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Big Data

Debido al gran avance que existe día con día en las tecnologías de información, las organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, al mismo tiempo que durante los últimos años el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet (geo-referenciamiento, redes sociales, etc.) han sido parte importante en las decisiones de negocio de las empresas.

¿Que es Big Data?

Big Data es el término que se emplea hoy en día para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. Esto se puede lograr tanto a través de una mejora en la eficiencia gracias al análisis de los datos (una visión más tradicional), como mediante la aparición de nuevos modelos de negocio que supongan un motor de crecimiento. Se habla mucho del aspecto tecnológico, pero hay que tener presente que es crítico encontrar la forma de dar valor a los datos para crear nuevos modelos de negocio o de ayudar a los existentes.

El concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos.

Características del Big Data:

A Big Data le caracterizan las tres “V”: volumen, variedad y velocidad

  1. Volumen:

  • El volumen de los datos almacenados en los depósitos de las empresas ha pasado de ocupar megabytes y gigabytes a “petabytes”.

  • Por ejemplo, el volumen de datos procesado por corporaciones ha crecido significativamente. Google procesa 20 petabytes al día.

  • En 2020 se espera que se generen 420.000 millones de pagos electrónicos.

  • La Bolsa de Nueva York genera un terabyte de datos al día, frente a Twitter, que genera 8 terabytes al día (o 80MB por segundo).

  1. Variedad:

  • La variedad de datos ha explotado, pasando de ser datos almacenados y estructurados, guardados en bancos de datos empresariales, a ser desestructurados, semiestructurados, audio, video, XML, etc.

  • Datos en streaming, cotizaciones bursátiles, medios sociales, máquina a máquina, datos de sensores… Una creciente variedad de datos necesitan ser procesados y convertidos en información.

  1. Velocidad:

  • La velocidad del movimiento, proceso y captura de datos dentro y fuera de la empresa ha aumentado significativamente.

  • Los modelos basados en inteligencia de negocios generalmente suelen tardar días en procesar, frente a las necesidades analíticas “casi” en tiempo real de hoy en día debido al flujo de datos a alta velocidad.

  • eBay, por ejemplo, se enfrenta al fraude a través de PayPal analizando cinco millones de transacciones en tiempo real al día.

 

Origen de los datos:

Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de datos del último año fueran guardados en CD’s, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.

Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público. En muchos países se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc., y si a todo esto le añadimos transacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, análisis de redes sociales

 

Fuentes de datos de BBVA

De acuerdo con un estudio realizado por Cisco, entre el 2011 y el 2016 la cantidad de tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual de 78%, así como el número de dispositivos móviles conectados a Internet excederá el número de habitantes en el planeta. Las naciones unidas proyectan que la población mundial alcanzará los 7.5 billones para el 2016 de tal modo que habrá cerca de 18.9 billones de dispositivos conectados a la red a escala mundial, esto con llevaría a que el tráfico global de datos móviles alcance 10.8 Exabytes mensuales o 130 Exabytes anuales. Este volumen de tráfico previsto para 2016 equivale a 33 billones de DVDs anuales o 813 cuatrillones de mensajes de texto.

Pero no solamente somos los seres humanos quienes contribuimos a este crecimiento enorme de información, existe también la comunicación denominada máquina a máquina (M2M machine-to-machine) cuyo valor en la creación de grandes cantidades de datos también es muy importante.

 

Tipos de datos a explotar:

 

Desde el punto de vista de las tendencias, lo siguiente a explorar es la búsqueda de valor empresarial y de resultado de negocio con Big Data. En otras palabras: veamos en dónde está el valor del modelo de negocio. ¿Qué puedo hacer en mi negocio con Big Data? ¿Qué puedo hacer con Big Data para crear nuevos modelos de negocio?

 

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