Big Data se encarga principalmente de dos tipos de datos, estructurados y no estructurados. Además, se suele reconocer por el gran nivel de datos con el que opera en el día a día. Aunque no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.
Es una técnica compleja ya que trata un gran volumen de datos, datos complejos y relacionados entre sí y muy cambiantes en muy poco tiempo, que hace que sea difícil comprender el dato y trabajar con él.
Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los expertos actualmente se refieren a un volumen de 30 a 50 terabytes.
Como hemos mencionado, el Big Data es complejo no solo por la gran cantidad de datos sino por los propios datos que tarta. Hay que tener en cuenta que los datos no estructurados pueden trabajar con frecuencias o respuestas que antes no se podían analizar (movimientos, gestos, temperaturas...)
¿Por qué es importante el Big Data?
Esta metodología o área permite a las empresas analizar los datos de una manera más rápida y acertada. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.
El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades.
Los tres grandes beneficios que aportan el BIG DATA:
Reducción de costes.
Permite tomar decisiones más rápidas y de forma más Deep.
Mayor conocimiento para la satisfacción de los clientes.
Tipos de Big Data
Estructurados: Se trata de cualquier dato que se pueda almacenar, acceder y procesar de manera fija. De alguna manera, son los datos que solemos encontrar en bases de datos, suelen mostrarse en filas y en columnas. Y la facilidad que tienen es que son ordenados y procesados fácilmente.
No estructurados: Suelen tratarse de datos binarios que no tienen una estructura interna identificable. Un ejemplo típico de datos no estructurados son las fuentes de datos heterogéneos que contienen una combinación de archivos de texto simples, imágenes, videos, entre otros.
Semiestructurados: Los datos semiestructurados pueden contener ambos tipos de datos. Suelen tener un formato que se puede definir, pero el usuario no lo puede comprender fácilmente y requiere el uso de reglas complejas que ayuden a determinar cómo leer cada pieza de la información. Un ejemplo de un dato semiestructurado es un dato representado en un archivo XML.
¿Cómo funciona el Big Data?
A pesar de ser un proceso técnico y algo complejo, se podría dividir en 3 fases para entender de qué se trata el BIG DATA o cómo se comporta:
Integrar: Este apartado consiste en tratar de recoger el máximo de datos y fuentes posibles. Se quiere tener el prisma de todas las partes. Además, los datos se deben formatear y tenerlos disponibles para que la gente de la compañía los pueda utilizar.
Gestionar: Todos estos datos necesitan almacenamiento y al tratarse de grandes cantidades de datos, deben aprovecharse algunas herramientas como la propia nube.
Analizar: Este último apartado consiste en el propio trabajo de los datos. Es dar una visión práctica y de utilidad a los datos que previamente han sido procesados. El análisis lleva a cabo distintas prácticas como la construcción de modelos u otros patrones con diferentes herramientas como el aprendizaje automático o la Inteligencia artificial.
Tecnologías
Hadoop FrameWork
Mongo DB
Rainstar
Hunt
Presto
RapidMiner
ElasticSearch
Apachekafka
Splunk
KNIME
Spark
Blockchain
Tableau
Ploty
Power BI
Operaciones M&A Big Data
2021 fue un año muy bueno para el sector y parece que 2022 lo está siendo, aunque igual no llega a niveles tan altos como el año anterior. Debemos de tener en cuenta que 2022 se encuentra ya a los mismos niveles de operaciones de M&A en el sector de BIG Data en 2022.
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