Big data que estudiar

Cómo utilizar los big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas (potencialmente en tiempo real), pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Esto es especialmente cierto cuando se utilizan técnicas sofisticadas como la inteligencia artificial. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente, números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Algunos de los mejores beneficios de la analítica de big data son la velocidad y la eficiencia. Hace sólo unos años, las empresas recopilaban información, realizaban análisis y descubrían información que podía utilizarse para tomar decisiones futuras. Hoy en día, las empresas pueden recopilar datos en tiempo real y analizar el big data para tomar decisiones inmediatas y mejor informadas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.

Beneficios del big data

Los autores escriben que el big data es mucho más potente que la analítica del pasado. Los directivos pueden medir y, por tanto, gestionar con más precisión que nunca. Pueden hacer mejores predicciones y tomar decisiones más inteligentes. Pueden dirigir intervenciones más eficaces en áreas que hasta ahora han estado dominadas por el instinto y la intuición en lugar de por los datos y el rigor. Las diferencias entre el big data y la analítica son una cuestión de volumen, velocidad y variedad: Ahora cruzan por Internet más datos cada segundo que los que se almacenaban en todo Internet hace 20 años. La información casi en tiempo real permite a una empresa ser mucho más ágil que sus competidores. Y esa información puede proceder de redes sociales, imágenes, sensores, la web u otras fuentes no estructuradas.

Sin embargo, los retos de gestión son muy reales. Los responsables de la toma de decisiones de alto nivel tienen que aprender a hacer las preguntas correctas y adoptar una toma de decisiones basada en pruebas. Las organizaciones deben contratar a científicos que puedan encontrar patrones en conjuntos de datos muy grandes y traducirlos en información empresarial útil. Los departamentos de TI tienen que trabajar duro para integrar todas las fuentes de datos internas y externas relevantes.

La importancia del big data pdf

Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros cree. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, la creación mundial de datos superará los 180 zetabytes.

Por lo tanto, se necesitan profesionales que comprendan los fundamentos de la ciencia de los datos, el big data y la analítica de datos, y que puedan hacer comparaciones como la ciencia de los datos frente a la analítica de datos, que ayudan a diferenciar entre las distintas disciplinas de procesamiento de datos.

Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, tienen algunas diferencias profundas. Este artículo le permitirá comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos, especialista en big data o analista de datos.

La ciencia de los datos es la combinación de: estadística, matemáticas, programación y resolución de problemas; la captura de datos de forma ingeniosa; la capacidad de ver las cosas de forma diferente; y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.

Ejemplos de big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas (potencialmente en tiempo real), pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Esto es especialmente cierto cuando se utilizan técnicas sofisticadas como la inteligencia artificial. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente, números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Algunos de los mejores beneficios de la analítica de big data son la velocidad y la eficiencia. Hace sólo unos años, las empresas recopilaban información, realizaban análisis y descubrían información que podía utilizarse para tomar decisiones futuras. Hoy en día, las empresas pueden recopilar datos en tiempo real y analizar el big data para tomar decisiones inmediatas y mejor informadas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.