En 2020, por cada minuto que pasaba, hemos compartido más de 41 millones de mensajes por Whatsapp, gastado un millón de dólares online y publicado más de 347.000 Stories en Instagram, por mencionar solo algunos de los resultados publicados por la compañía tecnológica Domo. Cuando se acumulan, estas cifras se convierten en los famosos macrodatos; y estos son justamente el objeto de este post, donde analizaremos cómo funciona el big data (como se denomina usualmente).
Es un concepto que hace referencia, como se puede adivinar por el nombre, a las grandes cantidades de datos que generamos en la era digital en la que nos encontramos, pero no solo. Como disciplina, también denota todo el desarrollo de aplicaciones informáticas y técnicas necesarias para el almacenamiento, gestión y análisis de estos macrodatos.
El año de la pandemia, por ejemplo, hemos generado 64,2 zetabytes de información, según Statista, la plataforma global de estadística. El mismo estudio prevé que prácticamente triplicaremos esta cantidad a partir de 2025.
En este marco, hoy más que nunca, la ciencia de los macrodatos es y seguirá siendo durante un tiempo un sector clave. Pero, ¿cómo funciona el big data?
¿Cómo funciona el big data?
Para entender cómo funciona el big data, hay que mencionar los 5 elementos que lo caracterizan, las denominadas 5 V: el volumen, o la cantidad de datos que se crea y se almacena; la variedad, es decir, la categoría de estos datos (texto, imagen, audio…); la velocidad a la que se generan y, posteriormente, se procesan; su veracidad, o sea, si provienen de fuentes de autoridad o no; y, por último, su valor, en otras palabras, si son útiles y aportan algo.
Estas características determinarán todo el proceso de análisis de macrodatos que se podría sintetizar en 4 pasos:
1. La captura de la información
Todas las interacciones de los usuarios y la huella digital que dejan son la materia prima de esta fase. En este contexto, los programas de big data necesitan captar primero todos estos datos de los servidores web, las aplicaciones móviles, la nube, las redes sociales, etc.
2. El procesamiento de los datos.
En esta fase, el objetivo es categorizar la información acumulada de acuerdo a las exigencias del posterior análisis. Cuanto mejor y más detallada sea esta clasificación, más preciso podrá ser el estudio posterior de los resultados.
3. La depuración de la información.
A continuación, antes de proceder al análisis, hay que revisar la calidad de los datos e identificar si hay reiteraciones o errores que puedan alterar el éxito del proceso.
4. El análisis de los datos.
Por último, es el momento de analizar los datos recolectados, con la ayuda de programas informáticos especializados en las diferentes ramas tangentes al big data como la minería de datos, cuyo objetivo es buscar patrones y asociaciones que se repiten, o el machine learning, en el que el software hace uso de los datos para adaptar y mejorar su comportamiento.
Las aplicaciones del big data
Visto cómo funciona el big data, es hora de indagar en las aplicaciones que puede tener. No es una novedad para nadie que se hace uso de esta tecnología en la mayoría de las industrias, de ahí el aumento de la demanda de expertos en este campo.
Por ejemplo, un estudio realizado por el Banco Interamericano de Desarrollo demuestra cómo se ha hecho uso del big data para el “diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe”. En este marco, la ciencia de datos ha mejorado el desarrollo de estrategias de productividad en varios sectores así como proyectos de seguridad o privacidad.
Otro terreno en el que el big data es muy útil es el de la industria, en general. El estudio de los macrodatos permite predecir el comportamiento de los consumidores y optimizar, en base a ello, los procesos de producción y distribución para evitar gastos adicionales.
El big data también se usa en periodismo, en finanzas, en la industria del entretenimiento… Sin lugar a duda, los datos son el petróleo de esta era.
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