Los volúmenes de datos están explotando, más datos se han creado en los últimos dos años que en el resto de la historia del ser humano y menos del 0,5% de todos estos datos se analizan y utilizan.
Cuando la cantidad de datos que manejamos se convierte en parte del problema debido a que se crean a gran velocidad y es tan grandes que exceden la capacidad de procesamiento y no se adaptan a las estructuras de la base de datos convencionales, estamos frente de Big Data o “datos grandes” en su traducción al español.
Ahora bien, no toda la información que generamos es Big Data. Este término hace referencia a conjuntos de datos que son demasiado grandes para gestionar eficazmente con las tecnologías de bases de datos tradicionales. Normalmente son conjuntos de datos son mayores de 50 terabytes.
Poder analizar esta cantidad de datos nos brinda una la posibilidad de comprender el comportamiento de las personas. Por ejemplo, 12 terabytes de tweets se generan al día, y después de filtrar el ruido, estos datos pueden dar una gran cantidad de información sobre el comportamiento de los consumidores o de los votantes.
Otros ejemplos de aplicación de Big Data puede ser el de analizar el tráfico y tener en tiempo real la ruta mas rápida hacia nuestro trabajo o la de analizar qué películas les gustan más a la gente y generar contenido en base a ello.
Cuando la cantidad de datos que manejamos se convierte en parte del problema debido a que se crean a gran velocidad y es tan grandes que exceden la capacidad de procesamiento y no se adaptan a las estructuras de la base de datos convencionales, estamos frente de Big Data o “datos grandes” en su traducción al español.
Ahora bien, no toda la información que generamos es Big Data. Este término hace referencia a conjuntos de datos que son demasiado grandes para gestionar eficazmente con las tecnologías de bases de datos tradicionales. Normalmente son conjuntos de datos son mayores de 50 terabytes.
Poder analizar esta cantidad de datos nos brinda una la posibilidad de comprender el comportamiento de las personas. Por ejemplo, 12 terabytes de tweets se generan al día, y después de filtrar el ruido, estos datos pueden dar una gran cantidad de información sobre el comportamiento de los consumidores o de los votantes.
Otros ejemplos de aplicación de Big Data puede ser el de analizar el tráfico y tener en tiempo real la ruta mas rápida hacia nuestro trabajo o la de analizar qué películas les gustan más a la gente y generar contenido en base a ello.