Big Data: cuando los datos se vuelven inteligentes
Los datos y meta datos que se encuentran en la red no servirían de mucho si no se almacenaran, se clasificaran y se analizaran. La disciplina que se encarga de este proceso recibe el nombre de inteligencia de datos o Big Data.
A partir de estos macro datos podemos generar conocimiento, productos y servicios. Por ejemplo, nos permiten predecir el tiempo, analizar parámetros de salud, mejorar la eficiencia energética o vender más y mejor. Por eso la inteligencia de datos está revolucionando la ciencia, la economía, la política y nuestro estilo de vida.
Las cuatro uves del Big Data
sirven para recordar y describir las características principales del Big Data: la gestión de un gran volumen de datos, a la mayor velocidad posible, almacenados junto a una extensa variedad de información, que debe estar verificada.
VOLUMEN
El crecimiento de los datos en la red es constante. Por eso se dice que "los datos nunca duermen". Ya sea de día o de noche, las 24 horas y en cualquier parte del mundo, se generan datos. Esta producción ininterrumpida se dobla cada 40 meses, lo que quiere decir que se generan más datos en un día de los que han existido en los últimos 20 años.
VELOCIDAD
Imprescindible en la creación y análisis de los datos. Dado que estamos generando datos constantemente, necesitamos rapidez para disponer de esa información en tiempo real. La información se procesa tan rápido que podemos conocer datos del presente inmediato, y consultar qué está ocurriendo en el mundo ahora mismo.
VARIEDAD
Hay datos de muchos formatos y tipologías, según su procedencia. Podemos clasificar los macro datos en:
- Datos públicos: datos que tienen las administraciones públicas (por ejemplo, datos sobre transporte, uso de energía, sanidad, etc.
- Datos privados: datos derivados de transacciones comerciales, de la navegación web, del uso de la telefonía móvil, etc.
- Datos comunitarios: datos producidos principalmente en las redes sociales, contenidos generados por el usuario, etc.
- Datos quantified self: datos obtenidos y proporcionados por las propias personas que miden y cuantifican sus comportamientos y acciones
VERACIDAD
Los datos obtenidos deben ser fiables, íntegros y auténticos, por lo que es necesario confirmar su veracidad. Y ¿cómo sabemos si los datos son válidos? Esto dependerá de las fuentes y los recursos que hayamos empleado para obtenerlos.
