En los últimos años, big data se ha convertido en un término importante en el campo de la informática. Uno tiene la impresión de una “gran cantidad de datos” del término “Big data”. No está mal asociar big data con cantidades masivas de datos, pero deja una imagen incompleta de big data.

Big data se enfrenta a muchos desafíos, además de manejar una enorme cantidad de datos. Los desafíos relacionados con los grandes datos son

1. Extracción sistemática de información a partir de grandes datos.
2. Métodos para analizar la gran cantidad de datos.
3. Tratar con diferentes conjuntos de datos para obtener información útil.

Big data es un término utilizado para referirse a diferentes tipos de tecnologías para extraer información útil y significativa de un montón de datos masivos. Cada conjunto de datos extensos tiene sus desafíos únicos asociados con él para capturar y administrar los datos.

Los datos tradicionales, al igual que los datos relacionales, solían estar en forma estructurada o semiestructurada. Por lo tanto, era fácil extraer información útil o deseada de él. Sin embargo, los grandes datos se recopilan de diferentes fuentes y en varios tamaños. Como resultado, los datos pueden estar en un formato estructurado, no estructurado y semiestructurado. Por lo tanto, se utilizan diferentes tipos de tecnologías para aprovechar la gran cantidad de datos para obtener información útil de ellos.

La cantidad de big data está aumentando cada vez más debido a cada pequeña actividad que se lleva a cabo en Internet. Todas las actividades, desde hacer una videollamada de 10 segundos con su madre hasta agregar un artículo a su carrito en un sitio web de comercio electrónico, se suman a la cantidad de grandes datos. Se requiere un proceso de procesamiento único para recopilar los datos producidos por cada dispositivo conectado a Internet.

Además, también requiere algoritmos especiales para analizar y obtener información útil a partir de datos no uniformes. En los tiempos actuales de tecnologías tan avanzadas, las empresas todavía luchan por manejar grandes cantidades de datos todos los días. Por lo tanto, se puede hacer referencia a big data como los datos que no se pueden administrar y analizar con las herramientas y técnicas tradicionales utilizadas para el análisis de datos estructurados y semiestructurados.

Hay una frase famosa en Internet, que es “Los datos son un nuevo combustible”. Esta frase es bastante correcta en la actualidad. Porque una gran cantidad de actividades relacionadas con un negocio se realizan en Internet y una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados se recopilan todos los días de estas actividades. Estos datos pueden resultar muy beneficiosos para las empresas si saben cómo obtener información útil de los datos sin procesar.

Hay varios ejemplos de empresas que están ganando un millón de dólares al hacer el uso correcto de los grandes datos. Tomemos el caso de la empresa, que ha construido su imperio simplemente haciendo un uso adecuado de los datos masivos. Según el sitio web Seotribunal, Google recibe aproximadamente 63.000 búsquedas por segundo todos los días. Google considera más de 200 factores antes de responder una consulta buscada.

Bastante impresionante, ¿ehhh? ¿Alguna vez ha pensado en cómo Google hace posible responder a todas sus consultas en segundos cuando no puede encontrar su calcetín en una habitación de 200 metros cuadrados? Del mismo modo, los grandes datos juegan un papel vital en varios sectores, como el comercio minorista, los medios, la tecnología, las redes sociales, la industria financiera y los viajes. Por lo tanto, es correcto decir que Big Data es un campo nuevo que consiste en desafíos como clasificación, gestión, análisis, nuevas herramientas y tecnología para manejar cantidades masivas de datos sin procesar.

En este artículo, hablaré sobre las diferentes características de los grandes datos o las 5 V de los grandes datos que necesita saber para establecer una comprensión de los grandes datos.

Características de los grandes datos

1. Volumen

El volumen es la característica más importante de los grandes datos. Es el enorme tamaño de los datos, lo que los convierte en big data. El significado del volumen de datos es la gran cantidad de datos generados cada segunda plataforma. Por ejemplo, según un sitio web digital, cada día se cargan aproximadamente 95 millones de fotos en Instagram, una plataforma de redes sociales. Y otra popular plataforma de redes sociales, Facebook, genera cuatro nuevos petabytes de datos al día.

