Las 4 V’s del Big Data para principiantes

| Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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El término Big Data se ha popularizado en los últimos años. Y aunque, es cierto que hace referencia a una gran cantidad de datos, el Big Data tiene que reunir una serie de características para ser considerado como tal. En este post, conocerás las 4 V’s del Big Data y así sabrás concretamente que implica este concepto.

Volumen

El Big Data implica un gran volumen de datos. Ahora que los datos son generados automáticamente por máquinas, redes e interacciones personales en sistemas como redes sociales (Facebook, Twitter, etc.) los volúmenes a analizar son masivos.

La tecnología para guardar y procesar ha avanzado paralelamente por lo que el mayor problema ahora no es tanto el tamaño como otras dimensiones como la veracidad.

Variedad

Se refiere a la gran diferencia que hay en el formato de los datos que se posea, que irá desde datos estructurados y fáciles de gestionar, hasta información no estructurada difícilmente usable para la toma de decisiones.

Cada dato o núcleo de información va a requerir que sea tratado de una manera específica. Además, cada tipo de dato, requerirá unas necesidades de almacenamiento específicas.

La habilidad para saber tratar dichos datos y transformarlos a un formato fácil de analizar definirá la capacidad de la empresa de saber gestionar y aprovechar el volumen de datos existente.

Veracidad

La veracidad se refiere al sesgo, el ruido y la alteración de datos. Los responsables del proyecto Big Data han de cerciorarse de que los datos que se almacenan y extraen están directamente relacionados y son significativos al problema que se trata de analizar.

Esta característica puede ser el mayor reto cuando se comparan con otras como el volumen o la velocidad. Cuando se valore el alcance en la estrategia de Big Data es necesario contar en el equipo con socios imparciales que ayuden a mantener los datos limpios y asegurarse que los procesos no acumulen “datos sucios” en sus sistemas.

Velocidad

La velocidad en Big Data se refiere al ritmo en que los datos de entrada fluyen desde las diversas fuentes como procesos de negocio, máquinas y sensores, redes sociales, dispositivos móviles, etc.

El flujo de datos es masivo y continuo. Los datos recogidos en tiempo real permiten ayudar a investigadores y organizaciones a la hora de tomar decisiones aportando valiosa información que suponen ventajas competitivas estratégicas.

El ROI (retorno en la inversión) aumenta para las empresas que sepan manejar esa velocidad. De esta manera, un gran número de empresas comienzan con muestras de datos para ir comprendiendo el valor aportado y van ampliando a medida que se van viendo los resultados.

Hemos explicado las 4 V’s del Big Data para que, de esta manera, sepas qué implica concretamente este término cuando lo mencionan.

¿Por dónde seguir?

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Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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