¿Qué es Big Data y para qué sirve?

Big data

Big data es la dirección de la que todos hablan, pero pocas personas lo conocen bien. Los gigantes del comercio electrónico, las empresas industriales y las corporaciones de información están invirtiendo miles de millones en esta tecnología. Qué es Big Data, qué perspectivas ofrecen y dónde se utilizan?

¿Qué es el Big Data?

big data

Big data es un área tecnológica moderna relacionada con el procesamiento de grandes cantidades de datos que están en constante crecimiento. Big Data es la información en sí misma, los métodos de su procesamiento y análisis. Las perspectivas que Big Data puede aportar son interesantes para las empresas, el marketing, la ciencia y el estado..
En primer lugar, los grandes datos siguen siendo información. Tan grande que le resulta difícil operar con herramientas de software convencionales. Puede ser estructurado (procesado) y no estructurado (fragmentado). Aquí hay algunos ejemplos de ello:

• Datos de estaciones sismológicas en toda la Tierra..
• base de datos de cuentas de usuario de Facebook.
• Información de geolocalización de todas las fotos publicadas hoy en Instagram.
• Bases de datos de operadores móviles..

Big Data desarrolla sus propios algoritmos, herramientas de software e incluso máquinas. Para encontrar un medio de procesar información en constante crecimiento, es necesario crear soluciones nuevas e innovadoras. Es por eso que Big Data se ha convertido en un área separada en el campo tecnológico..

VVV – Señales de Big Data

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Para reducir la confusión de las definiciones de Big Data, se han desarrollado características a las que deben corresponder. Todo comienza con la letra V, por lo que el sistema se llama VVV:

• Volumen – volumen. Medimos la cantidad de información..

• Velocidad. La cantidad de información no es estática: aumenta constantemente y las herramientas de procesamiento deben tener esto en cuenta.

• Variedad – diversidad. No se requiere información para tener un formato. Puede ser no estructurado, parcial o totalmente estructurado..

A estos tres principios, con el desarrollo de la industria, se agregan V adicionales. Por ejemplo, veracidad – confiabilidad, valor – valor o viabilidad – vitalidad.

Pero los primeros tres son suficientes para comprender: los grandes datos son medibles, incrementales y heterogéneos.

Para que sirve el big data

big data

El objetivo principal de trabajar con big data es frenarlos (analizarlos) y dirigirlos. La humanidad ha aprendido a producir y extraer grandes cantidades de información, pero todavía hay problemas con su gestión..


En este momento, big data está ayudando a resolver estos problemas:


• aumento de la productividad laboral;
• publicidad precisa y optimización de ventas;
• predicción de situaciones en los mercados nacionales y mundiales;
• mejora de bienes y servicios;
• mejora de la logística;
• orientación al cliente de alta calidad en cualquier negocio.

Big data hace que los servicios sean más convenientes y rentables tanto para vendedores como para compradores. Las empresas pueden averiguar qué productos son más populares, cómo formar una política de precios, cuándo es el mejor momento para las ventas, cómo optimizar los recursos de producción para hacerlo más eficiente. Debido a esto, los clientes reciben la oferta exacta «sin agua».

Fuente: lifehacker.ru 

Donde se usan más datos

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• Almacenamiento en la nube. Almacenar todo en computadoras locales, discos y servidores es inconveniente y costoso. Los grandes centros de datos en la nube se convierten en una forma confiable de almacenar información disponible en cualquier momento..

• Blockchain. La tecnología revolucionaria que ha estado sacudiendo al mundo en los últimos años simplifica las transacciones, las hace más seguras y, lo más importante, se adapta bien a las operaciones de procesamiento entre una gran cantidad de contrapartes debido a su algoritmo matemático.

• Autoservicio. La robotización y la automatización industrial reducen el costo de hacer negocios y el costo de bienes o servicios..

• Inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Imitar el pensamiento cerebral ayuda a que los sistemas receptivos sean efectivos en la ciencia y los negocios..

