Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: 10 cosas que debes saber

Conocer lo que gira en torno al mendo de Big Data es importante simplemente porque todo en nuestro mundo contemporáneo está conectado y genera datos;
Sólo hay que pensar en nuestro smartphone con todas sus aplicaciones, desde las menos pesadas hasta las que, como Facebook, intercambian grandes cantidades de datos, etc.
Big Data Analytics porque los datos tienen un impacto en la vida cotidiana y en el IoT (Internet of Thinks) el Internet de las Cosas; ayudan a rastrear patrones y a tomar decisiones, ayudan a entender los fenómenos (KPIs o métricas) y así saber qué hacer.

Índice de contenidos

Gestión de Big Data porque toda esta masa de datos tiene que ser gestionada, almacenada y mantenida para lo que se necesita y en el tiempo que se necesita, precisamente para poder hacer consultas cada vez más frecuentes y cada vez más relacionadas con algoritmos de inteligencia artificial.

Si volvemos a leer un post de 2012 de

COMPUTERWORLD.COM

ya contenía una predicción calculada precisamente para el año 2020, a saber, que cada uno de nosotros, independientemente de si somos hombres, mujeres o niños, generaría 5.200 gb de datos, teniendo en cuenta que la mayor parte de ellos no pasa por nuestras manos, sino que son generados por los propios sistemas que hablan entre sí.

Las cifras anteriores son realmente aterradoras, pero la gran mayoría de ellas, aunque se generan, no se utilizan, sino que permanecen en silencio a pesar de que podrían ser útiles.

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2012 Big Data Study infographic 600

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: ejemplos de la cantidad de datos que se generan

La cantidad de datos que se generan a diario es tan grande que los recursos para poder manejar esta gran cantidad de información deben estar más allá de la imaginación…

Todas estas estadísticas extraídas del

INTERNETLIVESTATS.COM

(si lo visitas, verás que ya han cambiado mucho) dan una idea de la cantidad de datos que se pueden producir y el nivel de recursos que hay que desplegar sólo para el análisis de datos.

A continuación, os damos un ‘ensayo’ de las estadísticas entre dos fechas sólo para darnos cuenta de lo mucho que crece el Big Data relacionado con las acciones (en este caso el Big Data Analytics) a pasos agigantados, la primera el 31 de marzo de 2020 y la segunda, en el día de hoy, 05 de octubre de 2020 (y que afecta al Big Data Management).

big data
big data 05102020

USUARIOS TOTALES DE INTERNET 4.517.295.074 son los usuarios de Internet en el mundo a 31 de marzo de 2020 de una población total de 7.530.000.000

big data: usuarios de internet

1.760.112.297 el número de sitios web en la red

234.691.422.222 correos electrónicos enviados sólo hoy

6.367.266.286 búsquedas realizadas en el motor de búsqueda de Google

6.089.703 mensajes escritos sólo hoy

6.495.686.845 vídeos vistos hoy en YouTube

694.298.082 tuits realizados por los usuarios sólo hoy

130.661.933 entradas escritas en la red social Tumblr

76.418.304 fotos subidas hoy a Instagram

2.462.581.363 usuarios de Facebook activos hasta la fecha

807.074.031 usuarios de Google+

284.244.253 usuarios activos en Pinterest

358.637.469 usuarios de Twitter hasta la fecha

353.156.804 chats realizados en Skype

136.016 sitios hackeados hoy

3.845.503 smartphones vendidos hoy

620.949 ordenadores vendidos hoy

6.996.126.755 GB de tráfico movidos hoy

380.066 tabletas vendidas hoy

3.724.132 MWh de electricidad consumida y

3.039.645 toneladas de emisiones de CO2 generadas por Internet

Todas estas estadísticas extraídas de la web INTERNETLIVESTATS.COM (si la visitas verás que ya han cambiado mucho) dan una idea de la cantidad de datos que se pueden producir y del nivel de recursos que hay que desplegar sólo para el análisis de datos.

Cuanto más envejecemos, más crece la cantidad de datos que se recogen a cualquier nivel, para estudiar el comportamiento, analizar las ventas, estudiar los efectos de las decisiones, etc.

Los datos, y hoy en día por tanto el Big Data, son fundamentales para entender los fenómenos; los datos son un recurso esencial para el crecimiento económico, la competitividad, la innovación, la creación de empleo y el progreso de la sociedad en general.

Veamos cómo el

COMISIÓN EUROPEA

ha estructurado esta infografía que nos hace ver la cantidad de aspectos que pueden verse afectados por el procesamiento de Big Data:

big data infografica

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: potencial de procesamiento

Descifrar el genoma humano en 2003 llevó 10 años, con las capacidades informáticas actuales se tarda una semana, mientras que en el futuro podría llevar sólo unas horas.

Todo esto se debe a que disponemos de autopistas (banda ancha) que permiten el intercambio de grandes cantidades de datos, mientras que, gracias a la recopilación en la nube, podemos disponer de ellos incluso a distancia y, debido al alto rendimiento de los ordenadores actuales, podemos generar informes, modelos estadísticos y cualquier otra cosa con gran facilidad.

