Cuáles son las aplicaciones de Big Data

El término «big data» se volvió bastante habitual, pero su concepto todavía puede ocasionar confusión. Para procurar arrojar algo de luz sobre el tema, es atrayente enseñar sus funcionalidades y usos mucho más esenciales.

Por big data hablamos a un grupo de datos que tiene un importante tamaño y pluralidad. La capacidad de procesamiento que se requiere para evaluarlos sobrepasa la de los sistemas informáticos habituales. Común más que nada en el ámbito de las tecnologías de la información, en castellano se puede traducir como «big data» o «información de datos».

Curiosidades sobre Big Data

Finalmente este producto sobre Big Data, su valor y sus distintas apps, observaremos ciertas curiosidades sobre él, por poner un ejemplo:

• Se han desarrollado mucho más datos en los últimos 2 años que en toda la narración de la raza humana.
• Cada segundo se efectúan unas 40.000 buscas en Google plus.
• En los próximos 5 años va a haber mucho más de 50 mil millones de gadgets capaces conectados en el planeta, todos desarrollados para catalogar, investigar y comunicar datos.
• Para 2020, cuando menos una tercer parte de todos y cada uno de los datos van a pasar por la nube.
• En 1 hora se efectúan 60 millones de transferencias en 2.000 millones de tarjetas en 220 países mediante 40 millones de shoppings.
• En la actualidad unicamente se emplea y examina el 0,5% de todos y cada uno de los datos que ya están, con lo que hay que tener en consideración el potencial de esta tecnología.

Mucho más ocasiones de negocio con Big Data

IBM estableció una colaboración con la compañía The Weather para estudiar y también detectar ocasiones de negocio fundamentadas en el tiempo y saber de qué forma perjudica a los negocios. Desplegaron cien.000 sensores para catalogar datos meteorológicos, tal como información sobre teléfonos móviles inteligentes, inmuebles y automóviles en movimiento. Según The Weather Company, se calcula que solo en USA este aspecto es quien se encarga de una facturación de medio billón de dólares estadounidenses por año.

Asimismo se hicieron estudios de acontecimientos masivos con tecnologías Big Data, una app que resulta de enorme herramienta pues deja estudiar el encontronazo económico de estos encuentros, para comprender la evolución horaria del gasto turístico. e inclusive ponerlo en un mapa.

Entendimiento y optimización de los procesos comerciales

El big data se usa poco a poco más para mejorar los procesos comerciales de las compañías. En el ámbito minorista, las compañías están mejorando sus existencias en función de las conjeturas generadas desde los datos de las comunidades, las tendencias de búsqueda web y las previsiones meteorológicas. Un desarrollo que se está convirtiendo singularmente merced al big data es la cadena de suministro y la optimización de los canales de distribución. Merced a la localización geográfica y los sensores de identificación por radiofrecuencia, es viable seguir mercancías y automóviles de distribución, mejorar sendas, integrar datos de tráfico en el mismo instante. Los procesos de elementos humanos asimismo se están progresando merced al análisis de big data. Desde la detección y captación de talento, como en la película Moneyball, hasta la medición de la civilización empresarial y el engagement de la plantilla merced a herramientas de big data.

Datos estructurados

Los conjuntos de datos estructurados son esos que puede emplear para producir conclusiones en su forma básica. Por servirnos de un ejemplo, datos relacionales, como los registros del pago de sueldos de los trabajadores de una compañía. En este sentido, los llamados datos estructurados están diseñados para la mayor parte de los equipos y apps que usas hoy día para hacer más simple su procesamiento.

Para el grupo de datos no estructurado, el grupo de datos no estructurado no tiene alineación y de un formato definido. Por servirnos de un ejemplo, artículo humano, resultados de la búsqueda de Google plus, entre otros muchos. La agregación azarosa de conjuntos de datos necesita capacidad de procesamiento agregada y tiempo agregada para transformarlos en conjuntos de datos estructurados para contribuir a conseguir desenlaces específicos.