencias de pedido, su aplicación sugerirá nuevos productos que los clientes podrían estar interesados en probar. Esto, amigos míos, es lo que llamamos Big Data Analytics.

Básicamente, las empresas lo utilizan en gran medida para facilitar su crecimiento y desarrollo. Esto implica principalmente la aplicación de varios algoritmos de minería de datos en el conjunto de datos dado, que luego les ayudará a tomar mejores decisiones.

Existen múltiples herramientas para procesar los datos de Big Data como Hadoop, Pig, Hive, Cassandra, Spark, Kafka, etc. dependiendo de los requerimientos de la organización.

Aplicaciones para el Big Data

Estos son algunos de los siguientes dominios en los que se han revolucionado las grandes aplicaciones de datos:

• Entretenimiento: Netflix y Amazon lo usan para hacer espectáculos y recomendaciones de películas a sus usuarios.
• Seguros: Utiliza esta tecnología para predecir enfermedades, accidentes y para fijar el precio de sus productos.
• Coches sin conductor: Los coches sin conductor de Google recogen alrededor de un gigabyte de datos por segundo. Estos experimentos requieren cada vez más datos para su ejecución exitosa.
• La educación: Optar por la tecnología de grandes datos como herramienta de aprendizaje en lugar de los métodos tradicionales de enseñanza, que mejoraron el aprendizaje de los estudiantes y ayudaron al profesor a seguir mejor su rendimiento.
• Automóvil: Rolls Royce ha adoptado esta tecnología instalando cientos de sensores en sus motores y sistemas de propulsión, que registran cada pequeño detalle de su funcionamiento. Los cambios en los datos en tiempo real son reportados a los ingenieros, quienes decidirán el mejor curso de acción, como la programación del mantenimiento o el envío de equipos de ingeniería si el problema lo requiere.
• El gobierno: Un caso de uso muy interesante es en el campo de la política para analizar patrones e influir en los resultados de las elecciones. Cambridge Analytica Ltd. es una de esas organizaciones que se basa completamente en los datos para cambiar el comportamiento de la audiencia y juega un papel importante en el proceso electoral.

Alcance del Big Data

• Numerosas oportunidades de trabajo: Las oportunidades de carrera en el campo de Big data incluyen: Analista de Big Data, Ingeniero de Big Data, arquitecto de soluciones de Big Data, etc. Según IBM, el 59% de la demanda de trabajo en Ciencia de Datos y Analítica (DSA) se encuentra en Finanzas y Seguros, Servicios Profesionales y TI.
• La creciente demanda de profesionales de la analítica: Un artículo de Forbes revela que «IBM predice que la demanda de científicos de datos se disparará en un 28%». Para el 2020, el número de empleos para todos los profesionales de datos de EE.UU. aumentará en 364.000 vacantes a 2.720.000 según IBM.
• Aspectos salariales: Forbes informó que los empleadores están dispuestos a pagar una prima de 8.736 dólares por encima de la media de los salarios de licenciatura y postgrado, con los solicitantes seleccionados ganando un salario inicial de 80.265 dólares
• Adopción del análisis de Big Data: Inmenso crecimiento en el uso de análisis de grandes datos en todo el mundo.

La imagen de arriba muestra los crecientes ingresos del mercado de Big Data en miles de millones de dólares estadounidenses desde el año 2011 hasta 2027. Espero que esto haya sido útil.