El término Big Data hace referencia a un volumen masivo de datos que supera las capacidades del software para ver, capturar, administrar y procesar datos. Para que se conozca como ‘Big Data’, la cantidad de datos a procesar debe ascender a 12 terabytes.
Aunque este término es bastante actual, la acción de recopilación y análisis de grandes cantidades de datos se ha realizado desde hace muchos años en una gran cantidad de empresas de todo tipo de sectores. Este concepto fue bautizado en el año 2000 por Doug Laney, que definió el Big Data con tres Vs:
- La recopilación de volumen datos por medio de diferentes fuentes. Anteriormente, almacenarlos hubiera resultado un problema, pero las nuevas tecnologías han facilitado mucho esta tarea. Un ejemplo claro es Hadoop, un sistema que se ocupa tanto del almacenamiento de los datos de distintos tipos como de su procesamiento.
- La velocidad con la que se pueda acceder al flujo de datos es primordial, ya que es el medio al que acceden los usuarios para generar dashboards antes de comenzar con los análisis.
- Una de las grandes riquezas por las que se caracteriza el Big Data es su gran variedad de datos, que pueden ser desde datos numéricos hasta vídeos, audios hasta documentos no estructurados. Esto se debe a que los clientes interactúan por un gran número de vías, aportando información muy variada conforme se vayan acumulando interacciones.
La clave por la que el Big Data es tan útil para prácticamente todas las empresas es que posibilita atender a grandes volúmenes de datos en tiempo real que de otra manera no sería posible.
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La importancia de los datos no es la cantidad que se tenga, sino la manera que se tiene de utilizarlos. La correcta interpretación de los mismos puede hacer que tu empresa reduzca los costes y el tiempo de respuesta, implemente nuevos productos innovadores y tome decisiones de una manera más eficaz.
Además, el Big Data es aplicable a prácticamente todos los sectores; entre ellos, la Banca, utilizado para detectar el fraude; el Retail, para hacer pronósticos de ventas; la Logística, para hacer una predicción del tráfico urbano y retraso se aviones; la Seguridad, para la prevención de intrusiones en la red; RRHH, para la búsqueda de perfiles de forma masiva y predicción de competencias futuras y la Comunicación, para efectuar análisis de sentimientos en redes sociales.
Si quieres conocer las claves principales del Big Data, apúntate a nuestro próximo webinar el jueves 25 de abril a las 19:00.
