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Big Data: la tecnolog铆a que determina tu presente y tu futuro

Fernando Machuca - 23 Mar 21

Articulo

7 min.

Recientemente ha tomado importancia para el p煤blico en general saber qu茅 es Big Data, cu谩l es su origen, y c贸mo funciona. 

Esta tecnolog铆a de an谩lisis de datos y reconocimiento de patrones sociales ha configurado nuestra cotidianeidad, a la vez de servir como motor para el avance tecnol贸gico. 

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 a煤n est谩 en desarrollo, y cada vez se suman m谩s elementos para tener en cuenta.

隆Acomp谩帽anos a descubrir por qu茅 es tan importante el Big Data!


 

Breve historia del Big Data

El t茅rmino Big Data es relativamente nuevo, todas sus caracter铆sticas y utilidades est谩n relacionadas directamente al desarrollo de las ciencias de la computaci贸n.

Para hablar de cu谩l es el origen del Big Data debemos, en primer lugar, hablar del an谩lisis estad铆stico, y de c贸mo cambi贸 con la llegada de parte de los desarrollos tecnol贸gicos que conocemos hoy d铆a.

Anteriormente, la recolecci贸n, almacenamiento y an谩lisis de datos, se hac铆a de forma manual.

Los datos eran recopilados a trav茅s de encuestas o cuestionarios, almacenados en grandes archivadores met谩licos, y analizados seg煤n las hip贸tesis 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 caracter铆sticas del Big Data la recolecci贸n de datos fue posible en una escala hasta entonces desconocida.

El volumen de los datos a los que se empez贸 a tener acceso desde el origen del Big Data fue enorme, lo que permiti贸 que los an谩lisis estad铆sticos ya no se realizar谩n sobre peque帽as muestras, sino sobre poblaciones enteras.

 

An谩lisis del Big Data y su importancia

Fuente: Pixabay

El momento en el que la recolecci贸n manual y los archivadores en los cuales las carpetas compart铆an espacio con el polvo qued贸 en el pasado, para dar lugar a la llamada Revoluci贸n del Big Data.

La masificaci贸n del uso de las computadoras y los dispositivos m贸viles, ha permitido que los datos disponibles para el Big Data Analytics sean pr谩cticamente infinitos.

El Big Data permite entre otras cosas, el acceso a datos estad铆sticos sobre la demograf铆a de una poblaci贸n, 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 an谩lisis estad铆stico, ha generado un nuevo grupo de profesiones como el analista de datos, ha servido de base para el desarrollo de la medicina, la tecnolog铆a, el marketing, entre otras cosas.

Lo 煤nico que se necesita para hacer carrera en estas nuevas profesiones, es tomar cursos como el de desarrollo y gesti贸n de base de datos.

Es una palabra que est谩 cada vez m谩s presente en el conocimiento popular, pero鈥 驴Qu茅 es el Big Data?

 

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Entonces鈥 驴Qu茅 es el Big Data?

Seg煤n la RAE, la siguiente definici贸n se ajusta a la naturaleza y caracter铆sticas del Big Data:

鈥淐onjunto de t茅cnicas que permiten analizar, procesar y gestionar conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden ser analizados inform谩ticamente para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relaci贸n con la conducta humana y las interacciones de los usuarios.鈥

Esta definici贸n de Big Data se concentra en los puntos fundamentales respecto a sus caracter铆sticas y sus prop贸sitos, sin embargo, como en todo, definir es limitar.

 

An谩lisis estad铆stico con Big Data

Fuente: Pixabay

El problema de los l铆mites, es que en algunas ocasiones quedan algunos factores importantes fuera de la descripci贸n.

En el a帽o 2001, el especialista del Big Data, Doug Laney, defini贸 que cualquier definici贸n del Big Data deb铆a 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 tecnol贸gicos y a las necesidades de la industria, y se han incluido dos caracter铆sticas m谩s a la definici贸n consensuada: la veracidad, y el valor.

Elementos del Big Data: las 5 V

Revisemos a profundidad los 5 elementos m谩s importantes del Big Data.

1. Volumen de los datos en el Big Data

Este es uno de los factores principales para entender qu茅 es Big Data, precisamente como vimos en la definici贸n de la RAE, se trata de un conjunto de datos extremadamente grande.

No est谩 definido cu谩l es el volumen del Big Data porque se trata de un factor din谩mico, cada vez la capacidad de recolecci贸n, procesamiento, y almacenamiento de datos, es mayor.

Con la caracter铆stica de volumen se busca establecer un par谩metro sobre los datos electr贸nicos 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 est谩s leyendo esta nota.

En tan s贸lo un d铆a, la cantidad de datos procesados por esta empresa, supera los 20 petabytes, sin contar su capacidad de recolecci贸n y almacenamiento. Referencia indiscutible de la era del Big Data.

En otros c谩lculos recogidos en el libro Big Data: A very short introduction, de la Universidad de Oxford, se estableci贸 que para el a帽o 2025, el tr谩fico web de YouTube necesitar谩 de una capacidad de almacenamiento de uno o dos Exabytes por a帽o.

Para tener una idea de lo que estamos hablando, para el Big Data un Exabyte equivale a un mill贸n de Terabytes, m谩s o menos la capacidad de almacenamiento de cuatro millones de laptops.

 

2. Variedad: c贸mo 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 seg煤n la clasificaci贸n de datos como estructurados o no estructurados.