Estas áreas se crean y progresan mediante la recopilación y el análisis de datos. Los pioneros en el campo de tales desarrollos son: motores de búsqueda, operadores móviles, gigantes del comercio en línea, bancos.


Big Data será una parte integral de la Industria 4.0 y de Internet de las Cosas, cuando los sistemas complejos de una gran cantidad de dispositivos funcionan como un todo. Aquí hay ejemplos simples, ya no futuristas, de esto:


• La propia planta automatizada cambia la línea de productos, enfocándose en el análisis de la demanda, la oferta, el costo y la situación del mercado..

• La casa inteligente ofrece recomendaciones sobre cómo vestirse de acuerdo con el clima y qué ruta es la más rápida para llegar al trabajo por la mañana.

• La empresa analiza los canales de producción y distribución teniendo en cuenta los cambios en la situación real del mercado..

• La seguridad vial se mejora mediante la recopilación de datos sobre el estilo de conducción y las violaciones de los conductores individuales, así como la condición de sus automóviles..

Quién usa big data

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El mayor progreso de la industria está en los Estados Unidos y Europa. Estas son las empresas y departamentos extranjeros más grandes que usan Big Data:

• HSBC mejora la seguridad de los clientes de tarjetas de plástico. La compañía afirma que ha mejorado 10 veces el reconocimiento de transacciones fraudulentas y 3 veces mejor protección contra el fraude en general.

• La supercomputadora de Watson, desarrollada por IBM, analiza las transacciones financieras en tiempo real. Esto le permite reducir la frecuencia de falsas alarmas del sistema de seguridad en un 50% e identificar un 15% más de actividades fraudulentas..

• Procter&Gamble realiza estudios de mercado utilizando Big Data, prediciendo con mayor precisión los deseos de los clientes y la demanda de nuevos productos..

• El Ministerio de Trabajo alemán logra un gasto específico de fondos al analizar grandes datos al procesar solicitudes de beneficios. Esto ayuda a enviar dinero a quienes realmente lo necesitan (resultó que el 20% de los beneficios se pagaron de manera inapropiada). El ministerio afirma que las herramientas de Big Data redujeron los costos en € 10 mil millones.


Entre las empresas rusas vale la pena señalar lo siguiente:


• Yandex. Esta es una corporación que ejecuta uno de los motores de búsqueda más populares y fabrica productos digitales para casi todas las áreas de la vida. Para Yandex, Big Data no es una innovación, sino un deber dictado por las propias necesidades. La compañía tiene algoritmos para la orientación publicitaria, el pronóstico del tráfico, la optimización del motor de búsqueda, las recomendaciones de música, el filtrado de spam.

• Megáfono. El gigante de las telecomunicaciones llamó la atención sobre los grandes datos hace unos cinco años. El trabajo en geoanálisis condujo a la creación de soluciones llave en mano para el análisis del tráfico de pasajeros. En esta área, Megafon tiene una sociedad con Russian Railways..

• Beeline. Este operador móvil analiza las matrices de información para combatir el spam y el fraude, optimizar la línea de productos y predecir los problemas de los clientes. Se sabe que la corporación coopera con los bancos: el operador ayuda a evaluar de forma anónima la solvencia de los suscriptores.

• Sberbank. En el banco más grande de Rusia, se analizan los súper matrices para optimizar los costos, gestionar el riesgo de manera adecuada, combatir el fraude y calcular las bonificaciones y bonificaciones para los empleados. Los competidores resuelven tareas similares con Big Data: Alfa Bank, VTB24, Tinkoff Bank, Gazprombank.

Tanto en el extranjero como en Rusia, las organizaciones utilizan principalmente desarrollos de terceros y no crean herramientas para Big Data. En esta área, las tecnologías Oracle, Teradata, SAS, Impala, Apache, Zettaset, IBM, Vowpal son populares..

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