¿Cuál es una de las principales características del procesamiento de macrodatos?

Nuestro mundo nunca ha sido más tecnológicamente avanzado. La tecnología continuamente nos bombardea en todos los aspectos de nuestras vidas. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los vídeos en streaming y el IoT (Internet de las cosas) han contribuido al crecimiento masivo de los datos en las últimas décadas.

Si podemos explotar, procesar y demostrarlo adecuadamente, estos datos pueden convertirse en un medio útil para impartir información y hacer crecer una organización. Por ejemplo, podemos averiguar por qué una empresa ocupa un lugar destacado en relación con sus competidores, hacer previsiones para futuras ventas y obtener un amplio conocimiento del mercado.

Este artículo analiza los fundamentos del Big Data revisando los principios básicos, las aplicaciones y las herramientas que cualquier aspirante científico de datos debería estar familiarizado con.

¿Qué es Big Data?

Big Data, un término popular recientemente, ha llegado a ser definido como una gran cantidad de datos que no pueden ser almacenados o procesados por el almacenamiento de datos convencionales o equipos de procesamiento. Debido a las cantidades masivas de datos producidos por las actividades humanas y mecánicas, los datos son tan complejos y expansivos que no pueden ser interpretados por los seres humanos ni encajar en una base de datos relacional para su análisis. Sin embargo, cuando se evalúan adecuadamente utilizando herramientas modernas, estos volúmenes masivos de datos proporcionan a las organizaciones información útil que les ayuda a mejorar su negocio al tomar decisiones informadas.

Tipos de Big Data

A medida que la era de Internet sigue creciendo, generamos una cantidad incomprensible de datos cada segundo. Tanto es así que el número de datos flotando alrededor de Internet se estima para llegar a 163 zettabytes para 2025 . Eso es un montón de tweets, selfies, compras, correos electrónicos, posts de blog, y cualquier otra pieza de información digital que podamos pensar. Estos datos pueden clasificarse según los siguientes tipos:

Datos estructurados

Los datos estructurados tienen ciertas propiedades organizativas predefinidas y están presentes en el esquema estructurado o tabular, lo que facilita el análisis y la clasificación. Además, gracias a su naturaleza predefinida, cada campo es discreto y se puede acceder por separado o conjuntamente con datos de otros campos. Esto hace que los datos estructurados sean extremadamente valiosos, lo que permite recopilar datos de varias ubicaciones de la base de datos rápidamente.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados implican información sin definiciones conceptuales predefinidas y no se interpretan ni analizan fácilmente mediante bases de datos o modelos de datos estándar. Los datos no estructurados representan la mayoría de los macrodatos e incluyen información como fechas, números y hechos. Ejemplos de grandes datos de este tipo incluyen archivos de vídeo y audio, actividad móvil, imágenes satelitales y bases de datos No-SQL, por nombrar algunos. Las fotos que subimos en Facebook o Instagram y los vídeos que vemos en YouTube o en cualquier otra plataforma contribuyen a la creciente cantidad de datos no estructurados.

Datos semiestructurados

Los datos semiestructurados son un híbrido de datos estructurados y no estructurados. Esto significa que hereda algunas características de los datos estructurados, pero contiene información que no tiene una estructura definida y no se ajusta a las bases de datos relacionales ni a las estructuras formales de los modelos de datos. Por ejemplo, JSON y XML son ejemplos típicos de datos semiestructurados.

Características de los macrodatos

Como con cualquier cosa enorme, tenemos que hacer categorizaciones adecuadas para mejorar nuestro entendimiento. Como resultado, las características del big data se pueden caracterizar por cinco Vs.: volumen, variedad, velocidad, valor y veracidad. Estas características no sólo nos ayudan a descifrar los big data, sino que también nos dan una idea de cómo tratar con datos enormes y fragmentados a una velocidad controlable en un período de tiempo aceptable para que podamos extraer valor de él, hacer análisis en tiempo real y responder rápidamente.

Volumen

La característica prominente de cualquier conjunto de datos es su tamaño. El volumen se refiere al tamaño de los datos generados y almacenados en un sistema de Big Data. Estamos hablando del tamaño de los datos en el rango de petabytes y exabytes. Estas cantidades masivas de datos requieren el uso de tecnología de procesamiento avanzada, mucho más potente que una computadora portátil o CPU de escritorio típica. Como ejemplo de un masivo conjunto de datos de volumen, piensa en Instagram o Twitter. La gente pasa mucho tiempo publicando fotos, comentando, gustando posts, jugando juegos, etc. Con estos datos en constante explosión, hay un enorme potencial para el análisis, encontrar patrones, y mucho más.

Variedad

La variedad implica los tipos de datos que varían en formato y cómo está organizado y listo para su procesamiento. Grandes nombres como Facebook, Twitter, Pinterest, Google Ads, sistemas CRM producen datos que pueden ser recogidos, almacenados y posteriormente analizados.

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Velocidad

La velocidad a la que se acumulan los datos también influye en si los datos se clasifican como macrodatos o datos regulares. Gran parte de estos datos deben evaluarse en tiempo real; por lo tanto, los sistemas deben ser capaces de manejar el ritmo y la cantidad de datos creados. La velocidad de procesamiento de los datos significa que habrá más y más datos disponibles que los datos anteriores, pero también implica que la velocidad del procesamiento de datos debe ser igual de alta.

Valor

El valor es otra cuestión importante que vale la pena considerar. No es sólo la cantidad de datos que guardamos o procesamos lo que es importante. También son datos valiosos y confiables y datos que deben ser guardados, procesados y evaluados para obtener información.

Veracidad

Veracity se refiere a la fiabilidad y calidad de los datos. Si los datos no son confiables y/o confiables, entonces el valor de Big Data permanece incuestionable. Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con datos que se actualizan en tiempo real. Por lo tanto, la autenticidad de los datos requiere controles y balances en todos los niveles del proceso de recopilación y procesamiento de Big Data.

El mundo que nos rodea está cambiando continuamente; ahora vivimos en una era impulsada por los datos. Desde publicaciones en redes sociales hasta las imágenes que subimos, las aplicaciones de big data están en todas partes. Dado que Big Data se está creando a gran escala, podría convertirse en un activo importante para muchas empresas y organizaciones, ayudándoles a crear nuevas ideas y mejorar sus negocios.

Vínculos sociales

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