Definición corta de Big Data

Básicamente La Big Data se refiere a conjuntos de datos de gran tamaño y complejidad, que superan las capacidades del software de procesamiento convencionales. Estos volúmenes masivos de datos pueden ser utilizados para resolver problemas empresariales que antes resultaban imposibles de abordar.

Ahora sí, vayamos un poco más a fondo, “¿Qué es la Big Data?”

No hay una única definición de Big Data, pero existe consenso sobre su impacto disruptivo y la necesidad de capturar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos. En los últimos años, se han publicado numerosos estudios sobre el tema, destacando el crecimiento exponencial de la creación de datos y la importancia de su gestión para que las organizaciones obtengan beneficios y enfrenten riesgos.

Adrián Merv de Gartner define Big Data como datos que superan las capacidades de las herramientas comunes para su gestión en tiempos razonables. El McKinsey Global Institute también lo describe como conjuntos de datos que exceden lo que el software típico puede manejar, subrayando que esta definición cambia con el tiempo y varía según el sector. Por ejemplo, en la actualidad, los volúmenes de Big Data pueden ir desde decenas de terabytes hasta petabytes.

Y ¿Para qué sirve el Big Data?

La consultora IDC lo describe como una nueva generación de tecnologías para capturar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes a alta velocidad, buscando extraer valor económico. Deloitte, por su parte, señala que Big Data se refiere a datos cuyo volumen supera las capacidades de herramientas informáticas comunes, con volúmenes que pueden oscilar entre terabytes y petabytes.

Características clave del Big Data

Gartner identifica tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad, lo que complica su gestión. La verdadera importancia de Big Data radica en cómo se puede aprovechar su potencial para descubrir nuevas oportunidades.

Las definiciones pueden variar según las necesidades de cada empresa. Algunas se enfocan en la cantidad de datos, otras en la velocidad de procesamiento o en la diversidad de  las fuentes.

Ejemplo de Big Data

¿Alguna vez has mencionado que te gustaría comprar algo y en un par de horas ya estás viendo anuncios relacionados?

Un ejemplo clásico del Big Data son los sistemas de recomendación, que capturan en tiempo real lo que hace el usuario en la web y lo combinan con datos históricos de ventas para ofrecer sugerencias al instante. Otras empresas enfrentan diferentes desafíos, como integrar fuentes de datos variadas, y lo que necesitan es poder combinarlas. Este proceso de captura se vuelve más complicado, ya que implica reunir toda esa información en un solo lugar para analizarla.