Big Data: la tecnología que determina tu presente y tu futuro

Recientemente ha tomado importancia para el público en general saber qué es Big Data, cuál es su origen, y cómo funciona. 

Esta tecnología de análisis de datos y reconocimiento de patrones sociales ha configurado nuestra cotidianeidad, a la vez de servir como motor para el avance tecnológico. 

El Big Data Analytics lleva poco tiempo entre nosotros, pero sus aportes han sido innumerables y significativos para el desarrollo de las redes sociales y las herramientas de Inteligencia Artificial.

La historia del Big Data aún está en desarrollo, y cada vez se suman más elementos para tener en cuenta.

¡Acompáñanos a descubrir por qué es tan importante el Big Data!

 

Breve historia del Big Data

El término Big Data es relativamente nuevo, todas sus características y utilidades están relacionadas directamente al desarrollo de las ciencias de la computación.

Para hablar de cuál es el origen del Big Data debemos, en primer lugar, hablar del análisis estadístico, y de cómo cambió con la llegada de parte de los desarrollos tecnológicos que conocemos hoy día.

Anteriormente, la recolección, almacenamiento y análisis de datos, se hacía de forma manual.

Los datos eran recopilados a través de encuestas o cuestionarios, almacenados en grandes archivadores metálicos, y analizados según las hipótesis de los investigadores que se limitaban a hacer preguntas relacionadas con su trabajo.

Con el desarrollo de la World Wide Web, en 1989, las cosas cambiaron, y  con las características del Big Data la recolección de datos fue posible en una escala hasta entonces desconocida.

El volumen de los datos a los que se empezó a tener acceso desde el origen del Big Data fue enorme, lo que permitió que los análisis estadísticos ya no se realizarán sobre pequeñas muestras, sino sobre poblaciones enteras.

 

Fuente: Pixabay

El momento en el que la recolección manual y los archivadores en los cuales las carpetas compartían espacio con el polvo quedó en el pasado, para dar lugar a la llamada Revolución del Big Data.

La masificación del uso de las computadoras y los dispositivos móviles, ha permitido que los datos disponibles para el Big Data Analytics sean prácticamente infinitos.

El Big Data permite entre otras cosas, el acceso a datos estadísticos sobre la demografía de una población, sobre sus patrones de conducta, y sobres sus emociones.

Es imposible imaginar la cantidad de datos que se recolectan cada minuto a lo largo y ancho del mundo gracias al Big Data Analytics.

Esta herramienta ha facilitado el análisis estadístico, ha generado un nuevo grupo de profesiones como el analista de datos, ha servido de base para el desarrollo de la medicina, la tecnología, el marketing, entre otras cosas.

Lo único que se necesita para hacer carrera en estas nuevas profesiones, es tomar cursos como el de desarrollo y gestión de base de datos.

Es una palabra que está cada vez más presente en el conocimiento popular, pero… ¿Qué es el Big Data?

 

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Entonces… ¿Qué es el Big Data?

Según la RAE, la siguiente definición se ajusta a la naturaleza y características del Big Data:

“Conjunto de técnicas que permiten analizar, procesar y gestionar conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden ser analizados informáticamente para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con la conducta humana y las interacciones de los usuarios.”

Esta definición de Big Data se concentra en los puntos fundamentales respecto a sus características y sus propósitos, sin embargo, como en todo, definir es limitar.

 

Fuente: Pixabay

El problema de los límites, es que en algunas ocasiones quedan algunos factores importantes fuera de la descripción.

En el año 2001, el especialista del Big Data, Doug Laney, definió que cualquier definición del Big Data debía incluir lo que popularmente se conoce como las 3 V del Big Data: volumen, variedad, y velocidad.

Posteriormente, el concepto de Big Data se fue ajustando a los cambios tecnológicos y a las necesidades de la industria, y se han incluido dos características más a la definición consensuada: la veracidad, y el valor.

Elementos del Big Data: las 5 V

Revisemos a profundidad los 5 elementos más importantes del Big Data.

