Tecnología

Big Data, el valor de la información

El termino Big Data ha empezado a salir de los servidores de los departamentos de computación y  tecnologías de la información de las organizaciones para ocupar un espacio importante en redes sociales, blogs, libros, portales de prensa y en particular en las ponencias, congresos y presentaciones sobre almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Pero, ¿de qué hablamos cuando nos referimos a Big data?

Vamos a explicarlo en términos simples, Big Data se refiere literalmente a grandes, e incluso pequeños pero complejos, volúmenes de datos que se generan y actualizan por parte de múltiples fuentes, ya sean personas, maquinas, empresas o incluso ciudades, en tiempo real en todo el mundo.

Las cámaras de seguridad, los dispositivos de geo-referenciamiento, los servidores de correo electrónico, las transacciones bancarias virtuales, los medidores de precipitaciones de lluvia y temperatura, las estadísticas de un virus en una ciudad o la frenética actividad en redes sociales son ejemplos de esto y todos producen una descomunal cantidad de datos que se multiplican y expanden sin pausa.

Pero Big Data se refiere no sólo a la cantidad de datos, sino a la velocidad, variedad, complejidad y conectividad que existe entre los mismos y que mediante un adecuado procesamiento permiten obtener la información más precisa posible sobre una persona o cosa sin importar su ubicación espacial o temporal. Por esta razón, Big Data implica el desarrollo, consolidación y puesta en marcha de la capacidad necesaria para capturar, almacenar, procesar, analizar y gestionar esos volúmenes de datos eficazmente.

Las técnicas y procedimientos tradicionales que anteriormente se usaban para la gestión de datos ya no están en capacidad de hacerlo en la era digital en la que hoy vivimos, dónde la interacción y la comunicación constante en todo tipo de plataformas virtuales y reales generan una cantidad exorbitante de datos que provienen de todo tipo de actividades, disciplinas y lugares. El Big Data emerge como una suerte de nueva ciencia de tratamiento de datos que implica muchas especialidades, entre ellas la tecnología informática, la ingeniería y las matemáticas, que se unen para poder procesar este tipo de datos.

De acuerdo con un estudio realizado por Cisco Systems, para el año 2016 la cantidad de tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual del 78%, el número de dispositivos móviles conectados a Internet será mayor que el de habitantes en el planeta. Naciones Unidas prevé que la población mundial será de 7.5 billones en 2016, por lo tanto habrá unos 18.9 billones de dispositivos conectados a la red a nivel mundial, y esto nos indicaría que el tráfico global de datos móviles alcance la monstruosa cifra de 10.8 Exabytes mensuales o 130 Exabytes anuales, esto es el equivalente a 33 billones de DVDs o 813 cuatrillones de mensajes de texto por año.

Como podemos ver, cuando de datos se trata, hablamos de información vital que al interpretarla correctamente permite más rápida y efectivamente el desarrollo y avance en diversas disciplinas como por ejemplo la investigación farmacéutica, científica y médica, la sociología, el marketing, la meteorología y la física.

Las siguientes son las categorías de datos que están presentes en Big Data según IBM:

1.- Web and Social Media: Incluye contenido del tráfico web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, blogs, etc.

2.- Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.

3.- Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, formularios de ventas, pagos y transacciones electrónicas. En telecomunicaciones incluye registros detallados de las llamadas, mensajes, uso de datos moviles,etc.

4.- Biometrics: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para las agencias de investigación.

5.- Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información que guarda un call center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etc.

Para concluir, debemos entender que el objetivo de Big Data es concretamente poder visualizar patrones de comportamiento y anticipar las tendencias sociales, económicas, políticas y culturales de una sociedad. Es, si se quiere, una suerte de visión del futuro a partir de los datos que genera casi cualquier tipo de actividad humana o artificial en el presente, por supuesto que los recursos humanos no se escapan de esto, pero de eso hablaremos mañana.

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