En los últimos años, hemos escuchado mucho sobre "Big Data": qué tan importantes son, cuál es su papel en el futuro, cómo se usan y cómo debemos ser cautelosos al usarlos. Pero, ¿qué es exactamente el Big Data?

Grandes datos: una definición

Por definición, big data puede significar una de dos cosas estrechamente relacionadas:

1. Los conjuntos de datos extremadamente grandes, posiblemente tan grandes como un millón de gigabytes, se recopilan a través de una variedad de medios.
2. La proliferación y disponibilidad de esos datos en el mundo; es decir, cuántos datos recopilan los teléfonos inteligentes, las publicaciones en las redes sociales, la tecnología de salud portátil y miles de otras fuentes.

Big data se caracteriza típicamente por lo que se conoce en la industria como las "5 V":

Volumen. Esta es la parte "grande" de los grandes datos. Big data es realmente enorme: en 2016, solo el tráfico móvil representó 6.2 exabytes de datos. Eso es 6.2 millones de gigabytes. Para 2025, se estima que los datos globales estarán en los zetabytes (ese es un número con veintiún ceros detrás), una cantidad de datos realmente asombrosa.

Velocidad. Esto se refiere a la acumulación de datos y la velocidad a la que se recopilan. Todos los días, se recopilan volúmenes masivos de datos de redes informáticas, teléfonos inteligentes, redes sociales, sistemas de punto de venta, y mucho más. Solo Google recibe 3.5 millones de búsquedas por día, y los intercambios de correo electrónico diarios ascienden a cientos de millones. La velocidad es el flujo constante y rápido y la recopilación de datos.

Variedad. No todos los grandes datos se crean de la misma manera. Los datos no solo provienen de una variedad de fuentes (como se vio arriba), sino que también se recopilan en una variedad de formas:

• Datos estructurados, que están organizados y tienen una longitud y formato definidos y pueden organizarse en filas y columnas, como con una base de datos relacional. Esto podría incluir cosas como información de contacto y encuestas.
• Datos semiestructurados, que pueden estar parcialmente organizados pero no siempre tienen una estructura formal.
• Datos no estructurados, que no tienen una estructura definida, como texto, fotos, videos y cualquier otra cosa que no se pueda poner en un formato de base de datos típico.

Veracidad. Una de las cosas sobre los grandes datos es lo difícil que puede ser verificar y analizar. Los diferentes tipos de datos y fuentes que componen Big Data pueden hacer que la precisión y el control de calidad sean, en el mejor de los casos, una propuesta difícil. Las organizaciones deben poder confiar en la precisión de sus datos.

Valor. Este es el aspecto final, pero más importante, de los grandes datos. Los datos por sí mismos no tienen ningún valor o mérito real por sí mismos. Necesita ser analizado, entendido y puesto en uso antes de que tenga algún valor. Los datos que no se pueden analizar o comprender de ninguna manera son solo ruido.

Big data como término general también puede referirse a cómo se manejan esos datos, por ejemplo, la recopilación y el almacenamiento de datos, el análisis por parte de científicos de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, cómo y por qué se recopilan los datos, etc. .

Qué hace un científico de datos

Como se dijo anteriormente, los datos no tienen valor intrínseco hasta que se pueden obtener conocimientos prácticos a partir de ellos. Ahí es donde entran los científicos de datos. El trabajo de un científico de datos es analizar datos y darles forma en resultados comprensibles e informativos.

Convertirse en un científico de datos requiere al menos un licenciatura en ciencia de datos, y sus habilidades tienden a tener una gran demanda: los científicos de datos son el segundo trabajo más solicitado en Estados Unidos y seguirán creciendo a medida que el mundo dependa cada vez más de los beneficios de los grandes datos.

Los científicos de datos trabajan para agencias gubernamentales, empresas de tecnología, organizaciones sin fines de lucro, agencias de seguros, compañías financieras y cualquier otra organización que se beneficie de grandes volúmenes de datos.

Los científicos de datos también tienen una amplia variedad de roles, que incluyen:

• Arquitectos de datos, que ayudan a formalizar y organizar conjuntos de datos en forma comprensible;
• Ingenieros de datos, que organizan la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento de datos;
• Estadísticos, que aplican métodos estadísticos a los datos para analizarlos e interpretarlos de manera significativa;
• Especialistas en IA, que ayudan a crear software de IA que puede recopilar y organizar big data, como chatbots, software de reconocimiento de voz y rostro y procesamiento de lenguaje.
• Especialistas en aprendizaje automático, que desarrollar nuevos algoritmos y soluciones de inteligencia artificial que pueden ayudar al software a aprender cómo organizar, analizar e interpretar los datos por sí mismos, en lugar de depender únicamente del análisis humano.

Cómo usan los datos las empresas

Una vez que los científicos de datos han obtenido información de los datos recopilados, las empresas pueden poner los resultados para usar en una variedad de maneras, tales como:

• Mejorar la gestión de las relaciones con los clientes
• Mejor orientación de las campañas de marketing y publicidad.
• Información de inteligencia de negocios
• Analizar datos financieros para hacer predicciones
• Mejorar la eficiencia operativa dentro de su negocio.
• Medir riesgos, como en empresas bancarias y financieras.

El mundo funciona con datos y, a medida que pasa el tiempo, los datos masivos están preparados para crecer y tener un mayor impacto en nuestra vida diaria.

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• Fuente: https://iotworm.com/what-is-big-data-how-does-it-work-and-all-about/