La gestión de una cantidad masiva de datos, por parte de empresas privadas o públicas, y la capacidad de poder explotarlos para extraer información, es la base del Big Data.
En la actualidad, cada vez es más habitual escuchar hablar del Big Data en diferentes ámbitos. Informativos de televisión, radio y prensa escrita son algunos de los foros donde se utiliza este término. De por sí, una de las profesiones más demandadas en los últimos tiempos es la de analista de datos. Pero la pregunta es ¿desde cuándo está el Big Data entre nosotros? Bueno, aunque parezca mentira, lleva más tiempo de lo que creemos, pero es ahora cuando se le empieza a sacar partido.
Origen del Big Data
En el año 2004, Google presentó el otro componente básico que hoy en día aún forma parte de las plataformas Big Data: un nuevo paradigma en procesamiento distribuido al que llamó Map & Reduce.
Más tarde se reveló el Cloud Bigtable, que es el servicio de base de datos de Big Data NoSQL de Google al que muchos consideran el precursor de los almacenes de datos NoSQL tipo Cassandra o Hbase, como otra de las piezas destacadas que conforman el universo Big Data.
Esto fue el origen técnico, pero el origen para la gente de a pie, fue más sencillo: la cantidad de datos que se manejaban cada vez era mayor y se tuvo que buscar una herramienta para poder gestionarlos. Además, esta herramienta daba respuestas a incógnitas pasadas, presentes y futuras, y este último punto es lo que hacía más apetecible aplicar estos conocimientos a cualquier actividad. Saber qué van a demandar los usuarios futuros era la clave para que denominásemos a los datos como el nuevo petróleo.
Características
Una de las singularidades del Big Data es la asociación de este término a las 5 ‘Vs’:
- Volumen: cuando su tamaño, almacenamiento y explotación empiezan a ser un reto para la organización.
- Velocidad: el ritmo de los datos crece a una velocidad constante y necesita una respuesta a tiempo real.
- Variedad: una de las claves es la gran variedad de datos que nos encontramos y que pueden ser estructurados o no; imágenes, videos, hojas de calculo, textos o bases de datos.
- Veracidad: los datos deben ser confiables y fiables
- Valor: los datos siempre tienen que reportar un beneficio para la organización.
Los datos se pueden clasificar en dos: de procedencia o de estructura. Los de procedencia pueden provenir de redes sociales o web; M2M (machine-to-machine), de una computadora a otra; generados por personas o por organizaciones; y biométricos, los cuales consisten en el reconocimiento facial, huellas dactilares o información genética. Los de estructura se dividen en tres tipos: estructurados, con formato específico; no estructurados, sin ningún tipo de formato; y semiestructurados, un híbrido de los dos anteriores.
Para qué sirve realmente el Big Data
Según la web especializada Powerdata, hay un sin fin de utilidades que le podemos dar:
- Segmentación de clientes en el marketing: Muchas empresas usan datos masivos para adaptar sus productos y servicios a las necesidades de sus clientes, optimizar operaciones e infraestructuras, y encontrar nuevos campos de negocio.
- Optimización del rendimiento en la práctica de deporte: Dispositivos como los smartwatches registran automáticamente datos como el consumo de calorías o los niveles de acondicionamiento físico.
- Salud pública: Por ejemplo, existen plataformas de análisis del Big Data que se dedican a descodificar cadenas de ADN para comprender mejor las enfermedades y encontrar nuevos tratamientos.
- Detección y prevención de crímenes. Los cuerpos de seguridad usan el Big Data para localizar a criminales o prevenir actividades delictivas como los ataques cibernéticos.
- Audiovisual: Netflix basó su crecimiento en una buena utilización del Big Data para ofrecer un catálogo pormenorizado y a la carta a cada usuario. Su inversión en Big Data fue muy elevada. Los resultados son conocidos por todos.
El Big Data es una puerta que se acaba de abrir hace relativamente poco, pero que terminará cambiando el mundo.