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: aplicaciones en la vida real

En todos los aspectos de nuestra vida, los datos y su conocimiento pueden influir positivamente, y lo harán, en la mejora de nuestra vida cotidiana, mejorando todos los aspectos de la misma.

En los viajes, pueden ayudar a gobernar los semáforos y los flujos de tráfico inteligentes, pueden mejorar la comprensión y el diagnóstico de los problemas relacionados con la salud y mejorar nuestra vida media tanto en términos de calidad con menos enfermedades como en términos de prolongar realmente nuestras vidas.

En las cadenas de suministro agroganaderas, pueden ayudar a hacer un uso más eficiente de los recursos naturales, mientras que en la producción industrial ayudan a implementar la eficiencia y la productividad.

En nuestro hogar, pueden ayudar a gestionar los sistemas domésticos inteligentes.

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos y la nueva economía

Todo el mundo que gira en torno a los sistemas de procesamiento de big data e inteligencia artificial se ha beneficiado en los últimos 20 años de enormes inversiones por parte de los principales actores del mercado.

Cuanto más pasan los años, más ganan en importancia las empresas de big data y son a su vez adquiridas por empresas más grandes porque, en el futuro, entre las cosas de las que no se puede prescindir están:

Almacenamiento y computación en nube en general

Procesamiento y gestión de big data

Infraestructuras de comunicación

Sistemas de inteligencia artificial

Crowdstrike y Elastic alcanzaron altas valoraciones en el momento de la salida a bolsa (7.000 millones de dólares y 5.000 millones de dólares respectivamente).

Otras OPV fueron PagerDuty (1.800 millones de dólares), Anaplan (1.800 millones de dólares) y Domo (500 millones de dólares).

Hubo adquisiciones importantes, como Qualtrics (adquirida por SAP por 8.000 millones de dólares), Medidata (adquirida tras la OPA por Dassault por 5.800 millones de dólares), Hortonworks (fusionada con Cloudera, lo que añade 5.200 millones de dólares de valor), Imperva (adquirida por Thoma Bravo por 2.100 millones de dólares), AppNexus (adquirida por AT&T por 2.000 millones de dólares), Cylance (adquirida por BlackBerry por 1.400 millones de dólares), Datorama (adquirida por Salesforce por 800 millones de dólares), Treasure Data (adquirida por Arm por 600 millones de dólares), Attunity (adquirida tras la OPA por Qlik por 560 millones de dólares), Dynamic Yield (adquirida por McDonalds por 300 millones de dólares) y la lista sigue siendo larga.

Incluso en el nivel de las start-ups, las inversiones aumentan a medida que hay más empresas en el mercado… nuestro Grupo de Innovación en Big Data es una prueba de ello.

En el sitio web de

MATTTURK.COM

Matt Turck un cuadro explicativo de todas las agrupaciones de empresas que operan en este mundo se actualiza anualmente y se publica: Big_Data_Landscape_Final

2019 Matt Turck Big Data Landscape Final Fullsize

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: según IBM

Varios grandes actores de este campo dan definiciones casi inequívocas de Big Data, pero caracterizan sus aspectos de manera diferente:

Según uno de los principales actores del mundo del big data, IBM por ejemplo, estas fuentes de big data se caracterizan por 4 Vs:

Volumen de datos y, por tanto, cantidad; Variedad o variedad de datos y, por tanto, tipos; Veracidad o fiabilidad de los datos; y Velocidad o rapidez de la recogida y el tratamiento de datos.

En la siguiente tabla se recogen todas las características esenciales según ellos:

http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data

4 Vs of big data scaled

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: fuentes según IBM

Le fonti dei big data

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: sus evoluciones

Hemos visto hasta ahora cómo nuestras interacciones diarias con Facebook, Whatsapp, el correo electrónico, la navegación por la web, las compras, etc., implican la recogida de datos de una miríada de fuentes que, al margen del tratamiento adecuado de estos datos según la normativa vigente en los distintos países para el tratamiento de datos sensibles (GDPR sobre privacidad), son almacenados por una miríada igual de fuentes.

Sólo hay que pensar en Universal Analytics de Google o en Facebook Insights, que representan cantidades impresionantes de Big Data que hay que analizar y correlacionar.

Las capacidades informáticas actuales han permitido relacionar fuentes de datos casi inagotables para estructurarlas o relacionarlas de otro modo tras su racionalización.

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: tipos de Big Data

Estructurado: formato de datos organizado con un esquema fijo, por ejemplo, RDBMS

Semiestructurados: datos parcialmente organizados que no tienen un formato fijo, por ejemplo, XML, JSON, etc.

No estructurados: datos no organizados con un patrón desconocido, como archivos de audio, de vídeo, etc.

Análisis de grandes datos y gestión de grandes datos: valor en el presente y en el futuro

Como se dice cada vez más… el futuro está en los datos y, sobre todo, en la correlación entre ellos.

El aumento de las capacidades informáticas permitirá relacionar conjuntos de datos y extraer patrones.

El aumento de la capacidad de almacenamiento nos permitirá prolongar la investigación durante más tiempo, proporcionando una mayor fiabilidad a los propios modelos.

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