Estas organizaciones no pueden administrar ni manejar una cantidad tan grande de datos utilizando herramientas tradicionales de administración de datos como la tecnología de bases de datos relacionales. Por lo tanto, los datos se almacenan en diferentes ubicaciones con la ayuda de sistemas de distribución y se reúnen con la ayuda de software.

Las cifras que mencioné anteriormente aumentan con cada segundo que pasa, y los ingenieros deben presentar nuevas ideas y métodos para manejar datos tan grandes.

Sin embargo, hasta el momento actual, cuando escribo este artículo, no se ha inventado una técnica que pueda proporcionar una solución permanente al problema. Pronto, la cantidad de datos superará con la inclusión de un número cada vez mayor de contribuyentes para generar nuevos datos.

Por ejemplo, además de los seres humanos, gracias al Internet de las Cosas, habrá sensores en todo el mundo, generando enormes cantidades de datos cada segundo. Este es uno de los desafíos más críticos que esperan a los emprendedores digitales.

2. Velocidad

La segunda V de big data es la velocidad. La velocidad se refiere a la velocidad a la que diferentes fuentes generan datos cada segundo del día. Además de la generación de datos, la velocidad también incluye la recopilación y el análisis de datos. La velocidad en el acceso a los datos juega un papel fundamental en el big data. Porque muchas transacciones se realizan en tiempo real.

Por ejemplo, una persona que paga una factura con su tarjeta de crédito en un restaurante, una persona que juega en línea o una persona que compra en un sitio web de comercio electrónico. Para poder brindar servicios en tiempo real a los usuarios, las empresas deben analizar la transacción y autorizarla a la velocidad de la luz.

Además de esto, se generan enormes datos en forma de correos electrónicos, mensajes, fotos y videos que deben recopilarse, analizarse y almacenarse para los usuarios. Las tecnologías de big data analizan los datos tan pronto como se generan sin agregarlos a las bases de datos.

3. Variedad

La tercera v de big data significa variedad. Variedad significa los diferentes tipos de datos generados. Una variedad de datos es una característica importante de los grandes datos. Big data se ocupa de la naturaleza diferente, compleja y no estructurada de los datos.

Hace unos años, los datos generados estaban en forma estructurada, como nombres, direcciones, números de teléfonos móviles, etc. Después de la digitalización, una parte importante de los datos generados están en forma no estructurada. Por ejemplo, fotos, videoclips, mensajes de texto, publicaciones en redes sociales.

Las viejas técnicas tradicionales de bases de datos no son suficientes para manejar tal variedad de datos. Por lo tanto, las técnicas de big data están diseñadas para gestionar y analizar el tipo de datos generados por diferentes fuentes.

4. Valor

Otra característica importante del big data es el valor de la información extraída de los datos. No importa cuántos datos recopile, pero si no puede usarlos para mejorar su negocio o no puede usarlos para obtener beneficios monetarios, entonces es inútil y todos sus esfuerzos para extraer los datos tampoco tienen sentido. La información correcta extraída de la plataforma de redes sociales también puede ayudarlo a ganar las elecciones. Usted sabe lo que quiero decir.

Si tiene una cantidad considerable de datos, entonces es crucial determinar con qué propósito desea utilizar los datos y extraer exactamente esa información de los datos.

Por ejemplo, ¿ha notado que ve anuncios de diferentes productos que acaba de ver en un sitio web de comercio electrónico o que ha agregado a su carrito del sitio web? Con base en esta información, las empresas diseñan anuncios especialmente seleccionados para usted que lo hacen regresar al sitio para completar su transacción.

5. Veracidad

Hablemos de la última característica del big data, que es la veracidad. Veracidad significa la confiabilidad de los datos. Si los datos que está utilizando no son precisos, entonces no obtendrá los resultados deseados como desea.

Su pila de datos no servirá de nada si no es precisa. Por ejemplo, a veces, las empresas compran datos para ejecutar sus campañas de marketing. Si quieren realizar una campaña en India, entonces tener la lista de contactos de personas en los EE. UU. será inútil.

Por lo tanto, asegúrese de que los datos que está utilizando sean precisos y obtenidos de una fuente confiable.