5V de Big Data: guía completa

Big Data es uno de los términos de más amplio y rápido crecimiento entre los estudiantes. No es solo un término, sino un dominio expansivo que se ocupa del activo más importante de la actualidad; datos. En la era digital actual, los dispositivos y los humanos dependen por igual de los datos para procesar la información. Desde un simple perfil de Facebook hasta organizaciones gigantes con redes globales, los datos los combinan a todos. Todos los medios tradicionales de comunicación, transacciones, negocios y organizaciones están evolucionando hacia medios digitales para mantenerse al día. La dependencia de los datos para regular muchos servicios es más que nunca.

La recuperación de datos es una preocupación seria para las industrias que intentan mantenerse al día con el comportamiento cambiante de los clientes, pero ¿qué pasa con la recopilación de datos?

La recopilación de datos está creciendo como una preocupación mayor sobre la recuperación después de la colosal cantidad de datos generados cada día desde múltiples fuentes. Para tomar mejores decisiones comerciales y brindar mejores servicios, las plataformas en línea recuperan datos, pero administrarlos es una preocupación cuando dichos datos crecen masivamente. Además, la mayoría de los datos ni siquiera están estructurados, sino completamente sin procesar, lo que hace que sea casi imposible obtener valor de ellos. Big Data es lo que ayuda a lidiar con los problemas de datos cada vez mayores.

Sumerjámonos en el mundo de los grandes datos para saber más sobre los tipos de grandes datos.

¿Qué es Big Data?

Big Data se refiere a la enorme cantidad de datos que posee una organización, recopilados a través de diversas fuentes, que está creciendo exponencialmente. Estas fuentes pueden variar desde el comercio electrónico, las redes sociales, el historial de búsqueda, las transacciones y todas las demás actividades digitales a las que se accede a través de dispositivos digitales. Big Data es una colección de datos estructurados y no estructurados, que es demasiado complejo de usar, pero el dominio expansivo también está bien equipado para manejarlo. El amplio dominio amplía las formas no tradicionales de analizar grandes volúmenes de datos y extraer valor de su forma sin procesar para obtener información valiosa para empresas y organizaciones.

La recopilación de datos solo es valiosa mientras las empresas sepan cómo extraer valor de ellos. Hoy en día, recuperar datos de clientes está a solo un formulario de encuesta, pero ¿qué hay de usarlos para mejorar los recursos insuficientes? Los datos sin procesar se vuelven inútiles en ausencia de información generada a partir de ellos, y los macrodatos amplían varios servicios para obtener datos pertinentes, útiles para mejorar los procesos que faltan. El crecimiento de la accesibilidad digital ha facilitado que las empresas se dirijan a sus clientes en línea con tokens personalizados y ofertas seleccionadas explícitamente para ellos a través de IA, redes sociales u otras aplicaciones de Internet. Sin embargo, demasiados datos pueden generar cero resultados si la aplicación no es precisa.

La instrumentación de Big Data utiliza múltiples herramientas, como el análisis de datos, para extraer datos relevantes que las bases de datos de gestión tradicionales no pueden adquirir. Estos conjuntos de datos masivos pueden traer cambios significativos a cualquier negocio. Por lo tanto, comprender el concepto de big data puede ayudarlo enormemente a mejorar sus esfuerzos.

Características de los grandes datos

Para comprender mejor los datos masivos y su influencia en varios emprendimientos comerciales, las características de los datos masivos se dividen en cinco categorías, también conocidas como las 5 V de los datos masivos. ¡Aprendamos más sobre estas 5 V para comprender su efecto!

Volumen

El volumen de big data se refiere directamente a su tamaño, compuesto por enormes cantidades de datos recopilados a través de diversas fuentes. Estas fuentes pueden variar desde redes sociales, comercio electrónico, sensores, transacciones financieras y mucho más. El volumen de datos es crucial para determinar si se incluye en la categoría de big data. Por ejemplo, los datos recuperados a través de visitas en un sitio web local son comparativamente menores que los que compila un sitio web de comercio electrónico en un día; ambos son importantes para generar información, pero el tamaño de los datos es mayor en las plataformas de comercio electrónico que en un sitio web local. .

Velocidad

La tasa de flujo de datos a la que se generan los datos es un componente clave de los grandes datos. El flujo continuo de datos determina qué tan rápido y ampliamente se procesan los datos y se satisfacen las necesidades de los clientes. La velocidad de los datos gobierna eficientemente la continuidad en el flujo de datos para comprender su cantidad. Si los datos no son continuos, no son lo suficientemente masivos para ser considerados como big data. Las fuentes de datos más destacadas son los sitios de redes sociales, las máquinas de sensores y las redes. La velocidad es mayor que el volumen, ya que siempre se prefiere el flujo de datos de alta velocidad a una gran cantidad de datos a baja velocidad.

Variedad

La tercera V de big data se refiere a la variedad, que regula la variedad de datos que se reciben. Antes de la digitalización rápida, los formularios de datos eran limitados, desde documentos, pdf, etc., pero ahora los formularios de datos son más diversos. Imágenes, videos y GIFS son algunos elementos de datos de uso frecuente compartidos por millones de personas. La variedad de datos también se divide en tres categorías: datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La importancia de la variedad es relevante para su organización de servicio. Por ejemplo, el departamento de servicio al cliente debe aprovechar y analizar los datos de los clientes y no los datos de ventas.

Veracidad

Esta categoría se refiere a la calidad de los datos adquiridos. La veracidad se refiere a las incertidumbres e inconsistencias de los datos acumulados que a menudo se complican con la enorme cantidad y diversidad de fuentes. Es esencial tenerlo filtrado y estructurado de acuerdo con el dominio relevante para aprovechar al máximo un conjunto de datos determinado.

Valor

Los datos relevantes son cruciales para extraer información significativa. Los analistas dicen que la mala calidad de los datos puede hacer más daño que bien, razón por la cual los datos recopilados se procesan a través de varios parámetros para extraer información valiosa. Los científicos y analistas de datos analizan los datos sin procesar, que se organizan y limpian para recuperar la información más útil. Estos datos se analizan y procesan más a fondo con la identificación de patrones para determinar si son valiosos o no.

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