Big Data y su impacto en nuestras vidas
Debido a la digitalización que ha tenido lugar en los últimos años, infinidad de empresas han empezado a almacenar cantidades muy extensas de datos, que tienen que ser fácilmente gestionados.
¿Qué es el Big Data?
El concepto de Big Data se refiere a una gran cantidad de datos que producen las empresas y los particulares al día. A nivel del consumidor, estos datos incluyen información sobre el comportamiento en línea, de búsqueda y de compra. A nivel de empresa, por ejemplo, se ven afectados los datos de transporte y producción.
Para resumir todas propiedades del Big Data existen tres características, la primera es el volumen, que describe la cantidad de datos; la velocidad, para describir con cuánta rapidez se crean los datos; y la variedad, que se centra en las diferencias existen entre los datos.
Las diferencias entre Big Data y Small Data
1. Objetivos: Si bien los datos pequeños se utilizan para un propósito específico, el uso de datos grandes a menudo se desarrolla en una dirección inesperada.
2. Ubicación: Los datos pequeños generalmente se ubican en un solo lugar; los grandes volúmenes de datos suelen estar distribuidos en numerosos archivos ubicados en múltiples servidores en lugares diferentes.
3. Estructura de los datos: Los datos pequeños suelen estructurarse de forma sencilla; los macrodatos pueden no estar estructurados, incluir muchos formatos de archivos de diferentes disciplinas y hacer referencia a diferentes fuentes.
4. Preparación de datos: Los datos pequeños son preparados por el usuario final para sus fines; los grandes datos suelen ser preparados por un grupo, analizados por un segundo y utilizados por un tercero.
5. Longevidad: Los datos pequeños generalmente se conservan durante un período de tiempo limitado (aproximadamente entre 5 y 7 años) después de la finalización del proyecto. Con Big Data, los datos permanecen almacenados indefinidamente, a medida que los proyectos de datos pasan a proyectos posteriores.
6. Mediciones: Se registran datos pequeños con un único protocolo en unidades de medida fijas en un corto período de tiempo. Los grandes datos provienen de diferentes lugares, momentos, organizaciones y países. Esto implica conversiones complejas.
7. Reproducibilidad: en caso de que algo salga mal, los datos pequeños suelen ser totalmente reproducibles. Los grandes datos vienen en tantas formas y de tantas fuentes que es imposible empezar de nuevo si surgen problemas.
8. Riesgo: Si hay problemas de análisis con datos pequeños, el proyecto sigue siendo financieramente manejable. Dificultades similares con el big data pueden ocasionar pérdidas financieras de varios cientos de millones.
9. Introspección: (En qué medida pueden los datos describirse a sí mismos de manera significativa): En un conjunto pequeño de datos, todo está bien organizado y los significados son claros. Los macrodatos son más complejos y pueden contener información no identificable o incluso carente de sentido. Esto puede reducir la calidad de los datos.
10. Análisis: Se pueden analizar datos pequeños en un único proceso desde un único archivo de computadora. Con Big Data, los datos extensos deben sufrir extracciones, comprobaciones, reducciones, normalizaciones y transformaciones, entre otras cosas.
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