El valor de la gestión de datos

Características de los datos en las soluciones Big Data

Publicado el 23/04/16 21:00

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Como es bien sabido, los grandes datos se caracterizan por tres magnitudes principales conocidas como las tres "V" de Big Data, relativas al volumen, la velocidad y la variabilidad. Mientras el primero alude a las ingentes cantidades de información y la velocidad a la alta frecuencia con la que se generan, su condición de variable se refiere a su heterogeneidad.

La diversidad de los datos del Big Data no permite encontrar rasgos en común que faciliten un tratamiento uniforme desde un principio, si bien se trata de una característica ventajosa de cara sacar partido de ellos. De hecho, este particular los convierte en tremendamente ricos para su análisis si pretendemos encontrar nuevas oportunidades de negocio.

Y, por otra parte, si se busca introducirlos en una base de datos relacional para darles un uso que lo aconseje serán necesarias las pertinentes adaptaciones. En resumen, el mix de información abarca data estructurada proveniente de fuentes propias o externas, así como datos no estructurados, y todo ello es susceptible de ser utilizado para realizar análisis. 

Así pues, por lo general las iniciativas de Big Data utilizan datos que pueden ser de muy distinto tipo. Una información de naturaleza diversa que contrasta con los datos estructurados del tradicional modelo relacional. Por contra, ahora los datos son disímiles y surgen sin cesar de muy distintos orígenes, siguiendo el triple patrón apuntado. 

Nos encontramos, en suma, con datos que son excesivos para las actuales bases de datos relacionales, y en su mayoría no están estructurados: video, audio, imágenes, redes sociales, procedentes de sensores y de otras muchas fuentes que no cesan de aumentar. Igualmente, en sistemas híbridos que se pueden analizar junto con la información contenida en las bases de datos relacionales.

 

Nuevas soluciones tecnológicas

Lógicamente, se requieren nuevas tecnologías para el tratamiento de estos datos para alimentar el nuevo concepto de Business Intelligence y, en suma, adaptarnos al nuevo contexto marcado por la transformación digital. Si bien ya existían soluciones capaces de dar respuesta, solo ahora se ha logrado la eficiencia necesaria para hacerlas más accesibles. Actualmente, su uso puede ser decisivo y, sin duda, mejorar la toma de decisiones se ha convertido en un imperativo en el actual entorno globalizado, dominado por una gran competitividad.

Para aprovechar esta oportunidad a nivel empresarial hemos de poder manejar cualquier tipo de datos, sin importar el volumen, y además hacerlo de forma adecuada. De hecho, a menudo se logran mejores resultados cuando se tienen más tipos de datos y se usan en tiempo real, si bien cada proyecto requiere un planteamiento ad hoc.

Para hacer un uso productivo de los datos, en definitiva, se requiere contar con tecnología capaz de responder a sus características (Apache Hadoop, MapReduce y marcos de trabajo similares), almacernarlos y analizarlos de forma específica para obtener valor, siempre según el enfoque estipulado por un data science. En muchas ocasiones, con el fin de visualizarlos con el objeto de descubrir patrones y tendencias que generen un conocimiento capaz de mejorar las ventajas competitivas.

Fuente imagen: cooldesign / FreeDigitalPhotos.net

 

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Temas: Big Data