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BIG DATA: Definiciones

 

Para enfrentar la actual confusión que existe sobre el término ‘Big Data’, hemos recogido algunas de las definiciones clave que puede encontrar en el mercado. Antes que nada, hay que destacar que –a pesar de lo que diga Wikipedia– todo mundo en la industria concuerda en que Big Data no se trata simplemente de recolectar más datos.

 

 

1. El Big Data original

Big Data como las tres V: Volumen, Velocidad y Variedad. Esta es la definición más venerable y conocida, acuñada por Doug Laney, de Gartner, hace más de doce años. Desde entonces, muchos otros han tratado de ampliarlo, al punto de encontrar definiciones que hablan hasta de 11 V adicionales, que incluyen validez, veracidad, valor y visibilidad.

 

2. Big Data como Tecnología

¿Por qué un término con 12 años de edad de repente está en el centro de atención? No es simplemente porque ahora tengamos mucho más volumen, velocidad y variedad que hace una década. Además, se ha visto impulsado por nuevas tecnologías y en particular por el aumento rápido de tecnologías de código abierto como Hadoop y NoSQL, que muestran otras formas de almacenar y manipular datos.

Los usuarios de estas nuevas herramientas necesitan un término que las diferencien de las tecnologías anteriores, por lo cual –de alguna manera– terminan decidiendo uno inadecuado para Big Data. Si usted va a una conferencia sobre el tema, puede estar seguro de que las sesiones sobre bases de datos relacionales –sin importar la cantidad de V que presuman– estarán en minoría.

 

3. Big Data como Distinciones de datos

El problema con ‘Big Data como tecnología’ radica en (a) es tan vago que todos los vendedores de la industria lo reclaman como propio y (b) todo el mundo “sabía” que se debía elevar el debate y hablar de algo más que negocios –y su utilidad.

Aquí hay dos buenos intentos de ayudar a las organizaciones a entender por qué Big Data ahora es diferente de los meros grandes datos del pasado:

Según Shaun Connolly, de Hortonworks: Big Data se compone por transacciones, interacciones y observaciones. Las transacciones constituyen la mayoría de lo que hemos recogido, almacenado y analizado en el pasado. Las interacciones son los datos que vienen de eventos que realizan las personas, como hacer clic en páginas web. Las observaciones son datos recogidos automáticamente.

La segunda definición es de Barry Devlin, quien co-escribió el primer artículo sobre bodegas de datos: Big Data utiliza datos ‘Mediados por procesos’, información proveniente de ‘fuentes humanas’ y datos generados por máquinas. Es básicamente igual que la anterior, pero con nombres más claros.

 

4. Big Data como Señales

Este es otro enfoque de negocios que divide al mundo según la intención y el momento, en lugar del tipo de datos (cortesía de Steve Lucas, de SAP). El ‘viejo mundo’ se trata de transacciones y, cuando se registran estas operaciones, ya es demasiado tarde para hacer algo al respecto: las empresas están constantemente ‘gestionando a través su espejo retrovisor’. En el ‘nuevo mundo’, las empresas utilizan los datos como ‘señales’ para anticiparse a lo que va a pasar e intervenir para mejorar la situación.

Por ejemplo, seguir el ‘sentimiento’ de la marca en redes sociales (si los ‘Likes’ caen en picada, seguramente sus ventas seguirán el mismo camino) y el mantenimiento predictivo (algoritmos complejos para determinar cuándo es necesario sustituir una parte en una aeronave, antes de que el avión quede atrapado en la pista).

 

5. Big Data como una oportunidad

Matt Aslett, de 451 Research, define Big Data como “el análisis de los datos que fueron ignorados anteriormente debido a las limitaciones de la tecnología” (técnicamente, Matt utiliza el término ‘datos oscuros’ –Dark Data–). Esta es mi definición favorita, pues creo que se alinea mejor con la forma como se emplea el término realmente en la mayoría de artículos y debates.

 

6. Big Data como Metáfora

En su maravilloso libro El Rostro Humano de Big Data, el periodista Rick Smolan dice que los grandes volúmenes de datos es “el proceso de ayudar al planeta a que tenga un sistema nervioso, en el que solo somos otro tipo de sensor, humano”. Profundo, ¿cierto? Pero en el momento en que haya leído algunas de las historias en el libro o en la aplicación móvil, va a estar de acuerdo.

 

7. Big Data como un nuevo término para algo que ya existía

Este es el uso más perezoso y más cínico del término, donde aquellos proyectos que ya eran posibles con tecnologías anteriores y que eran llamados Business Inteligence o análisis en el pasado de repente se rebautizan, en un intento bastante descarado para subirse al carro de Big Data.

La conclusión: Cualquier sea la diferencia en la definición, todo el mundo está de acuerdo en una cosa: Big Data es un gran tema, que dará lugar a nuevas y enormes oportunidades en los próximos años.

 

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