Tutorial de Big Data para principiantes: todo lo que necesita saber

Big Data, como concepto, se ha evocado en casi todas las conversaciones sobre innovaciones digitales, Internet de las cosas (IoT) e investigación en ciencia de datos. Sin embargo, todavía existe cierta confusión sobre qué significa exactamente este término. En este tutorial de Big Data, nuestro objetivo es aclarar todo lo que necesita saber antes de comenzar con Big Data.

En pocas palabras, Big Data es la recopilación, el análisis y el procesamiento de grandes cantidades de datos variados que surgen de múltiples fuentes. Estos grandes conjuntos de datos pueden proporcionar información sobre el comportamiento humano e informar prácticas comerciales, estrategias, diseño de productos, inteligencia artificial y más. En este tutorial de Big Data, lo guiaremos a través de los conceptos y terminologías clave en torno a la palabra de moda.

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Esperamos que al final de este tutorial, tenga suficiente idea para dar sus primeros pasos en el viaje de Big Data. Pero, antes de continuar con eso en nuestro tutorial de Big Data, veamos la diferencia entre small data y Big Data.

Pequeños datos frente a grandes datos

Es fácil comprender el alcance de los grandes datos a través de la comparación con los datos pequeños. Los datos pequeños son información que puede ser gestionada por una sola máquina o mediante el uso de métodos tradicionales de análisis. La fuente y el impacto de estos datos son de menor escala. Por ejemplo, los registros de producción se pueden usar para desarrollar informes de rendimiento semanales sobre la productividad de una línea de fabricación; o los resultados de la encuesta se pueden utilizar en un informe de marketing sobre la percepción de la marca.

Para comprender la distinción clara entre los dos tipos de datos, todo lo que tenemos que hacer es mirar algunas estadísticas: para 2020, cada persona en la tierra generará 1,7 MB de datos por segundo, provenientes de más de 50 mil millones de dispositivos conectados a Internet. Un volumen tan grande de datos, de casi la misma cantidad de fuentes, se puede utilizar para informar decisiones comerciales para industrias enteras, reestructurar sitios de comercio electrónico e incluso revolucionar la prestación de atención médica.

Ahora que tiene una idea aproximada de lo que es Big Data, llevemos este tutorial de Big Data un paso más allá y hablemos sobre los conceptos básicos.

Características de los grandes datos

¿Cómo procesa datos heterogéneos a una escala tan grande, donde los métodos tradicionales de análisis definitivamente fallan? Este ha sido uno de los desafíos más importantes para los científicos de big data. Para simplificar la respuesta, Doug Laney, analista clave de Gartner, presentó los tres conceptos fundamentales para definir “big data”.

Volumen

Este es el principal distintivo cuando se trata de sistemas Big Data. Cada uno de nosotros tiene una huella digital, y la cantidad de conjuntos de datos que se pueden recopilar de cada uno de nuestros dispositivos es alucinante. Tomemos como ejemplo a Facebook: a partir de 2016, había 2,6 billones de publicaciones en la plataforma de redes sociales. Twitter registra 500 millones de tweets por día. Agregue esto a todos los demás dispositivos digitales a los que uno está conectado, y es fácil entender cómo cada ser humano en el planeta genera un promedio de 0,77 GB de datos por día.

Velocidad

El 90% de los datos actualmente disponibles se generó solo en los últimos dos años. Cada día se generan 2,5 quintillones de bytes de datos, y se espera que estos datos se procesen en tiempo real (o casi en tiempo real) para generar conocimientos que no se volverán redundantes en un mundo en constante cambio. Esta es la razón por la que los analistas de big data se han alejado de un enfoque tradicional orientado a lotes y han adoptado el análisis en tiempo real para asegurarse de que están generando información que es relevante para la situación actual.

