¿Dónde se puede aplicar el Big Data?
Beneficios de los big data
Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.
El término «big data» se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:
Volumen. Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.
Aplicaciones de big data
El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos ahora disponibles son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].
El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].
Ejemplos de Big Data
Las personas influyentes en la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.
Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen estando a la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, se espera que el tamaño del mercado mundial de Big Data alcance los 268.400 millones de dólares en 2026.
En general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal de la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar. Sin embargo, lo más importante es saber cuál es su posición en lo que respecta a los Big Data. Es muy probable que descubra que está o bien:
Qué es el big data
Aportaciones de este documento: A pesar del gran potencial de la BD4D, el campo de investigación de la BD4D es sólo incipiente. En este estudio, hemos optado por no abordar el problema de la BD4D únicamente desde un punto de vista tecnológico, ya que el desarrollo es un tema lleno de matices, y hemos optado por adoptar un punto de vista multidisciplinar (integrando la tecnología, la economía, las ciencias sociales y el desarrollo). Para este trabajo, hemos revisado la literatura de investigación existente, los documentos oficiales, los proyectos en línea, los blogs y los informes técnicos relacionados directa o indirectamente con la BD4D. Aparte de destacar el inmenso potencial de la BD4D, nuestro trabajo también identifica algunos de los retos asociados y los posibles daños al acecho que deben ser comprendidos y contrarrestados. Nuestro trabajo se distingue de los estudios existentes [5, 12] en que, además de destacar las áreas de desarrollo particulares que pueden beneficiarse de los grandes datos, también discutimos varias técnicas para el análisis de grandes datos, a la vez que describimos cuestiones abiertas y direcciones para el trabajo futuro.
