Tecnologías en el Big Data


Big Data trata volúmenes de información realmente altos, por lo que las tecnologías o herramientas que hemos conocido actualmente, como la utilización de bases de datos relacionales, están totalmente obsoletas o se quedan cortas para utilizarlas con tal cantidad de información.

Es por ello que han aparecido las tecnologías Big Data. Pero para ello se necesita saber qué es exactamente Big Data y cuándo consideramos que estamos trabajando con este entorno.

Las tres “v” del Big Data

En principio, podemos hablar de Big Data cuando se dan estas condiciones:

Volumen de información. Se considera un volumen alto de información cuando supera Terabytes o Petabytes (1.000.000 GB)

Variedad. Cuando se incluyen otras fuentes de información diferentes a las que se utilizan habitualmente. Aquí podríamos incluir Redes Sociales (twitter o facebook), datos provenientes de dispositivos móviles, datos meteorológicos, fuentes externas, etc.

La información que trata Big Data puede estar semiestructurada o no tener ninguna estructuración. En cambio la información que con la que trabaja la empresa es estructurada, ya que ha sido tratada, gestionada y almacenada.

Datos estructurados: es aquella información que puede estar contenida en bases de datos relacionales.

Datos Semi-estructurados. Documentos XML, RDF, etc..

Datos no estructurados. Textos, vídeos e imágenes.

Velocidad. Rapidez con que los datos se generan, se reciben, son procesados y se toman decisiones a partir de ellos.

En caso de utilizar información generada por redes sociales, por ejemplo, nos llegará un streaming de información que será necesario tratar.

Otras variables que se están relacionando con Big Data son:

La veracidad de los datos. Si esa información es correcta o no.

O el valor de esos datos, si realmente son útiles para los propósitos de estudio.

Para un negocio es importante almacenar cualquier tipo de información se pueda generar alrededor de negocio, por sus clientes, por su competencia, por los clientes de su competencia, etc..

Si a eso sumamos, las nuevas tecnologías de almacenaje de información y tratamiento que ofrece Big Data, hace que sea más interesante la búsqueda de nuevas fuentes de información para hacer mayor el volumen de datos a analizar.

 

Cuando hablamos de Big Data, realmente se nos hace dífícil pensar que exista una única función a desempeñar dentro de una estructura de este tipo, por ello vamos a ver los diferentes roles que nos podemos encontrar.

Los roles que nos podemos encontrar en Big Data son:

  • Almacenamiento de información. Almacenar información para poder explotarla económicamente en algún momento. Bien dentro de la propia empresa, bien cediéndola a una tercera.

Ejemplos de empresas que son proveedoras de información: twitter, agregadores de información de redes sociales, …

 

  • Analistas de información. Analizan los datos estadísticamente, buscando relaciones entre los datos que pueden ser útiles para el negocio.
  • Control de datos. Se aseguran que los datos de entrada en el sistema son correctos. Por ejemplo en este área se puede comprobar que los días laborables no son erróneos.
  • Datos y negocio. Los encargados de promover soluciones de negocio, mediante los datos descubiertos, organizar la información para que esté disponible para analizarla.
  • Los científicos de datos. Encargados de buscar ideas novedosas y fuentes de datos útiles para explotar.

 

Dentro de los perfiles profesionales de Big Data se encuentran:

Chief Data Officer (CDO). Responsable los equipos especializados en Big Data en la organización.

Data Scientist: profesional con habilidades y conocimientos de programación, estadística y matemáticas.

Data Engineer (Ingeniero de Datos). Especializado en la gestión de base de datos y procesamiento de los mismos. Preocupado por ofrecer datos al Data Scientist

Data Steward. Especialista responsable de velar por la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos.

Data Artist. Un perfil orientada a la presentación de la información de manera gráfica. Realiza gráficos, infografías o trabaja con herramientas.

Arquitecto de información: diseñar y trazar los caminos efectivos para representar la información proporcionada por los datos.

Periodista de datos: profesional capaz de explicar la historia de los datos.

Marketing Big Data. Profesional del área de Marketing que es capaz de entender los datos que hay detrás de todo el proceso de adquisición de leads, etc..


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Miguel Angel Ruz

Emprendedor negocios de Internet y desarrollador Profesor Master EAE Business School Big Data

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