Introducción
Se pueden tratar conceptos que guardan una estrecha relación con el Big Data, como Business Intelligence, minería de datos u open data. Asimismo, frente a las denominadas”3V” que constituyen la esencia del Big Data (volumen, variabilidad, velocidad), se sugiere una Big Data cuarta V, la de la visualización. Finalmente, tras anticipar la previsible problemática en torno a la gestión de la privacidad de la información, concluye con una reflexión acerca de la dimensión del concepto en Big un contexto de crecimiento exponencial de la información y la seguridad que debe proporcionar la misma.
Desarrollo
Big Data apareció en el año 2015 como uno de los términos de moda en todas las revistas de temática científica, sociológica o tecnológica, también en y redes sociales e incluso ya ha dado el salto a las blogs publicaciones económicas y empresariales y las de divulgación más popular.
Tradicionalmente, los principales conceptos agrupados que han definido este nombre han sido las denominadas ‘3 V’: volumen, variabilidad y velocidad. Macro datos es todo aquello que tiene que ver con grandes Volúmenes de información que se mueven o analizan a alta Velocidad y que pueden presentar una compleja Variabilidad en cuanto a la estructura de su composición. Siempre me ha parecido que debería añadirse una cuarta uve, la Visualización, ya que no solo forma también parte de ello, sino que muchas de las imágenes que nos traen a la memoria el trabajo con tienen que ver con estas Big Data nuevas formas de ‘ver’ estos datos.
También al Big Data se lo puede definir como aquel conjunto de datos que excede la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos convencionales.
Ventajas y desventajas
Es importante comprender que además de los datos estructurados, aquellos otros que provienen de fuentes de información conocidas y que, por tanto, son fáciles de medir y analizar a través de los sistemas tradicionales, empezamos a poder y querer manejar datos no estructurados: los que llegan de la Web, de las cámaras de los móviles y vídeos, redes sociales, sensores de las ciudades y edificios.
Por ende aquí se pueden mencionar a los atributos principales para considerar un conjunto de datos como Big Data:
Volumen: Cantidad masiva del orden de los cientos de Terabytes.
Velocidad: El flujo de entrada de datos, ingesta, puede resultar tan alto que la información sea muy difícil de procesar y esto condicione la comprensión sobre los datos.
Variedad: En la estructura de los datos: estructurados, semiestructurados (ficheros con formato conocido tipo Word, Excel) y desestructurados (imágenes, video, audio).
Valor: La mayoría de los datos tiene poco valor hasta su análisis y procesamiento. Para esta tarea se hacen necesarios sistemas distribuidos y recursos avanzados de análisis de datos.
Herramientas
Existe ya una gama amplia de utilidades (principalmente en la ayuda de toma de decisiones en situaciones críticas) es una de las herramientas fundamentales para la creación de valor sobre Big Data. En este sentido, además de las herramientas de procesamiento, son totalmente necesarios sistemas de visualización avanzada e interfaces que permitan interactuar con la propia visualización. La llegada de HTML-5 ha impulsado la aparición de un gran número de herramientas de visualización web adecuadas para la visualización científica y Visual Analytics.
El problema que posee Big Data es el de la privacidad que es en donde se deben enfatizar así como también en la seguridad, en la propiedad intelectual, e incluso con la responsabilidad, estos son los aspectos que deben ser abordados para que se pueda continuar con el desarrollo de los sistemas de Big Data.
Conclusión
Big Data es un concepto con un gran potencial que ya empieza a tener una importante difusión pero aún el potencial del concepto no ha sido todavía explorado en su totalidad. Son muchos los nuevos campos y oportunidades que se abren en torno a este mundo. Es en la capacidad de analizar la gran cantidad de información que nos ofrece el Big Data donde las herramientas avanzadas de visualización son y serán un factor clave en el éxito del desarrollo de estas tecnologías.
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