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Las 5 V’s del Big Data y sus aplicaciones

Las 5 V’s del Big Data y sus aplicaciones

Recientemente terminé un interesante curso acerca de big data, un área que tiene la importante tarea de administrar enormes conjuntos de datos para luego ser interpretados y, por supuesto, adquirir los insights (término que cada vez está más presente en el contexto profesional y de la publicidad).


El big data puede ser nombrado de diversas formas, como por ejemplo: macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos; y datos a gran escala. Cuando se habla de almacenamiento de datos los sistemas suelen medirse en terabiyes y recopilarse en gigabytes o terabytes. Pero estas palabras no son comprendidas porque no estamos acostumbrados a escucharlas como medidas de almacenamiento de datos. Esto, debido a que, por lo general, un usuario común a lo más puede reconocer el término terabyte (que corresponde a 1024 gigabytes). Es por ello que en esta oportunidad introduciré algunos conceptos bastante conocidos en el área, denominado las 5v del big data.


Desde el ámbito académico y tecnológico se han establecido cinco dimensiones que vienen a ser las directrices para el tratamiento de los datos. Son 5 palabras que empiezan con la letra V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. A continuación, explicaré cada una de ellas junto con un pequeño ejemplo de aplicación.


Volumen

Si presentamos el big data como una pirámide, el volumen está en la base. Con el paso del tiempo y del avance de los sistemas informáticos la información generada por las empresas ha crecido de forma exponencial. Esta realidad se traduce en más clientes y más productos. Cuando se empiezan a recoger más de tres trillones de datos diarios esta información ocupa grandes tamaños en los sistemas. En este momento es donde entran las unidades de medida de datos no convencionales como petabytes, exabytes, zettabytes, etc. Entonces, uno de los problemas que plantea el big data es la gran cantidad de datos a gestionar.


Velocidad.

Además de manejar los datos, las empresas necesitan que esa información fluya o pueda tener un acceso rápido. Se dice que el tiempo de respuesta entre un clic en un sistema no debe superar los 2 segundos. Es increíble como las grandes empresas, por ejemplo Amazon, registran cada clic que hacemos cuando navegamos por su sitio web. A esto se suma todas las transacciones que se realizan y los productos que se ingresan. A pesar de ello, el sitio web fluye de forma perfecta, entregándonos una experiencia de usuario y un servicio sólidos. En este aspecto el big data se preocupa de aumentar la precisión y calidad de los resultados.


Variedad

La tercera v del big data es la variedad. La información necesariamente no está ligada a una sola fuente de origen. Esto porque una empresa recoge datos de múltiples lugares. La información se puede recopilar desde dispositivos propios hasta el GPS de los móviles. Por ejemplo, los sitios web que nos permiten iniciar sesión con redes sociales, como Facebook, registran nuestro comportamiento. También recopilan la interacción en su plataforma con información poco convencional (más humana). De este modo, logran almacenar de forma armónica esta información de sus miles de millones de usuarios registrados. El rol del big data reside en combinar y configurar unos datos con otros.


Veracidad

Este es un tema delicado en big data aunque se tenga todos los sensores o tecnologías necesarias para capturar la información. El problema al que se enfrenta el big data es saber qué tan precisos son los datos recolectados de acuerdo con lo que queremos obtener en nuestros insights. Aquí entra el concepto de la fiabilidad de la información, es decir si los datos son limpios y veraces. Las empresas se enfrentan a disyuntivas acerca de su calidad y disponibilidad en el futuro.


Valor

Por último y no menos importante, en la cúspide de la pirámide del big data encontramos el valor que generan los datos una vez convertidos en información, es decir, la capacidad de transformar esos descomunales volúmenes de datos en algo positivo. Para las empresas el valor implica rentabilizar los datos y generar ventajas competitivas. En este sentido, el desafío del big data es convertir la información en conocimiento útil.


El big data es invisible a nuestros ojos cada vez que ingresamos a sitios favoritos y como consumidores y/o clientes de una marca x con presencia en Internet. Sin embargo, para toda gran compañía que quiere ofrecer un servicio diferenciador, sin dudarlo debe invertir en esta tecnología para que su información cada vez adquiera más valor. Si aún no conoces en profundidad este término puedes leer esta nota donde explicamos qué es el big data y cómo procesa los datos con inteligencia artificial.

Y tú ¿qué opinas sobre las 5v del big data? Déjanos tus impresiones


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