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Big Data es una herramienta poderosa para todas las empresas

Si se mantiene al día con las noticias sobre tecnología, escuchará sobre big data todo el tiempo. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., Big Data es “una colección de grandes conjuntos de datos que no se pueden analizar con métodos estadísticos normales”.

Estos datos se recopilan todos los días, y un ejemplo de una gran recopilación de datos que se vuelve deshonesta es el actual escándalo de Facebook, donde los rusos utilizaron los datos de los usuarios para influir en las elecciones presidenciales de 2016. Sin embargo, la recopilación de datos masivos no siempre es mala. Se utiliza en los negocios a diario.

Algunos detalles

Entonces, ¿qué constituye big data? El BLS explica que los grandes conjuntos de datos se “miden en exabytes”. Si no es un científico de datos, un exabyte equivale a un trillón. Ese es el número uno con la friolera de 18 ceros detrás. Para comparar, un megabyte es uno con seis ceros detrás, por lo que un Exabyte es una cantidad increíble de datos recopilados de una fuente. Es por eso que se necesitan científicos de datos para revisar los datos. Son expertos en clasificar y analizar tanta información.

Una de las razones por las que los piratas informáticos pudieron usar los datos de Facebook contra sus usuarios es porque los comentarios de las redes sociales son un ejemplo de big data. Otros ejemplos incluyen reseñas de clientes, fotos incrustadas, videos incrustados, registros bancarios electrónicos y registros médicos electrónicos. Cada vez que se conecta a Internet y se relaciona con otros, compra algo o solicita facturación electrónica, comienza un conjunto de datos y, cuanto más actividad, mayor es el conjunto. Así es como los datos se convierten en big data.

Estructurado versus no estructurado

Estos conjuntos vienen en dos formas: estructurados y no estructurados. Los científicos de datos probablemente dan un suspiro de alivio cuando trabajan con conjuntos de datos estructurados, ya que son fáciles de clasificar y luego analizar. Para aquellos que buscan un desafío, los conjuntos de datos no estructurados son difíciles de categorizar y analizar. No hay método para su locura, por así decirlo. Los saldos de cuentas, las cifras de ventas y los datos de transacciones son ejemplos de datos estructurados. Los comentarios de los usuarios son un ejemplo de datos no estructurados.

Big Data y negocios

Muchas empresas aprovechan el poder de los macrodatos para sus operaciones. De hecho, la demanda de trabajos de científicos de datos en Nueva York y en otras partes del mundo está aumentando, porque cuanto más personas usan los datos recopilados, más efectivos se vuelven. Los gerentes siempre han trabajado con datos de una forma u otra. Los datos ayudan a evaluar la salud financiera de una empresa, establecer objetivos de ventas y determinar los presupuestos y los cronogramas del proyecto. Los datos son la base de numerosas funciones operativas.

El BLS informa que los profesores de educación superior utilizan big data para crear planes de lecciones. Cuando un maestro observa las estadísticas laborales, puede capacitar a los estudiantes para futuras carreras en negocios que se proyecta que crecerán en lugar de disminuir. Los desarrolladores de software también confían en big data. Por ejemplo, los avances de la ciencia médica crean la necesidad de nuevas tecnologías, y los desarrolladores de software pueden usar big data para evaluar la necesidad de desarrollo de programas.

Estos son solo dos ejemplos de big data y su importancia para vocaciones específicas. Esta información también se puede recopilar y utilizar para ayudar a guiar a una empresa en su crecimiento y expansión, para la gestión de las relaciones con los clientes y para el respaldo financiero. Incluso si es un negocio familiar, los macrodatos pueden ayudarlo a adaptar su mensaje a su grupo demográfico para ganar más clientes.

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