Cuando se habla de Data Science es imposible no referirse al tema del Big Data. Básicamente es un conjunto de datos también conocidos como datos masivos o macrodatos.
Normalmente esta información se recopila en grandes volúmenes y suelen contener archivos complejos, por lo que necesitan de aplicaciones en formatos para procesarlos y tratarlos correctamente.
En la ciencia de datos, los macrodatos provienen de grandes bibliotecas de archivos que pueden ser utilizadas en lenguajes programáticos como Python. Sigue leyendo y conoce todos los aspectos de este sistema para tus estrategias de extracción de datos.
Para empezar, es necesario que sepas cuándo se considera que un conjunto de datos forme parte del Big Data.
Normalmente, se requiere una evaluación de su volumen, variabilidad y velocidad. Sin embargo, algunos expertos consideran que se define cuando la información se encuentra entre 30 y 50 terabyte hasta petabytes de almacenamiento. También es necesario mencionar que este concepto puede ser muy complejo, ya que la mayoría de los datos generados se encuentran en forma no estructurada.
Aun así, el término empezó a utilizarse en los años 90 bajo la referencia de una cantidad de datos que superaban la capacidad de un software convencional, especialmente en el momento de ser almacenados y administrados.
Era una forma de hacer referencia a que el volumen de datos se incrementaba masivamente con el paso de los años. En 2012, se utilizó el término para denominar los conjuntos de terabyte y petabyte.
Pero, a partir del 2001 empezó a utilizarse para encontrar oportunidades de investigar proveedores del mercado de la mano de Meta Group, ahora conocido como Gartner.
Actualmente, la organización se encuentra desarrollando diferentes formas para procesar grandes cantidades de datos. Pero fue en el 2016 cuando se estableció el conjunto de las 3 V (actualmente son 5) haciendo referencia de las características complementarias del Big Data, son las siguientes.
- Velocidad
- Variedad
- Volumen
Asimismo, en el año 2018 se estableció por primera vez la diferencia entre las prácticas del Business Intelligence (o la inteligencia empresarial) con los macrodatos o los datos a gran escala.
El primero se refiere a una actividad que utiliza estadísticas descriptivas, teniendo en cuenta información en gran volumen para detectar tendencias de mercado y nuevos nichos entre otras utilidades específicamente para empresas.
Por otro lado, los datos a gran escala utilizan conceptos y estadísticas para diferenciar efectos causales, revelar relaciones o dependencias, hacer predicciones de resultados o comportamientos, tanto en empresas como en cualquier área como la educación, la ciencia, tecnología…
Características del Big Data
Como ya se ha dicho, en 2016 se establecieron una serie de características basadas en las 3 V. No obstante, hoy se pueden repartir en 5 conceptos que definen a los macrodatos, son los siguientes.
- Volumen: Es la cantidad de información que se genera y se almacena en un solo conjunto.
- Variedad: Es el tipo de naturaleza de los archivos. Pueden utilizar textos, imágenes, audios y vídeos.
- Velocidad: Se refiere a la velocidad en la que se generan y se procesan los datos para los objetivos de la ciencia.
- Veracidad: Tiene que ver con la calidad de los datos y su influencia en los resultados de análisis.
- Valor: Quiere decir que todos los datos deben ser útiles y tener un valor para las investigaciones u objetivos de la empresa.
¿Por qué aprender Big Data?
Una de las razones de porqué aprender a utilizar el Big Data está en tendencia es debido a que el analista de datos o el científico de datos es una de las profesiones más demandadas y mejor pagadas actualmente por las agencias de posicionamiento web entre muchas otras.
Algunos estudios indican que para 2021 habrá una demanda de al menos 8 millones de técnicos especializados. Igualmente, es necesario señalar su utilidad para las empresas, ya que es capaz de proporcionar respuestas a muchas inquietudes comerciales que no podrían haber sido resueltas en ayuda de este tipo de tecnología.
Con una cantidad tan grande de información, las organizaciones pueden ser capaces de identificar problemas de forma más comprensible. Así, pueden ser capaces de reducir sus gastos o eliminar la posibilidad de una crisis de marca, por ejemplo.
Pero lo más emocionante de esta práctica es que las empresas incluso pueden predecir situaciones que sucederán en el futuro utilizando los datos recopilados en el pasado.
Asimismo, parte de la importancia de porqué aprender a utilizar los macrodatos es debido a que es útil para la búsqueda de tendencias, especialmente las que permiten el crecimiento de las empresas más rápidamente. Igualmente, es necesario para eliminar problemas, procesos de producción lentos y cualquier otra situación que ponga la reputación de la marca en juego.
Dentro del posicionamiento web el Big Data tiene multitud de aplicaciones. Te invitamos a conocer nuestra guía de link building 2024, donde podrás comprobar algunas aplicaciones.
Tipos de datos en Big Data
En el momento de pensar en utilizar herramientas para el manejo del Big Data, es necesario tener en cuenta los tipos de macrodatos que se pueden conseguir, de forma que se puedan emplear las tecnologías de administración y extracción de forma más eficiente. Se pueden distinguir los siguientes.
- Datos estructurados: Suelen ser bases de datos relacionales y que se encuentran en almacenes de datos o tablas, es por esto que se definen por su longitud y formato, también puede incluir fechas, números y cadenas de caracteres.
- Datos no estructurados: Es la información que ha sido almacenada tal y como fue recolectada. No cuentan con un formato específico ni tampoco se encuentran dispuestos en una tabla predeterminada. Algunos de estos tipos son los documentos en PDF, multimedia, documentos de texto o correos electrónicos.
- Datos semiestructurados: Son los archivos de hoja de cálculo, HTML o XML. Se diferencian porque contienen marcadores que separan los elementos entre sí.
Para finalizar, es importante que sepas que para lograr utilizar los macrodatos para hacer predicciones de mercado o descubrir nuevas tendencias es importante utilizar el Data Science. A través de esta se puede aprovechar toda la información recopilada y utilizarla a tu favor.
Por ejemplo, la ciencia de datos puede ser la base para generar la información que necesitas para alimentar herramientas de aprendizaje automático o Machine Learning, de forma que puedas mejorar los procesos productivos o de ventas a través de robots avanzados.
El beneficio final del Big Data para tu empresa es hacer que cuentes con una mayor eficiencia tecnológica y para generar más ganancias a largo plazo.
