La palabra big data se usa en varios lugares, y muchas personas pueden sentir que su importancia está aumentando. Sin embargo, la respuesta exacta a qué es realmente el big data es difícil. Aquí, presentaremos los conceptos básicos del big data, cómo usarlo y algunos ejemplos, y los desafíos al usarlo.
Qué es Big Data
Los macrodatos se ven a menudo como «grandes cantidades de datos».. En los primeros días en que se utilizaba realmente el término big data, el objetivo era recopilar grandes cantidades de datos y obtener algo de ellos. Sin embargo, la palabra big data que se usa hoy en día no se define solo por el tamaño cuantitativo. Representa algo que es un poco más complicado y tiene diferentes posibilidades. Veamos qué es el big data y la idea de las tres V que se propone como una definición clara del mismo.
Big Data expresado en tres V
A principios de la década de 2000, TAG Rainey, ANALISTA de una empresa de investigación de TI, definió el big data como el requisito de tener tres V. Los tres son volumen, velocidad y variedad.
Cuando todos escuchan la palabra big data, todos piensan en «volumen». Como puede ver, la definición de TAG Rainey también incluye la cantidad de datos. En primer lugar, la idea de qué generará el big data a partir de una gran cantidad de datos es la base y, con la evolución, la cantidad de datos manejados es aún mayor. El volumen definido aquí también significa la cantidad de datos en sí, pero también incluye la capacidad de procesar esa enorme cantidad de datos.
La velocidad no representa la velocidad a la que los datos van y vienen. Con qué frecuencia se actualizan los datos y con qué rapidez cambian. En particular, los datos en Internet cambian constantemente y, a menos que se trate de un sistema que pueda responder a ellos, no es posible obtener resultados de acuerdo con la situación. Los macrodatos también requieren la velocidad de estos cambios y la frecuencia de actualización correspondiente.
La variedad puede ser la parte más distintiva de la diferencia entre «solo una gran cantidad de datos» y «big data». En el caso de la agregación de datos como antes, los datos a menudo se formateaban y almacenaban como datos estructurados. Sin embargo, los macrodatos incluyen no solo datos numéricos, sino también información no estructurada, como audio, vídeo, texto y correo electrónico, precios de acciones e información financiera. También necesita la capacidad de procesar datos estructurados y no estructurados.
Según la definición de big data, estas «tres V» son convencionales y, para resumirlas, los macrodatos pueden describirse como «una cantidad diversa y grande de cambios en el grupo de datos y en la capacidad de procesarlos».
El Big Data incluye sistemas que manejan datos
Como lo expresa la variedad en la definición de las tres V, los macrodatos incluyen datos no estructurados y datos estructurados, como números y cadenas. Los datos en estas condiciones han sido difíciles de manejar con los sistemas tradicionales, pero hay una razón por la que aquí se espera el big data. Existe una expectativa creciente sobre el uso de estos datos no estructurados, que antes eran difíciles de manejar.
Los macrodatos pueden representar los datos en sí mismos, pero eso por sí solo no amplía el alcance y las posibilidades de utilización. También debe incluir un sistema con la velocidad necesaria para mantenerse al día con los cambios en esta gran variedad de información.
Ejemplos de uso de Big Data
Entonces, ¿cuándo se utilizan realmente los macrodatos?
Segregación del comportamiento del consumidor con datos de seguimiento ocular
El seguimiento ocular es una tecnología que observa el movimiento de los ojos de una persona para entender hacia dónde mira. Hay un ejemplo de cómo acumular estos datos de seguimiento ocular y usarlos para analizar el comportamiento del consumidor.
Los principales fabricantes de bebidas incorporan el seguimiento ocular en las máquinas expendedoras para analizar los datos recopilados y determinar dónde y dónde colocar los productos. Esto ha llevado a un aumento en los tipos de datos sobre el comportamiento del consumidor, mejorando la eficacia del análisis y aumentando las ventas.
