El análisis de grandes conjuntos de datos tiene el objetivo final de generar nueva información útil y valiosa, y tomar mejores decisiones, mejorar procesos y generar nuevas oportunidades.
04 de julio 2024, 19:31hs
Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como transacciones comerciales, registros médicos, sensores en dispositivos IoT, redes sociales o estadísticas de deportes, consumo, comportamientos, etc.
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La Unión Internacional de las Telecomunicaciones (UIT) define al Big Data como una práctica que permite la recopilación, el almacenamiento, la gestión, el análisis y la visualización, potencialmente en tiempo real, de amplios conjuntos de datos con características heterogéneas.
El Big Data se suele caracterizar por las siguientes dimensiones, conocidas como las cinco V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Qué son las cinco V del Big Data
Volumen: los conjuntos de Big Data son extremadamente grandes, con tamaños que pueden alcanzar petabytes (1 petabyte = 1 millón de gigabytes) o incluso exabytes (1 exabyte = 1 millón de petabytes).Velocidad: los datos se generan, transmiten y recopilan a una velocidad vertiginosa, lo que exige un procesamiento y análisis en tiempo real y de forma continua.Variedad: la información es heterogénea, de diferentes formatos y proveniente de diversas fuentes, que pueden estar estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas, como texto, imágenes, audio, video y datos de sensores. Esto dificulta su almacenamiento y análisis con herramientas básicas.Veracidad: hace referencia a la exactitud y confiabilidad de los datos y las fuentes.Valor: el análisis de los datos debe crear nueva información útil y valiosa. El objetivo final del Big Data es extraer información valiosa de los datos para tomar mejores decisiones, mejorar procesos y generar nuevas oportunidades.Leé también: Diccionario TN Tecno: qué son los contratos inteligentes y cuáles son sus beneficios
¿Para qué sirve el Big Data?
El Big Data ofrece un potencial enorme para diversas áreas:
Mejora de la toma de decisiones: el análisis de Big Data puede revelar patrones y tendencias ocultos en grandes conjuntos de datos, lo que permite a las empresas y organizaciones tomar decisiones más informadas y estratégicas.Optimización de procesos: puede ayudar a identificar ineficiencias y cuellos de botella en los procesos, optimizarlos y mejorar la productividad.Desarrollo de nuevos productos y servicios: sirve para proporcionar información valiosa sobre las necesidades y preferencias de los clientes, lo que permite desarrollar productos y servicios más personalizados y relevantes.Prevención del fraude: el análisis de grandes datos permite detectar patrones inusuales en las transacciones, lo que ayuda a prevenir el fraude y proteger a las empresas de pérdidas financieras.Investigación científica: el Big Data está revolucionando la investigación científica, permitiendo realizar estudios más amplios y complejos en áreas como la medicina, la biología y la física.Leé también: Estas son las 4 aplicaciones que más datos personales recopilan de tu smartphone
Ejemplos de uso de Big Data
Análisis del sentimiento: las empresas usan Big Data comprender lo que dicen los clientes sobre sus productos y servicios. Esta información se puede utilizar para mejorar la satisfacción del cliente y desarrollar nuevos productos y servicios.Reconocimiento de patrones: para detectar fraudes, predecir el comportamiento del cliente y tomar decisiones comerciales más informadas.Minería de texto: para extraer información de grandes cantidades de texto. Esta información se puede utilizar para comprender las tendencias, identificar temas y generar ideas.Redes sociales y plataformas de streaming: Facebook, X, Instagram y Netflix, por ejemplo, generan enormes cantidades de datos sobre sus usuarios y clientes. Estos datos se utilizan para mejorar la experiencia, personalizar anuncios y desarrollar nuevos productos y servicios.Comercio electrónico: sitios web como Amazon y Alibaba recopilan datos sobre las compras de los clientes. Estos datos se utilizan para recomendar productos, mejorar la gestión de inventario y detectar fraudes.Servicios financieros: los bancos y otras instituciones financieras utilizan Big Data para analizar el comportamiento de los clientes, detectar riesgos de fraude y desarrollar nuevos productos financieros.Asistencia sanitaria: para almacenar y analizar registros médicos, diagnosticar enfermedades y desarrollar nuevos tratamientos.Manufactura: para optimizar sus procesos de producción, predecir fallas en el equipo y mejorar la calidad del producto.Transporte: Las empresas de transporte como Uber y Lyft lo utilizan para optimizar las rutas, predecir la demanda y mejorar la experiencia del cliente.