Características de Big Data: tipos y 5V

Introducción

El mundo que nos rodea está cambiando rápidamente, ahora vivimos una era basada en datos . Los datos están en todas partes, desde sus comentarios, publicaciones y me gusta en las redes sociales hasta los datos de sus pedidos y compras en los sitios web de comercio electrónico que visita a diario. Los motores de búsqueda utilizan sus datos de búsqueda para mejorar sus resultados de búsqueda. Para las grandes organizaciones, estos datos se presentan en forma de datos de clientes, cifras de ventas, datos financieros y mucho más.

¡Puedes imaginar cuántos datos se producen cada segundo! Grandes cantidades de datos se conocen como Big Data.

Comencemos con los conceptos básicos de Big Data.

¿Qué es Big Data?

Big Data se refiere a las enormes colecciones de datos que están estructurados y no estructurados. Estos datos pueden provenir de servidores, información del perfil del cliente, datos de pedidos y compras, transacciones financieras, libros de contabilidad, historial de búsqueda y registros de empleados. En las grandes empresas, esta recopilación de datos crece continuamente con el tiempo.

Pero no es importante la cantidad de datos que tiene una empresa, sino lo que está haciendo con esos datos. Las empresas tienen como objetivo analizar estas enormes colecciones de datos correctamente para obtener información. El análisis les ayuda a comprender los patrones en los datos que eventualmente conducen a mejores decisiones comerciales.

Todo esto ayuda a reducir tiempos, esfuerzos y costos. Pero esta enorme cantidad de datos no se puede almacenar, procesar y estudiar utilizando métodos tradicionales de análisis de datos. Por lo tanto, las empresas contratan analistas de datos y científicos de datos que escriben programas y desarrollan herramientas modernas. Obtenga más información sobre las habilidades de Big Data que uno necesita desarrollar.

Tipos de grandes datos

Big Data está presente en tres formas básicas. Ellos son -

1. Datos estructurados

Como sugiere el nombre, este tipo de datos está estructurado y bien definido. Tiene un orden consistente que puede ser entendido fácilmente por una computadora o un ser humano. Estos datos se pueden almacenar, analizar y procesar usando un formato fijo. Por lo general, este tipo de datos tiene su propio modelo de datos.

Encontrará este tipo de datos en las bases de datos, donde se almacenan ordenadamente en columnas y filas. Dos fuentes de datos estructurados son:

• Datos generados por máquinas: estos datos son producidos por máquinas como sensores, servidores de red, weblogs, GPS, etc.
• Datos generados por humanos: el usuario ingresa este tipo de datos en su sistema, como detalles personales, contraseñas, documentos, etc. Una búsqueda realizada por el usuario, los elementos que navega en línea y los juegos jugados son información generada por humanos.

Por ejemplo, una base de datos que consta de todos los detalles de los empleados de una empresa es un tipo de conjunto de datos estructurados.

2. Datos no estructurados

Cualquier conjunto de datos que no esté estructurado o bien definido se denomina datos no estructurados. Este tipo de datos no está organizado y es difícil de manejar, comprender y analizar. No sigue un formato consistente y puede variar en diferentes momentos. La mayoría de los datos que encuentras pertenecen a esta categoría.

Por ejemplo, los datos no estructurados son sus comentarios, tweets, acciones compartidas, publicaciones y me gusta en las redes sociales. Los videos que ves en YouTube y los mensajes de texto que envías a través de WhatsApp se acumulan como una gran cantidad de datos no estructurados.

3. Datos semiestructurados

Este tipo de datos está algo estructurado pero no completamente. Esto puede parecer desestructurado al principio y no obedece a ninguna estructura formal de modelos de datos como RDBMS. Por ejemplo, los documentos NoSQL tienen palabras clave que se utilizan para procesar el documento.

Los archivos CSV también se consideran datos semiestructurados.

Después de aprender los conceptos básicos, ahora comprendamos las características de Big Data.

Lea: ¿Por qué convertirse en un desarrollador de Big Data?

Características de los grandes datos

Las características principales de Big Data son:

1. Volumen

El volumen se refiere a las enormes cantidades de datos que se recopilan y generan cada segundo en las grandes organizaciones. Estos datos se generan a partir de diferentes fuentes, como dispositivos IoT, redes sociales, videos, transacciones financieras y registros de clientes.

Almacenar y procesar esta enorme cantidad de datos era un problema anterior. Pero ahora se utilizan sistemas distribuidos como Hadoop para organizar los datos recopilados de todas estas fuentes. El tamaño de los datos es crucial para comprender su valor. Además, el volumen es útil para determinar si una colección de datos es Big Data o no.

El volumen de datos puede variar. Por ejemplo, un archivo de texto tiene unos pocos kilobytes, mientras que un archivo de video tiene unos pocos megabytes.

Lea también: Diferencia entre Big Data y Hadoop

2. Variedad

Otra de las características más importantes del Big Data es su variedad. Se refiere a las diferentes fuentes de datos y su naturaleza. Las fuentes de datos han cambiado a lo largo de los años. Anteriormente, solo estaba disponible en hojas de cálculo y bases de datos. Hoy en día, los datos están presentes en fotos, archivos de audio, videos, archivos de texto y PDF.

La variedad de datos es crucial para su almacenamiento y análisis .

3. Velocidad

Este término se refiere a la velocidad a la que se crean o generan los datos. Esta velocidad de producción de datos también está relacionada con la rapidez con la que se procesarán estos datos. Esto se debe a que solo después del análisis y procesamiento, los datos pueden satisfacer las demandas de los clientes/usuarios.

Se producen cantidades masivas de datos a partir de sensores, sitios de redes sociales y registros de aplicaciones, y todo es continuo. Si el flujo de datos no es continuo, no tiene sentido invertir tiempo o esfuerzo en ello.

4. Valor

Entre las características de Big Data , el valor es quizás la más importante. No importa qué tan rápido se produzcan los datos o su cantidad, tiene que ser confiable y útil. De lo contrario, los datos no son lo suficientemente buenos para su procesamiento o análisis. La investigación dice que los datos de mala calidad pueden conducir a una pérdida de casi el 20% en los ingresos de una empresa.

Los científicos de datos primero convierten los datos sin procesar en información. Luego, este conjunto de datos se limpia para recuperar los datos más útiles. El análisis y la identificación de patrones se realizan en este conjunto de datos. Si el proceso es un éxito, los datos pueden considerarse valiosos.

5. Veracidad

Esta característica de Big Data está conectada con la anterior. Define el grado de confiabilidad de los datos. Como la mayoría de los datos que encuentra no están estructurados, es importante filtrar la información innecesaria y utilizar el resto para el procesamiento.

Conclusión

Big Data es la fuerza impulsora detrás de los principales sectores, como negocios, marketing, ventas, análisis e investigación. Ha cambiado las estrategias comerciales de las empresas basadas en el cliente y en el producto en todo el mundo. Por lo tanto, todas las características de Big Data deben tener la misma importancia a la hora de analizar y tomar decisiones.

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