Big data

🔑 Las "V" del Big Data

El Big Data se define por sus características distintivas, a menudo conocidas como las "V":

Volumen: La cantidad masiva de datos que se genera. Supera fácilmente la capacidad de las bases de datos y herramientas de análisis tradicionales (fácilmente $1,000$ terabytes o más).

Velocidad: El ritmo al que se reciben, procesan y actúan sobre los datos. Muchos datos se generan en tiempo real o casi real (ej. clics en una web, datos de sensores).

Variedad: La diversidad de tipos y formatos de datos. Incluye datos estructurados (tablas, bases de datos), semiestructurados (JSON, XML) y no estructurados (texto, imágenes, audio, video).

Veracidad: La calidad y confiabilidad de los datos. Dado el alto volumen y la variedad de fuentes, la veracidad es crucial y a menudo desafiante.

Valor: La capacidad de transformar los datos en conocimiento útil que genere beneficios o soporte la toma de decisiones. Este es el objetivo final de todo análisis.

Shutterstock

Explorar

🧠 Fases Clave del Análisis Lógico

El análisis lógico de Big Data sigue un flujo de trabajo estructurado, a menudo con la ayuda de tecnologías avanzadas como el Machine Learning y la Inteligencia Artificial:

Recolección e Ingesta:

Proceso: Adquirir datos de múltiples fuentes heterogéneas (web, sensores IoT, redes sociales, sistemas empresariales, etc.) e inyectarlos en un sistema de almacenamiento masivo (Data Lake).

Desafío: Manejar el gran volumen y la alta velocidad de la ingesta en tiempo real.

Limpieza y Preparación (Pre-procesamiento):

Proceso: Convertir los datos crudos en un formato listo para el análisis. Esto implica filtrar, normalizar, estandarizar y eliminar duplicados o errores (abordando el desafío de la Veracidad).

Importancia: Los datos limpios son esenciales para obtener conclusiones válidas. La mayor parte del tiempo de un analista se dedica a esta fase.

Análisis y Modelado:

Proceso: Aplicar técnicas analíticas y algoritmos para identificar patrones, tendencias, correlaciones y anomalías. Esto se logra mediante los diferentes tipos de análisis (ver sección siguiente).

Herramientas: Se utilizan técnicas de Estadística Inferencial, Minería de Datos (Data Mining), y Algoritmos de Machine Learning (como clustering para agrupar datos o regresión para predicción).

Interpretación y Comunicación:

Proceso: Traducir los resultados técnicos del modelo en conclusiones claras y accionables para los usuarios de negocio.

Resultado: Generación de informes, paneles de control (dashboards) y visualizaciones de datos (gráficas, tablas) que comuniquen el