Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos
Producimos una gran cantidad de datos cada día, lo sepamos o no. Cada clic en Internet, cada transacción bancaria, cada video que vemos en YouTube, cada correo electrónico que enviamos, cada me gusta en nuestra publicación de Instagram constituyen datos para las empresas de tecnología.
Con una cantidad tan enorme de datos que se recopilan, solo tiene sentido que las empresas utilicen estos datos para comprender mejor a sus clientes. Esta es la razón por la que la popularidad de la ciencia de datos se ha multiplicado en los últimos años.
Datos estructurados frente a datos no estructurados
Antes de profundizar en los matices de Big Data, es importante comprender los diferentes tipos de datos, es decir, datos estructurados y no estructurados.
Datos estructurados incluye datos cuantitativos que se almacenan de manera organizada. Consiste en datos numéricos y de texto. Es fácil de analizar y procesar datos estructurados. Por lo general, se almacena en una base de datos relacional y se puede consultar mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL).
Datos no estructurados incluye datos cualitativos que carecen de una estructura predefinida y pueden venir en una variedad de formatos (imágenes, archivos mp3, archivos wav, etc.). Se dice que los datos no estructurados carecen de «estructura». Se almacena en una base de datos no relacional y se puede consultar utilizando NoSQL.
También puede haber datos semiestructurados, que se encuentran entre los datos estructurados y no estructurados.
¿Qué es Big Data?
Big data es exactamente lo que sugiere su nombre, una «gran» cantidad de datos. Big Data significa un conjunto de datos que es grande en términos de volumen y más complejo. Debido al gran volumen y la mayor complejidad de Big Data, el software de procesamiento de datos tradicional no puede manejarlo. Big Data simplemente significa conjuntos de datos que contienen una gran cantidad de datos diversos, tanto estructurados como no estructurados.
Big Data permite a las empresas abordar los problemas que enfrentan en su negocio y resolver estos problemas de manera efectiva utilizando Big Data Analytics. Las empresas intentan identificar patrones y extraer conocimientos de este mar de datos para poder actuar para resolver los problemas en cuestión.
Aunque las empresas han estado recopilando una gran cantidad de datos durante décadas, el concepto de Big Data solo ganó popularidad a principios de mediados de la década de 2000. Las corporaciones se dieron cuenta de la cantidad de datos que se recopilaban a diario y de la importancia de utilizar estos datos de manera eficaz.
¿Cuáles son las 5 V de Big Data?
Doug Laney introdujo este concepto de 3 V de Big Data, a saber. Volumen, variedad y velocidad.
Volumen se refiere a la cantidad de datos que se recopilan. Los datos pueden estar estructurados o no estructurados.
Velocidad se refiere a la velocidad a la que ingresan los datos.
Variedad se refiere a los diferentes tipos de datos (tipos de datos, formatos, etc.) que ingresan para su análisis.
En los últimos años, también han surgido 2 V adicionales de datos: valor y veracidad.
Valor se refiere a la utilidad de los datos recopilados.
Veracidad se refiere a la calidad de los datos que provienen de diferentes fuentes.
Aplicaciones en el mundo real
Big Data ayuda a las corporaciones a tomar decisiones mejores y más rápidas, porque tienen más información disponible para resolver problemas y tienen más datos para probar sus hipótesis.
Experiencia del cliente es un campo importante que se ha revolucionado con la llegada de Big Data. Las empresas están recopilando más datos que nunca sobre sus clientes y sus preferencias. Estos datos se aprovechan de manera positiva, brindando recomendaciones y ofertas personalizadas a los clientes, que están más que felices de permitir que las empresas recopilen estos datos a cambio de los servicios personalizados. ¡Las recomendaciones que recibe en Netflix o Amazon / Flipkart son un regalo de Big Data!
Aprendizaje automático es otro campo que se ha beneficiado enormemente de la creciente popularidad de Big Data. Más datos significa que tenemos conjuntos de datos más grandes para entrenar nuestros modelos de AA, y un modelo más entrenado (generalmente) da como resultado un mejor rendimiento. Además, con la ayuda de Machine Learning, ahora podemos automatizar tareas que antes se realizaban manualmente, todo gracias a Big Data.
