{"id":1419,"date":"2019-03-09T11:38:41","date_gmt":"2019-03-09T11:38:41","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2019\/03\/09\/que-es-el-big-data\/"},"modified":"2022-08-01T15:39:33","modified_gmt":"2022-08-01T15:39:33","slug":"que-es-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-el-big-data\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el BIG Data?"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Big Data es un t\u00e9rmino relativamente nuevo en el mundo empresarial. Este post pretende arrojar un poco de luz para saber un poco de qu\u00e9 es de lo que hablamos cuando decimos Big Data.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como podemos deducir de su traducci\u00f3n, el Big Data no es m\u00e1s que un conjunto de tecnolog\u00edas y herramientas que permiten trabajar con datos masivos. Definiciones formales de Big Data hay much\u00edsimas, pero nosotros vamos a mencionar una de las primeras: la formulada por Gartner en torno al 2001 y que en la actualidad sigue siendo de referencia: \u201cBig Data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en vol\u00famenes crecientes y a una velocidad superior\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">As\u00ed pues, Big Data surgi\u00f3 para dar respuesta a una realidad que antes no exist\u00eda: c\u00f3mo almacenar y procesar vol\u00famenes de datos desmedidos, crecientes y que se generan a velocidades enormes.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5d4e649ae\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5d4e649ae\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5d4e649ae\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-el-big-data\/#Las_5_Vs_del_Big_Data\" title=\"Las 5 Vs del Big Data\">Las 5 Vs del Big Data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-el-big-data\/#El_Big_Data_del_siglo_XXI\" title=\"El Big Data del siglo XXI\">El Big Data del siglo XXI<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-el-big-data\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Las_5_Vs_del_Big_Data\"><\/span><strong>Las 5 Vs del Big Data<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La definici\u00f3n de Gartner nos habla de las caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas que diferencian los entornos Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad. Son las denominadas 3 Vs del Big Data.<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong>Volumen<\/strong>: en Big Data hablamos siempre de grandes conjuntos de datos. Big Data significa literalmente \u201cdatos masivos\u201d por lo que podemos decir que el volumen es la caracter\u00edstica m\u00e1s asociada al Big Data.<\/li>\n<li><strong>Velocidad<\/strong>: estos datos se generan a velocidades de v\u00e9rtigo y los sistemas deben registrarlos r\u00e1pidamente para no producir cuellos de botella. Asimismo, en ocasiones es necesario procesarlos en tiempo real para una toma de decisiones efectiva.<\/li>\n<li><strong>Variedad<\/strong>: los datos con los que trabaja pueden ser datos estructurados, como por ejemplo los almacenados en sistemas de bases de datos; o datos no estructurados, entre los que se incluyen documentos de texto, correos electr\u00f3nicos, audios, v\u00eddeos, im\u00e1genes, datos de sensores, etc. La mayor parte de los datos que se generan actualmente son no estructurados, lo que a\u00f1ade una importante dificultad a la hora de gestionarlos y extraer informaci\u00f3n de ellos.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Si bien la definici\u00f3n de Gartner hace referencia a las 3 caracter\u00edsticas fundamentales de todo ecosistema Big Data, en los \u00faltimos tiempos se ha quedado un poco corta y se han a\u00f1adido dos caracter\u00edsticas importantes a tener en cuenta: la veracidad y el valor.<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong>Veracidad<\/strong>: Con vol\u00famenes enormes de datos provenientes de m\u00faltiples y variadas fuentes y que se reciben a velocidades alt\u00edsimas, tenemos razones m\u00e1s que fundadas para cuestionar la veracidad que poseen los datos que se reciben. Esto supone un gran reto para las organizaciones pues es fundamental asegurar que la informaci\u00f3n que se recibe sea veraz. Es habitual recibir datos incorrectos o incompletos que, dependiendo del dato que se trate, pueden causar da\u00f1o a la hora de realizar los an\u00e1lisis pertinentes. No obstante, una limpieza de los datos exhaustiva puede ser costos\u00edsima, por lo que es vital analizar correctamente qu\u00e9 datos limpiar.<\/li>\n<li><strong>Valor<\/strong>: Este aspecto, en nuestra opini\u00f3n, es uno de los m\u00e1s importantes de lo que entendemos por un sistema Big Data. Si los datos, una vez tratados y convertidos en informaci\u00f3n, no ofrecen valor para la organizaci\u00f3n, no habremos conseguido nada. Es decir, es fundamental que los sistemas de Big Data se construyan con el objetivo de aportar valor a la organizaci\u00f3n, generando informaci\u00f3n que permita agilizar y dirigir la toma de decisiones, la mejora de la gesti\u00f3n interna, la definici\u00f3n de nuevas estrategias optimizadas y, en definitiva, d\u00e1ndoles a las organizaciones la oportunidad de sacarle el m\u00e1ximo partido.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_Big_Data_del_siglo_XXI\"><\/span><strong>El Big Data del siglo XXI<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/que_es_big_data-1024x682.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"682\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ha sido a partir del a\u00f1o 2005 aproximadamente cuando los sistemas Big Data han despegado definitivamente, impulsados fundamentalmente por dos hechos: primero la enorme cantidad de datos generada por los usuarios de redes sociales y servicios online que precisaba procesarse, y segundo por el desarrollo de las tecnolog\u00edas Hadoop (y a partir de 2014 Apache Spark) que permit\u00edan un abaratamiento en el uso y el almacenamiento de los datos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Desde entonces, el volumen de datos generado por los usuarios se ha disparado, creciendo exponencialmente. Adem\u00e1s, ya no son solo los humanos los que generan datos, sino que los dispositivos electr\u00f3nicos conectados a Internet (Internet de las cosas o IoT) y el machine learning est\u00e1n generando a\u00fan m\u00e1s y m\u00e1s datos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hoy en d\u00eda, se aplican t\u00e9cnicas de Big Data para resolver problemas tan dispares como la creaci\u00f3n y desarrollo de nuevos productos, an\u00e1lisis de la experiencia del cliente, la eficiencia operativa de las organizaciones o el mantenimiento predictivo de cadenas de producci\u00f3n.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Share on facebook<br \/>\nShare on google<br \/>\nShare on twitter<br \/>\nShare on linkedin<br \/>\nShare on pinterest<br \/>\nShare on print<br \/>\nShare on email<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Big Data es un t\u00e9rmino relativamente nuevo en el mundo empresarial. 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