Diccionario TN Tecno: qué es el Big Data y para qué sirve

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.

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.

En concreto, es un paradigma de análisis a través de herramientas tecnológicas que permiten procesar paquetes enormes de datos con el objetivo final de generar nueva información útil y valiosa, y tomar mejores decisiones, mejorar procesos y generar nuevas oportunidades.

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.

¿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.

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.

Fuente: TnTecno