Aumente la confianza de su sitio con la frecuencia de las actualizaciones de clasificación
La industria del comercio electrónico puede ser la que más entusiasma el uso de big data. Es bien sabido que la función de recomendación es muy eficaz para los sitios de comercio electrónico en general. En esta función de recomendación se utilizan macrodatos. Se dice que la forma en que se pueden utilizar los macrodatos determina el resultado de los sitios de comercio electrónico.
Además de utilizar simplemente macrodatos, también se hace hincapié en la frecuencia de las actualizaciones de las funciones de recomendación y clasificación de ventas como un elemento que genera confianza en el sitio. La frecuencia del análisis de macrodatos y la velocidad a la que se reflejan los resultados son cada vez más importantes.
Las especialidades se especifican a partir de los datos del sistema de navegación del automóvil
En algunos casos, los datos recopilados de los sistemas de navegación de los automóviles se analizan como macrodatos y se utilizan de forma segura para el tráfico. El sistema de navegación del automóvil transmite la parte en la que el conductor pisó el freno repentinamente y acumula datos en el servidor. El mapa de seguridad se analizó como big data y se creó en función de los resultados. El sistema de navegación del automóvil refleja la posible ocurrencia de accidentes de tráfico pronosticados a partir del análisis de macrodatos y notifica al conductor. Se ha informado de que esto ha reducido considerablemente la incidencia de accidentes.
Hay muchos otros ejemplos de cómo se puede utilizar el big data. Obtenga más información sobre cómo se pueden usar los macrodatos.
→ Caso de uso de big data: utilización de big data que ya ha comenzado
Tres barreras para el desafío de utilizar big data
Los macrodatos pueden hacer muchas cosas, pero aún existen desafíos. Hay tres barreras para el uso de macrodatos y, si no se resuelven, no se puede crear el efecto original.
Infraestructura para la recopilación y el análisis de datos
Los macrodatos requieren análisis y los análisis requieren los datos correctos. Al recopilar estos datos, pueden contener una gran cantidad de datos basura inutilizables. Cuantos más datos basura tenga, menos eficiente será su análisis y más tardará en reflejar los resultados. Si lleva tiempo, la naturaleza en tiempo real de los resultados puede perderse e quedar inutilizable.
Además, es difícil utilizar macrodatos incluso si no hay suficientes sistemas para el análisis o si la cooperación de sistemas entre los departamentos no está disponible.
Para aprovechar al máximo los macrodatos, es necesario desarrollar las condiciones y el entorno desde la recopilación de datos hasta el análisis.
Almacenamiento y seguridad de datos
Un ejemplo de cómo se utilizan los macrodatos es analizar el comportamiento de compra de los clientes. Desde este punto, se puede observar que los grandes datos almacenados por las empresas suelen incluir datos de clientes.
La filtración de dicha información puede provocar una pérdida de confianza en la empresa e incluso dificultar el funcionamiento del negocio. Debemos recordar que el IoT está muy extendido y todo está conectado a Internet, y debemos ser conscientes de la importancia de la información que tratamos. Cuando ejecuta big data, debe prestar mucha atención a la gestión de la seguridad.
La cuestión de la gran escasez de recursos humanos
En Japón, la escasez de recursos humanos se considera un problema en muchos campos industriales. El campo de las TIC es similar y hay escasez de profesionales en el manejo de macrodatos. Existe una necesidad urgente de desarrollar y proteger a los profesionales y científicos de datos que operen con big data.
La utilización de big data está cambiando varios sectores
Presentamos qué es el big data y qué desafíos existen.
Hoy en día, varias industrias de todo el mundo están a punto de enfrentarse a cambios importantes mediante el uso de big data. Los macrodatos pueden cambiar los servicios, las estrategias de ventas e incluso los sistemas operativos de las empresas. Los macrodatos tienen mucho potencial y se espera que generen cambios lucrativos.