Variedad

Lo que hace que los sistemas de big data sean tan relevantes para las empresas y las comunidades es el hecho de que se trata de conjuntos de datos únicos, ya que surgen de diversas fuentes y se procesan utilizando diversos métodos. Los datos pueden obtenerse de fuentes de redes sociales, dispositivos físicos como Fitbit, sistemas de seguridad para el hogar, sistemas de GPS para automóviles y más. Los datos en sí son muy diversos: pueden ser medios enriquecidos (fotos, videos, audios) o registros estructurados y datos no estructurados. La USP de big data es que consolida toda esta información, independientemente de su origen, para proporcionar un conjunto completo de datos de cada usuario.

Las Tres V se han utilizado para distinguir big data desde 2001, pero las últimas narrativas están a favor de agregar 'veracidad, visualización, variabilidad y valor' a esta lista, lo que amplía aún más el alcance del análisis de big data.

Eso fue sobre las características de Big Data, a continuación en este tutorial de Big Data, hablemos sobre cómo hacer que estos datos funcionen y obtener información de ellos.

¿Cómo dar sentido a los grandes datos?

La USP de Big Data es la variedad de conocimientos que se pueden extraer. Por lo general, esto no se puede hacer a través de métodos tradicionales, ya que muchas de las ideas, tendencias y patrones a menudo no son obvios. Además, las tecnologías de análisis de datos pequeños no se prestan al gran volumen y variedad de contenido generado a través de métodos de datos masivos.

Para superar estas barreras, se han desarrollado varias tecnologías nuevas, siendo la más popular Apache Hadoop. Estas tecnologías utilizan computación en clúster para ingerir información en un sistema de datos, computar y analizar los datos y visualizar los flujos de datos.

Big Data ha encontrado un lugar firme en cualquier dominio imaginable y sería un error no hablar de las maravillas que está haciendo Big Data.

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Terminemos este tutorial de Big Data hablando de las Aplicaciones de Big Data:

Aplicaciones de Big Data

• Desarrollo personal: a un nivel más individual, el big data se utiliza para optimizar la salud individual. Los brazaletes y los relojes inteligentes utilizan datos sobre el ciclo de sueño, el consumo de calorías, los niveles de actividad y más para desarrollar conocimientos sobre cómo mejorar la salud del usuario, lo que retroalimenta al usuario individual de manera personalizada.
• Publicidad: las empresas de marketing están utilizando una variedad de puntos de datos, incluidos GPS, patrones de tráfico, seguimiento del movimiento de los ojos, etc. para determinar qué anuncios les interesan más a las personas, determinando así una estrategia de marketing más precisa. Esta es una ruptura con la estrategia de marketing tradicional, donde el precio era "por impresión" del anuncio.
• Optimización de la cadena de suministro: Big data está jugando un papel importante en la optimización de la ruta de entrega (una gran preocupación para empresas como Amazon y eBay), donde los datos de tráfico en vivo, el comportamiento del conductor, etc., se rastrean mediante identificadores de radiofrecuencia y sistemas GPS para identificar la ruta correcta a tomar, dependiendo de la hora del día y del año.
• Pronóstico del tiempo: las aplicaciones en los teléfonos móviles se están utilizando para obtener información sobre patrones climáticos en tiempo real. Mediante el uso de una combinación de termómetros ambientales, barómetros e higrómetros, estas aplicaciones pueden generar datos precisos en tiempo real para modelos predictivos, lo que puede mejorar enormemente la precisión de los sistemas de pronóstico del tiempo.
• Construcción de infraestructura de ciudad inteligente: las ciudades están probando sistemas de análisis de big data para desarrollar infraestructura de ciudad inteligente. California, asolada por la sequía, utilizó análisis de big data para rastrear el uso de agua por parte de los consumidores, lo que ayudó a reducir el uso de agua en un 80 %. Los Ángeles ha reducido su congestión de tráfico en un 16 % mediante el control de las señales de tráfico de la ciudad.

Con cada año que pasa, Big Data solo se hace más grande y se fortalece en todos los dominios. Esperamos que este tutorial de Big Data haya podido ayudarlo a comprender la exageración detrás de la palabra "Big Data". Si está interesado en profundizar más, existen numerosos tutoriales, cursos y certificaciones de Big Data que lo ayudarán a hacerlo bien.

No espere más, deje que este tutorial de Big Data sea la chispa que necesita para domar a la bestia que es Big Data.

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