Big Data ¿En que consiste y su uso?

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a la gran cantidad de información que producen nuestros dispositivos a gran escala, la finalidad del Big Data es poder diseñar nuevos productos y servicios basándose en los nuevos Insights que adquirimos sobre nuestro clientes, sobre nuestra competencia o el mercado en general.

La verdad sobre que es Big Data va mas allá de solo pensar en 

Datos Masivos

La mayoría de expertos definen el Big Data en términos 

de las cinco "Vs"

• Volumen: La cantidad de datos que suministramos cada día es un reto que asumen las organizaciones cada día para procesar dicha información y darle un buen uso.
• Velocidad: La velocidad de los datos es otro factor importante a la hora de dar respuesta inmediata en tiempo real y ser mas eficiente. 
• Variedad: Sin embargo, el Big Data tiene gran variedad de información de diferentes tipos como: imágenes, vídeos, bases de datos, hojas de calculo, entre otros, debido a esto es importante conservar todos estos archivos y darles un buen uso.
• Veracidad: Los datos deben ser confiables y congruentes, ser verídicos y que la fuente sea autentica para que se tomen buenas decisiones.
• Valor: Finalmente los datos tienen que ser una fuente de ingresos que nos permitan realizar análisis y beneficios para las compañías y sean rentables.  

Tipos de Big Data

A la hora de clasificar los grandes datos, podemos hacerlo según dos criterios: procedencia y estructura, según su procedencia los datos pueden llegar desde distintas fuentes, las cuales son:

• Desde la web y las redes sociales, información alojada en un sitio web, la información generada por los usuarios en redes sociales o información buscada en los buscadores.
• Machine to Machine(M2M): Datos suministrados a partir de la comunicación entre sensores inteligentes integrados en objetos de uso cotidiano.
• Transacciones: Incluye registro de facturación, llamadas o transacciones entre cuentas.
• Biométricos: Datos generados por tecnología de identificación de personas mediante el reconocimiento facial, lector de huellas dactilares o mediante información genética. 
• Generados por personas: A través de correos electrónicos, servicios de mensajería o grabaciones de llamadas.
• Generados por organizaciones: Tanto publicas como privadas, datos relacionados con el medio ambiente, estadísticas gubernamentales sobre población y economía, historiales clínicos electrónicos, etc.

Por otro lado según su estructura, los datos pueden ser:

• Estructurados: Datos que tienen definido su formato, tamaño y longitud, como las bases de datos relacionales o Data Warehouse. 
• Semiestructurados: Datos almacenados segun una cierta estructura flexible y con metadatos definidos, como XML y HTML, JSON, y las hojas de calculo (CSV, Excel).
• No estructurados: Datos sin formato especifico, como ficheros de texto (Word, PDF, correos electrónicos) o contenido multimedia (Audio, Video o Imágenes).

Ejemplos reales de qué es Big Data y para qué sirve?

Para entender el modo práctico y sacarle provecho al Big Data analicemos algunos ejemplos reales de su uso:

• Marketing (Segmentación de clientes): Muchas compañías usan los datos para segmentar a los clientes y atraer mas clientes con nuevos productos o servicios que hay por suplir sus necesidades y encontrar nuevos campos de negocio en el mercado.

• Deportes (Optimización del rendimiento): Dispositivos como los smart watches que registran información vital de nuestro estado físico como las calorías, los pasos, nuestro ritmo cardíaco, entre otros.

• Salud pública (Codificación de material genético): Existen plataformas para analizar y descodificar cadenas de ADN para comprender mejor las enfermedades y encontrar nuevos tratamientos.

• Nuevas tecnologías (Desarrollo de dispositivos autónomos): En el campo automovilistico el desarrollo de coches autónomos que utilizan muchos datos para ser inteligentes, otro ejemplo son los dispositivos de voz como son Alexa de Amazon (Alexa es un asistente virtual desarrollado por Amazon, utilizado por primera vez en los altavoces inteligentes Amazon Echo), otro es Google Home, entre otros.

• Seguridad (Detección y prevención de crímenes): Las agencias de seguridad utilizan el Big Data para rastrear y detener los ciber ataques en la web, para evitar actividades delictivas y que no se roben información privilegiada que afecte a las compañías y al gobierno.  

Así que luego de entender un poco que es el Big Data y como se usa en la vida real, les dejare unas herramientas para ponerlo en practica.

• Hadoop: Es una herramienta de código abierto que nos permite tanto gestionar los grandes volúmenes de datos, como analizarlos y procesarlos.
• NoSQL: Se trata de sistemas que no utilizan SQL como lenguaje de consultas, lo que a pesar de no poder garantizar la integridad de los datos, permite obtener ganancias significativas en escalabilidad y rendimiento a la hora de trabajar con Big Data, una de las bases de datos NoSQL más populares es MongoDB.
• Spark: Es un framework de computación en cluster de código abierto que permite procesar los datos de forma rapida, permite escribir aplicaciones en Java, Scala, Python, R y SQL y funciona tanto sobre Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, como de forma independiente o en la nube.
• Storm: Es un sistema de computación en tiempo real distribuido de código libre, Storm permite procesar flujos ilimitados de datos en tiempo real de manera sencilla, lo cual se puede usar en cualquier lenguaje de programación. 
• Hive: Es una infraestructura de Data Warehouse construida sobre Hadoop, facilita la lectura, escritura y administración de grandes conjuntos de datos que residen en almacenamiento distribuido mediante SQL.

Hemos visto los grandes beneficios del Big Data para las compañías y su uso, no cabe duda que las compañías que implemente este concepto serán mas competitivas a la hora de establecer nuevos servicios o productos que pongan en marcha para ser exitosos. 

Espero que les haya gustado este nuevo post, les sea de gran ayuda, me ayuden a compartirlo y comentar.