¿Interesado en estudiar Ingeniería de sistemas? En ese caso, es necesario que conozcas qué es el big data y cuál es su importancia. Este se centra en una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recopilados por organizaciones.
Estos pueden extraerse para obtener información y usarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado. Los sistemas que procesan y almacenan big data se han convertido en un componente común de las arquitecturas de gestión de datos en las organizaciones, combinados con herramientas que respaldan los usos de análisis de big data.
A menudo se caracteriza por las tres V:
Estas características fueron identificadas por primera vez en 2001 por Doug Laney, entonces analista de la consultora Meta Group Inc. Gartner los popularizó aún más después de que adquirió Meta Group en 2005. Más recientemente, se agregaron varias otras V a diferentes descripciones de big data, incluida la veracidad, el valor y la variabilidad.
Asimismo, las implementaciones de big data a menudo implican terabytes, petabytes e incluso exabytes de datos creados y recopilados a lo largo del tiempo. Sigue leyendo el siguiente artículo para saber más del tema.
Las empresas usan big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, brindar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras acciones que, en última instancia, pueden aumentar los ingresos y las ganancias.
Las organizaciones que lo utilizan de manera eficaz tienen una ventaja competitiva potencial sobre las que no lo hacen porque pueden tomar decisiones comerciales más rápidas e informadas.
Por ejemplo, los macrodatos proporcionan información valiosa sobre los clientes que puede ser utilizada para perfeccionar el marketing, publicidad y promociones con el fin de aumentar la participación de los clientes y las tasas de conversión.
Tanto los datos históricos como en tiempo real se pueden analizar para evaluar las preferencias cambiantes de los consumidores o compradores corporativos, lo que permite a las empresas responder mejor a los deseos y necesidades de los clientes.
Los investigadores médicos también utilizan big data para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo y los médicos para ayudar a diagnosticar enfermedades y afecciones médicas en los pacientes.
Además, una combinación de datos de registros médicos electrónicos, sitios de redes sociales, la web y otras fuentes brinda a las organizaciones de atención médica y agencias gubernamentales información actualizada sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas.
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El big data proviene de innumerables fuentes. Algunos ejemplos son los sistemas de procesamiento de transacciones, bases de datos de clientes, documentos, correos electrónicos, registros médicos, registros de flujo de clics de Internet, aplicaciones móviles y redes sociales.
También incluye datos generados por máquinas, como archivos de registro de red y servidores y datos de sensores en máquinas de fabricación, equipos industriales y dispositivos de Internet de las cosas.
Además de los datos de los sistemas internos, los entornos de big data a menudo incorporan datos externos sobre los consumidores, los mercados financieros, las condiciones climáticas y de tráfico, la información geográfica, la investigación científica y más.
Las imágenes, los videos y los archivos de audio también son formas de big data, y muchas aplicaciones de big data implican la transmisión de datos que se procesan y recopilan de forma continua.
El big data a menudo se almacena en un lago de datos. Si bien los almacenes de datos se construyen comúnmente sobre bases de datos relacionales y solo contienen datos estructurados, los lagos de datos pueden admitir varios tipos de datos y, por lo general, se basan en clústeres de Hadoop, servicios de almacenamiento de objetos en la nube, etc.
Muchos entornos de big data combinan múltiples sistemas en una arquitectura distribuida. Por ejemplo, un lago de datos central podría integrarse con otras plataformas, incluidas bases de datos relacionales o un almacén de datos.
Los datos en los sistemas de big data pueden dejarse sin procesar y luego filtrarse y organizarse según sea necesario para usos analíticos particulares. En otros casos, se pre procesa utilizando herramientas de minería de datos y software de preparación de datos para que esté listo para las aplicaciones que se ejecutan regularmente.
El procesamiento de big data impone grandes exigencias a la infraestructura informática subyacente. La potencia informática necesaria a menudo la proporcionan los sistemas en clúster que distribuyen las cargas de trabajo de procesamiento entre cientos o miles de servidores básicos, utilizando tecnologías como Hadoop y el motor de procesamiento Spark.
Obtener ese tipo de capacidad de procesamiento de manera rentable es un desafío. Como resultado, la nube es una ubicación popular para los grandes sistemas de datos. Las organizaciones pueden implementar sus propios sistemas basados en la nube o utilizar ofertas de big data como servicio administradas de proveedores de la nube.
Los usuarios de la nube pueden ampliar la cantidad necesaria de servidores el tiempo suficiente para completar proyectos de análisis de big data. La empresa solo paga por el almacenamiento y el tiempo de cómputo que utiliza, y las instancias de la nube se pueden apagar hasta que se vuelvan a necesitar.
Para obtener resultados válidos y relevantes de las aplicaciones de análisis de big data, los científicos de datos y otros analistas deben tener una comprensión detallada de los datos disponibles y una idea de lo que están buscando en ellos.
Eso hace que la preparación de datos, que incluye la creación de perfiles, la limpieza, la validación y la transformación de conjuntos de datos, sea un primer paso crucial en el proceso de análisis.
Una vez que los datos se han recopilado y preparado para el análisis, se pueden aplicar varias disciplinas de ciencia de datos y análisis avanzado para ejecutar diferentes aplicaciones, utilizando herramientas que brindan funciones y capacidades de análisis de big data.
Esas disciplinas incluyen el aprendizaje automático y su rama de aprendizaje profundo, modelado predictivo, minería de datos, análisis estadístico, análisis de transmisión, minería de texto y más.
La Ingeniería y el big data van de la mano. Con las habilidades adecuadas, podrás potencializar tus negocios. Solo recuerda tomar en consideración todo lo aprendido en tus clases para ser un profesional de éxito.
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