El an谩lisis de Big Data var铆a en funci贸n del tipo de datos con los que deba trabajar el algoritmo.

 

Servidores y bases de datos del Big Data

Fuente: Pixabay

Los datos estructurados son la principal fuente del Big Data, se trata de informaci贸n 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 an谩lisis de datos, nos referimos a v铆deos, fotos, audios, publicaciones en las redes sociales, entre otras cosas.

 

3. Velocidad: la revoluci贸n 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 an谩lisis de datos.

Este factor del Big Data ha sido importante para el desarrollo de la tecnolog铆a vinculada a los veh铆culos y casas inteligentes.

La transmisi贸n de datos en tiempo real ha permitido que los avances tecnol贸gicos marchen a un ritmo impensable por los m谩s ingeniosos escritores de ciencia ficci贸n.

 

4. Veracidad: an谩lisis de Big Data

Esta caracter铆stica 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 recolecci贸n y an谩lisis de datos era m谩s preciso y confiable, a pesar de que su alcance era limitado.

 

variables de informaci贸n en el Big Data

Fuente: Pixabay

La cantidad de informaci贸n que se recolecta cada minuto no s贸lo ha definido la historia del Big Data como parte de la nueva historia universal, sino que ha generado un sinn煤mero de retos al realizar an谩lisis que est谩n expuestos a la recolecci贸n de datos que no necesariamente son verdaderos.

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

 

5. Valor: 驴Por qu茅 es tan importante el Big Data?

El 煤ltimo punto de las 5 V del Big Data, aunque no por ello menos importante, es la caracter铆stica de valor.

Este punto no s贸lo nos ayuda a comprender qu茅 es Big Data y para qu茅 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 tambi茅n llamados macrodatos dan luces sobre las tendencias y los patrones de casi todo lo relacionado a la actividad humana.

 

驴C贸mo se usa el Big Data?

Para los fan谩ticos de Westworld tal vez sea comprensible comprender el uso del Big Data si se toma en consideraci贸n 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 s贸lo est谩 pensado para describir o entender, sino para predecir en funci贸n de los datos.

Algunas de las compa帽铆as que utilizan Big Data para su estrategia de negocios han tenido tanto 茅xito gracias al an谩lisis de datos, que es poco probable que alguien en el lugar m谩s remoto del mundo no las conozca.

 

Los usos actuales del Big Data

Fuente: Pixabay

El ejemplo indiscutible respecto a c贸mo se usa el Big Data, es Amazon, empresa que se ha valido de una fuerte base de datos no s贸lo para determinar los patrones de consumo de sus clientes, sino que posee un algoritmo tan potente como para desarrollar un sistema de env铆os anticipado gracias a su base de datos.

馃搶 A partir del manejo de base de datos de Big Data, Amazon ha anticipado las pr贸ximas compras de algunos de sus clientes, lo que le ha permitido realizar env铆os de productos incluso antes de que se concrete el pedido.

 

La otra empresa que ha entendido qu茅 significa el Big Data, es Netflix, quienes a partir de la recolecci贸n de datos de usuario ha podido dise帽ar una estrategia para mejorar el servicio al cliente con recomendaciones personalizadas.

Datos que parecen de poca importancia como los d铆as y las horas en las que se ve una pel铆cula o una serie, han llevado a esta empresa a ser la m谩xima 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 cu谩l 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 est茅 orientada por el contexto, sino que se ajuste de manera personalizada seg煤n datos demogr谩ficos, de consumo, y de conducta.

El an谩lisis de Big Data ha permitido la optimizaci贸n de los recursos en todos los sentidos.

 

Big Data para inteligencia Artificial

El significado de Big Data y el de Inteligencia Artificial, est谩n estrechamente relacionados, ambos son elementos de las ciencias de la computaci贸n que se complementan entre s铆.

La palabra algoritmo ha tomado popularidad en los 煤ltimos a帽os, pas贸 del dominio de los matem谩ticos y de la carrera de programador al lenguaje popular, y esto no es ninguna coincidencia.

 

Fuente de datos del Big Data

Fuente: Pixabay

El Big Data y la Inteligencia Artificial est谩n en pr谩cticamente todo lo que hacemos en la red, y contrario a lo que com煤nmente se piensa, no est谩 limitado a los desarrollos en la rob贸tica o el dise帽o de las casas inteligentes.

Las propias fuentes del Big Data como los motores de b煤squeda de Google, o los populares algoritmos de redes sociales como Instagram, no s贸lo son recolectores de datos, sino que contienen dentro de s铆 los desarrollos m谩s 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 tecnolog铆a ha configurado nuestro presente, y sin duda determinar谩 en gran medida todo lo que viene.

A煤n as铆, el significado del Big Data est谩 vinculado a algunos problemas como la falla en las correlaciones estad铆sticas, las brechas de seguridad y de privacidad, adem谩s de que mucha de la informaci贸n que se recolecta a煤n no es reconocida por la Inteligencia Artificial para el an谩lisis de datos.

La historia del Big Data es un proceso abierto y de larga duraci贸n, nuestra 茅poca apenas es un inicio.

Habr铆a que preguntarse si en alg煤n momento el Big Data alcanzar谩 sus m谩ximas capacidades predictivas.

驴Disfrutaste del recorrido sobre la historia del Big Data y sus principales caracter铆sticas?

隆Esperamos seguir compartiendo conocimiento contigo! 馃摎