El Big Data y sus 7 V

A nivel corporativo, los datos han adquirido un elevado valor en los últimos años. El motivo se sustenta en que es una fuente nutrida de conocimientos, que le permite a las organizaciones la toma de decisiones estratégicas, orientadas al avance empresarial y al incremento de los beneficios. Profundicemos sobre el concepto de Big Data para comprender sus características más relevantes. 

¿Qué es Big Data?

El Big Data es el conjunto de datos o de combinaciones de datos que, dado a su tamaño, variabilidad y rapidez al crecer, son de compleja captación, gestión y análisis. Por tal razón, amerita un procesamiento especial, a través de herramientas convencionales (por ejemplo, bases de datos relacionales), e innovaciones tecnológicas (como software especializados). 

No está establecido un tamaño específico que defina si un conjunto de datos puede ser considerado Big Data. No obstante, para buena parte de los expertos en el área, dentro de esta categoría se encuentran los datos que van de 30 a 50 Terabytes a varios Petabytes (PB). 

¿Qué caracteriza al Big Data?

También conocidas como “las V del Big Data”, las siete características principales del Big Data son:

1. Volumen

Se asocia con la cantidad de datos que se generan minuto a minuto en la sociedad. Esto ha producido que el número de sistemas que ocasionan datos se encuentren aumentado considerablemente, desde las redes sociales hasta recursos como los asistentes de voz o la información obtenida de los relojes inteligentes. 

El volumen es la característica más conocida del Big Data. En esta realidad en donde la información aumenta de manera exponencial, también se ha fomentado la optimización de los sistemas de almacenamiento, dando paso a servicios como la computación en la nube.

2. Velocidad

Se refiere al ritmo en que crecen los datos, gracias a las continuas interacciones digitales que realizan las personas. Esto se traduce en que el Big Data pueda ofrecer el almacenamiento y procesamiento de la información de manera eficaz, rápida y en tiempo real. 

Debido al volumen de datos que se crean continuamente, si no se tratan de esta manera, quedarían obsoletos en poco tiempo, pudiendo causar errores al momento de definir una estrategia. O también a la hora de procesar una eventualidad específica, por ejemplo, al monitorizar un evento determinado en una red social. 

3. Veracidad

La veracidad hace mención al nivel de fiabilidad de la información obtenida. Es un elemento fundamental para el análisis de datos. Por ende, es necesario establecer un criterio de selección que asegure datos de calidad, así como métodos que permitan eliminar los datos erróneos. 

Esta es una de las características del Big Data que mayor necesidad de explorar y planificar requiere. Al cumplir eficientemente con este criterio y contar con fuentes fidedignas, que puedan ser consultadas en el momento que se desee, se certificará la confianza y fiabilidad de los resultados alcanzados.

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4. Variedad

Tiene que ver con los tipos, fuentes y formas en las que se registran los datos. Pueden ser estructurados, de fácil gestión, como por ejemplo las bases de datos. O también, no estructurados, siendo de más complejo tratamiento, por ejemplo, correos electrónicos, datos de sensores, vídeos, imágenes, audios, e incluso las publicaciones que se realicen en redes sociales, o los artículos leídos en blogs.    

Los datos no estructurados ameritan herramientas determinadas, pues la gestión de la información se lleva a cabo de forma distinta, en comparación a los datos estructurados. Por ello, para realizar este proceso, es necesario que las compañías integren y analicen datos que sean tomados de diversas fuentes de información, apoyándose en herramientas cualificadas. 

5. Valor

Un elemento imprescindible a destacar es que, un dato por sí solo no tiene valor. Así como tampoco hay valor en simplemente reunir un gran volumen de información. El valor se alcanza realmente en los datos que se transforman en información y esta a su vez, en conocimiento que se expresará en una decisión o acción. 

Esto quiere decir que, el valor de los datos se sustenta en que puedan ser un punto de referencia certero y preciso, para que los altos cargos de una organización puedan tomar decisiones que determinen el rumbo de la misma. Son las tecnologías aplicadas las que permitirán que los datos puedan transformarse de esta manera. 

6. Visualización

Hace referencia a la manera en que los datos se presentan. Es decir, después que los datos son procesados, se encuentran en hojas de cálculo y en tablas, deben poder representarse visualmente de forma práctica y legible. Esta acción brinda la oportunidad de hallar patrones o claves incógnitas que deben ser investigadas.

Para que los datos puedan ser comprendidos, hay en el mercado una serie de herramientas de visualización que permitirán la comprensión de la información de modo gráfico y contextual. Algunas de las más populares son: Google Data Studio, Visme, Tableau, Infogram, Microsoft Power BI, Amazon QuickSight y D3.js.

7. Viabilidad 

Trata de la capacidad que poseen las organizaciones de hacer un eficaz uso del gran tamaño de datos que tienen. Se vincula a la inteligencia empresarial, indispensable para el desarrollo de proyectos y el éxito corporativo. Requiere de un control regular para la actualización de la información. 

Una compañía inteligente se apoya en el análisis y monitoreo de la información para comprender mejor el mercado en el que se desenvuelve y a los consumidores de su marca. La clave es identificar las relaciones entre las variables ocultas. Al alcanzarlo, se debe proceder a establecer una hoja de ruta y así poder desarrollar un plan de negocio. 

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¿Qué carrera estudiar para trabajar con Big Data? 

Una de las alternativas más acertadas es estudiar un programa como Ingeniería en Sistemas Computacionales con concentración en Desarrollo de Software de Tiffin University. Impartido completamente en línea, ofreciendo una certificación en USA, sin necesitar VISA ni TOEFL. 

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