1. Volumen de los datos en el Big Data

Este es uno de los factores principales para entender qué es Big Data, precisamente como vimos en la definición de la RAE, se trata de un conjunto de datos extremadamente grande.

No está definido cuál es el volumen del Big Data porque se trata de un factor dinámico, cada vez la capacidad de recolección, procesamiento, y almacenamiento de datos, es mayor.

Con la característica de volumen se busca establecer un parámetro sobre los datos electrónicos que permita entender la magnitud y las posibilidades del Big Data.

Para hacernos una idea de las dimensiones del Big Data, vale destacar como ejemplo la capacidad de procesamiento de Google, el navegador con el que probablemente estás leyendo esta nota.

En tan sólo un día, la cantidad de datos procesados por esta empresa, supera los 20 petabytes, sin contar su capacidad de recolección y almacenamiento. Referencia indiscutible de la era del Big Data.

En otros cálculos recogidos en el libro Big Data: A very short introduction, de la Universidad de Oxford, se estableció que para el año 2025, el tráfico web de YouTube necesitará de una capacidad de almacenamiento de uno o dos Exabytes por año.

Para tener una idea de lo que estamos hablando, para el Big Data un Exabyte equivale a un millón de Terabytes, más o menos la capacidad de almacenamiento de cuatro millones de laptops.

 

2. Variedad: cómo funciona el Big Data 

Otro de los elementos que caracteriza al Big Data, es la variedad de los datos que recolecta, los cuales pueden variar según la clasificación de datos como estructurados o no estructurados.

El análisis de Big Data varía en función del tipo de datos con los que deba trabajar el algoritmo.

 

Fuente: Pixabay

Los datos estructurados son la principal fuente del Big Data, se trata de información sistematizada en bases de datos en forma de archivo de texto.

Contrario a los datos estructurados, los datos no estructurados son recolectados pero no pueden ser procesados en el análisis de datos, nos referimos a vídeos, fotos, audios, publicaciones en las redes sociales, entre otras cosas.

 

3. Velocidad: la revolución de los datos en el Big Data

La velocidad, como bien puedes estar pensando, se enfoca en el estudio de la rapidez con la que se recolectan, se transmiten, y realiza el análisis de datos.

Este factor del Big Data ha sido importante para el desarrollo de la tecnología vinculada a los vehículos y casas inteligentes.

La transmisión de datos en tiempo real ha permitido que los avances tecnológicos marchen a un ritmo impensable por los más ingeniosos escritores de ciencia ficción.

 

4. Veracidad: análisis de Big Data

Esta característica fue incorporada debido a las dificultades a las que se enfrenta el Big Data respecto a las veracidad de los datos y de los resultados que ofrece.

Antes de la data explosion, todo el proceso de recolección y análisis de datos era más preciso y confiable, a pesar de que su alcance era limitado.

 

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La cantidad de información que se recolecta cada minuto no sólo ha definido la historia del Big Data como parte de la nueva historia universal, sino que ha generado un sinnúmero de retos al realizar análisis que están expuestos a la recolección de datos que no necesariamente son verdaderos.

La única herramienta disponible para discriminar entre datos verdaderos y falsos, paradójicamente es el propio volumen de datos, con el cual a fuerza de contraste se establecen algunos de los conocimientos actuales.

 

5. Valor: ¿Por qué es tan importante el Big Data?

El último punto de las 5 V del Big Data, aunque no por ello menos importante, es la característica de valor.

Este punto no sólo nos ayuda a comprender qué es Big Data y para qué sirve, sino que nos da idea de su importancia.

Para las empresas con un enfoque de trabajo centrado en las bondades del Big Data, los  datos son parte fundamental de su estrategia.

El valor de los datos recolectados permite realizar innovaciones en cualquiera de los sectores en los cuales los también llamados macrodatos dan luces sobre las tendencias y los patrones de casi todo lo relacionado a la actividad humana.

 

¿Cómo se usa el Big Data?

Para los fanáticos de Westworld tal vez sea comprensible comprender el uso del Big Data si se toma en consideración el sistema de inteligencia artificial Rehoboam.

