El mundo hoy esta cada vez más digitalizado, y con las redes de datos 5G la promesa es que no solo las personas, sino que los mas diversos dispositivos estarán conectados. La cantidad de datos que la compañías tendrán que manejar solo crece con el tiempo. Pero muchas empresas no se dan cuenta de que tienen un problema de big data, o simplemente no lo consideran de big data.
No hacer frente a los desafíos de big data puede resultar en el incremento gradual de los costos, así como en la reducción de la productividad y la competitividad.
Una estrategia de big data adecuada puede ayudar a las empresas a reducir los costos y adquirir eficacia operativa al migrar las cargas de trabajo intensivas existentes a tecnologías de big data, así como al implementar nuevas aplicaciones para aprovechar nuevas oportunidades.
Sin embargo, los sistemas de big data se pueden describir no solo en torno a los desafíos de administración de datos, sino que también en cuanto al incremento en el volumen, la velocidad y la variedad de los datos, a la veracidad de la información recopilada y al valor que pueden agregar a las organizaciones.
Esos temas en general no se pueden resolver fácilmente con las bases de datos tradicionales:
- Volumen: Va de terabytes a petabytes o hexabytes de datos;
- Variedad: Incluye datos de una amplia variedad de fuentes y formatos, como por ejemplo registros web, interacciones en las redes sociales, transacciones online y de comercio electrónico, transacciones financieras, dispositivos móviles, sensores, etc;
- Velocidad: Cada vez más, las empresas tienen requisitos exigentes desde el momento en que se generan los datos al momento en que se entrega información accionable a los usuarios. Por lo tanto, es necesario recopilar, almacenar, procesar y analizar los datos en periodos relativamente cortos de tiempo, que van desde una vez al día a en tiempo real;
- Veracidad: Los datos muchas veces vienes de fuentes con poca o ninguna estructura, incompletos y/o imprecisos. Categorizar y limpiar esos datos de modo que sean confiables es un desafío no menor;
- Valor: El valor que se puede extraer de los datos también crece en la medida que se permite salir de un análisis descriptivo (¿Qué ha pasado y por qué?), pasando por un análisis predictivo (¿Quando y como volverá a pasar?) hasta llegar al análisis prescriptivo ( ¿Qué debería hacer si pasa "x"?).
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