Cuáles son las 5 V del Big Data
Todos entendemos que los datos se están transformando en la base para conseguir virtudes competitivas en el afán de marcar la diferencia de otras compañías. No obstante, la enorme desventaja del Big Data y el procesamiento de datos es que no hay un diccionario, guía o ‘folleto’ que dicte las prácticas para exprimir todo su capacidad. No obstante, en 2001, el especialista analista de datos Doug Laney definió los tres vectores de volumen de datos. Desde ese momento, varios autores han propuesto otras definiciones y especificaciones que enriquecen la teoría de Laney.
Al final, la red social tecnológica Big Data y Business Intelligence se puso en concordancia y ha predeterminado cinco pautas que describen esta práctica. De ahí que, desde Quantic te alcanzamos Las 5 V’s del Big Data.
Las cinco V que caracterizan el Big Data
¿Qué es el Big Data? Es un enorme cuerpo de información cuya primordial característica es que procede de distintas fuentes; estos datos llegan a alta velocidad, lo que provoca que sea prácticamente irrealizable procesarlos con los sistemas informáticos habituales.
La manera en que se usan los datos hoy en dia define el éxito de la administración de muchas compañías que dependen de ellos para un mejor desempeño, en tanto que deja una mejor toma de resoluciones, clasificación de los clientes del servicio según distintas factores y actualizaciones importantes. en la fluidez y disponibilidad de la información.
Certeza de los datos
En el momento en que charlamos de certeza hablamos a la indecisión de los datos, esto es, al nivel de confiabilidad de la información lograda.
Es requisito invertir tiempo para conseguir datos de calidad, llevar a cabo resoluciones y métodos que logren remover datos impredecibles que logren aparecer, como datos económicos, accionar del cliente que tienen la posibilidad de influir en las resoluciones de compra.
Precisión
Probablemente gracias a la considerable suma de datos que nos llega, ciertos de ellos queden incompletos. Y todo cuanto conseguimos de Internet y en especial de las comunidades no es confiable.
Por este motivo, es primordial filtrar con tecnología Big Data lo que puede o no ser falso.
Agilidad
En el momento en que las resoluciones se toman en instantes críticos, el tiempo es fundamental. Lo mismo pasa con el Big Data, el procesamiento de datos debe efectuarse en el menor plazo posible e inclusive en el mismo instante. Big Data necesita agilidad para entrar a los datos pero asimismo para visualizarlos, para hacer más simple el análisis y sacar conclusiones. De este modo observamos que Internet es indudablemente entre las fuentes de datos mucho más veloces. Ten en cuenta que Gartner predice que en 2020 va a haber mucho más de 25 mil millones de gadgets conectados a Internet ofertando datos en el mismo instante.
Si Big Data tiene algo que ver, los diversos tipos y construcciones de datos surgen de fuentes muy dispares. El éxito de una organización va a depender en buena medida de destacar la información proporcionada por los distintos géneros de datos que tiene. La clasificación mucho más clásico divide los datos en: estructurados, no estructurados y semiestructurados. Los primeros se guardan en bases de datos relacionales donde su longitud, nombre y formato están predefinidos. Ejemplos: ERP, CRM… La gente desestructuradas quieren no tener una composición predefinida y lo podemos encontrar en imágenes, vídeos, logs, audios…