Previsión de la demanda se ha vuelto más preciso con cada vez más datos recopilados sobre las compras de los clientes. Esto ayuda a las empresas a crear modelos de previsión que les ayuden a prever la demanda futura y a escalar la producción en consecuencia. Ayuda a las empresas, especialmente a aquellas en negocios de fabricación, a reducir el costo de almacenar el inventario no vendido en los almacenes.
Los macrodatos también tienen un uso extensivo en aplicaciones como el desarrollo de productos y la detección de fraudes.
¿Cómo almacenar y procesar Big Data?
El volumen y la velocidad de Big Data pueden ser enormes, lo que hace que sea casi imposible almacenarlos en almacenes de datos tradicionales. Aunque parte de la información confidencial se puede almacenar en las instalaciones de la empresa, para la mayoría de los datos, las empresas deben optar por el almacenamiento en la nube o Hadoop.
Almacenamiento en la nube permite a las empresas almacenar sus datos en Internet con la ayuda de un proveedor de servicios en la nube (como Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform) que asume la responsabilidad de administrar y almacenar los datos. Se puede acceder a los datos fácil y rápidamente con una API.
Hadoop también hace lo mismo, dándole la capacidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos a la vez. Hadoop es un marco de software de código abierto y es gratuito. Permite a los usuarios procesar grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras.
Desafíos
1. Crecimiento de datos
La gestión de conjuntos de datos que contienen terabytes de información puede ser un gran desafío para las empresas. A medida que los conjuntos de datos aumentan de tamaño, almacenarlos no solo se convierte en un desafío, sino que también se convierte en un asunto costoso para las empresas.
Para superar esto, las empresas ahora están comenzando a prestar atención a la compresión y deduplicación de datos. Datos compresión reduce el número de bits que necesitan los datos, lo que se traduce en una reducción del consumo de espacio. Datos deduplicación es el proceso de asegurarse de que los datos duplicados y no deseados no residan en nuestra base de datos.
2. Seguridad de los datos
La seguridad de los datos a menudo tiene una prioridad bastante baja en el flujo de trabajo de Big Data, lo que a veces puede ser contraproducente. Con una cantidad tan grande de datos que se recopilan, es probable que surjan desafíos de seguridad tarde o temprano.
La extracción de información confidencial, la generación de datos falsos y la falta de protección criptográfica (cifrado) son algunos de los desafíos que enfrentan las empresas cuando intentan adoptar técnicas de Big Data.
Las empresas deben comprender la importancia de la seguridad de los datos y priorizarla. Para ayudarlos, hay profesionales Consultores de Big Data hoy en día, eso ayuda a las empresas a pasar de los métodos tradicionales de almacenamiento y análisis de datos a Big Data.
3. Integración de datos
Los datos provienen de muchas fuentes diferentes (aplicaciones de redes sociales, correos electrónicos, documentos de verificación de clientes, formularios de encuestas, etc.). A menudo se convierte en un gran desafío operativo para las empresas combinar y conciliar todos estos datos.
Hay varios proveedores de soluciones de Big Data que ofrecen ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y soluciones de integración de datos para empresas que están tratando de superar problemas de integración de datos. También hay varias API que ya se han creado para abordar problemas relacionados con la integración de datos.
El futuro de Big Data
El volumen de datos que se producen todos los días aumenta continuamente, con el aumento de la digitalización. Cada vez más empresas están comenzando a pasar de los métodos tradicionales de almacenamiento y análisis de datos a las soluciones en la nube. Las empresas están empezando a darse cuenta de la importancia de los datos. Todo esto implica una cosa: ¡el futuro de Big Data parece prometedor! Cambiará la forma en que operan las empresas y se toman las decisiones.
EndNote
En este artículo, analizamos lo que entendemos por Big Data, datos estructurados y no estructurados, algunas aplicaciones de Big Data del mundo real y cómo podemos almacenar y procesar Big Data utilizando plataformas en la nube y Hadoop.
El autor de este artículo es Vishesh Arora. Puedes conectarte conmigo en LinkedIn.
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