Tal como en la serie, el Big Data se utiliza para el procesamiento de datos que determinen, como ya hemos repetido: tendencias, patrones, emociones, y conductas humanas.

Como si se tratara de cotizar en la bolsa de Wall Street, el uso del Big Data no sólo está pensado para describir o entender, sino para predecir en función de los datos.

Algunas de las compañías que utilizan Big Data para su estrategia de negocios han tenido tanto éxito gracias al análisis de datos, que es poco probable que alguien en el lugar más remoto del mundo no las conozca.

 

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El ejemplo indiscutible respecto a cómo se usa el Big Data, es Amazon, empresa que se ha valido de una fuerte base de datos no sólo para determinar los patrones de consumo de sus clientes, sino que posee un algoritmo tan potente como para desarrollar un sistema de envíos anticipado gracias a su base de datos.

📌 A partir del manejo de base de datos de Big Data, Amazon ha anticipado las próximas compras de algunos de sus clientes, lo que le ha permitido realizar envíos de productos incluso antes de que se concrete el pedido.

 

La otra empresa que ha entendido qué significa el Big Data, es Netflix, quienes a partir de la recolección de datos de usuario ha podido diseñar una estrategia para mejorar el servicio al cliente con recomendaciones personalizadas.

Datos que parecen de poca importancia como los días y las horas en las que se ve una película o una serie, han llevado a esta empresa a ser la máxima referencia de los servicios de streaming, en parte gracias al Big Data Analytics.

 

Big Data para redes sociales

La llegada de las redes sociales ha cambiado la manera en que se hacen muchas cosas, en particular podemos mencionar cuál ha sido el impacto de las redes sociales y el Big Data para el  plan de marketing.

Desde el origen del Big Data el consumo de tiempo y de recursos para los estudios de mercado ha disminuido significativamente, el Big Data aplicado a las redes sociales ha permitido que la publicidad haya cambiado su paradigma.

El marketing digital, principalmente desarrollado en redes sociales, ha determinado que la publicidad ya no esté orientada por el contexto, sino que se ajuste de manera personalizada según datos demográficos, de consumo, y de conducta.

El análisis de Big Data ha permitido la optimización de los recursos en todos los sentidos.

 

Big Data para inteligencia Artificial

El significado de Big Data y el de Inteligencia Artificial, están estrechamente relacionados, ambos son elementos de las ciencias de la computación que se complementan entre sí.

La palabra algoritmo ha tomado popularidad en los últimos años, pasó del dominio de los matemáticos y de la carrera de programador al lenguaje popular, y esto no es ninguna coincidencia.

 

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El Big Data y la Inteligencia Artificial están en prácticamente todo lo que hacemos en la red, y contrario a lo que comúnmente se piensa, no está limitado a los desarrollos en la robótica o el diseño de las casas inteligentes.

Las propias fuentes del Big Data como los motores de búsqueda de Google, o los populares algoritmos de redes sociales como Instagram, no sólo son recolectores de datos, sino que contienen dentro de sí los desarrollos más avanzados de la Inteligencia Artificial para el procesamiento de datos.

Una inteligencia que entre otras cosas, tiene la capacidad de estudiarnos y aprender con base al machine learning y el Big Data Analytics para determinar nuestros intereses.

 

Esta tecnología ha configurado nuestro presente, y sin duda determinará en gran medida todo lo que viene.

Aún así, el significado del Big Data está vinculado a algunos problemas como la falla en las correlaciones estadísticas, las brechas de seguridad y de privacidad, además de que mucha de la información que se recolecta aún no es reconocida por la Inteligencia Artificial para el análisis de datos.

La historia del Big Data es un proceso abierto y de larga duración, nuestra época apenas es un inicio.

Habría que preguntarse si en algún momento el Big Data alcanzará sus máximas capacidades predictivas.

¿Disfrutaste del recorrido sobre la historia del Big Data y sus principales características?

¡Esperamos seguir compartiendo conocimiento contigo! 📚