Big Data

Podemos definir Big Data como un gran conjunto de volumen de datos.

Los datos se convierten en Big Data con el aumento del volumen, variedad y velocidad más allá de las capacidades de los sistemas de tecnología de la información, lo que a su vez genera dificultades en el almacenamiento, análisis y procesamiento de los datos.

Algunas organizaciones han desarrollado el equipo y la experiencia necesaria para tratar con este tipo de cantidad masiva de datos estructurados, pero los volúmenes de datos en aumento exponencial y el flujo rápido de ellos hacen que no tengan la capacidad de extraerlos y de generar inteligencia procesable con rapidez. Esta gran cantidad de datos, no pueden almacenarse en los dispositivos normales ni dispersarse en el entorno distribuido. La computación de datos a gran escala es un concepto inicial de la ciencia de datos que se concentra en la minería de información multidimensional para el descubrimiento científico y el análisis de negocios en infraestructura a gran escala.

Las dimensiones fundamentales del Big Data son el volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad, la variabilidad y el valor.

Volumen – Significa el aumento del tamaño de los datos que es problemático procesar y almacenar.
Velocidad – Es la instancia en la que se capturan los datos y la velocidad de flujo de los datos.
Variedad – Los datos no siempre se presentan en una sola forma, hay varias formas de los datos, por ejemplo – texto, audio, imagen y vídeo.
Veracidad – Se refiere a la fiabilidad de los datos.
Variabilidad – Describe la confiabilidad, complejidad e inconsistencias producidas en el Big Data.
Valor – La forma original del contenido puede no ser muy útil y productiva, por lo que se analizan los datos y se descubren los datos de alto valor.