El Big Data hace referencia a grandes cantidades de datos que ya no pueden procesarse con el software o el hardware convencional, y para los cuales el procesamiento y el análisis se realiza con un propósito específico. A diferencia del Big Data, el Small Data se refieren a datos que son accesibles para los humanos debido a su volumen y formato.
Encontramos el Big Data en situaciones cotidianas, por ejemplo, cuando navegamos en las redes sociales o hacemos una búsqueda en Google. Para definir mejor el término Big Data, el analista Doug Lane diseñó el modelo 3-V, que afirma que el Big Data se caracteriza por el volumen, la velocidad y la variedad.
Se puede utilizar Big Data, entre otras cosas, para mejorar la orientación estratégica de las empresas, para los sistemas de aprendizaje profundo, para lucharcontra la delincuencia y el terrorismo, para la investigación científica de fenómenos naturales (por ejemplo, terremotos y cambio climático), pero también para evaluaciones ilegales que pueden dar lugar a chantaje o fraude. El factor decisivo no es tanto el gran volumen de datos en sí, sino lo que sucede con ellos.
Las empresas pueden utilizar Big Data para aumentar su éxito comercial. Entre otras cosas, Big Data Analytics permite a las compañías tomar mejores decisiones de negocios y evaluar los riesgos con mayor precisión. Además, la eficiencia de los procesos empresariales puede aumentar cuando los datos son analizados, evaluados y vinculados entre sí. Big Data ayuda a las empresas de investigación y desarrollo a hacer predicciones sobre las tendencias, las características de los productos, etc. Por último, los conocimientos adquiridos por Big Data también pueden utilizarse para ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado.
Para que el análisis del Big Data tenga éxito, se requiere una estrategia apropiada, una cultura corporativa adecuada, personal con los conocimientos necesarios, tecnología eficiente y, por último, pero no menos importante, una estrategia de protección de datos adecuada. Pero el análisis y el procesamiento del Big Data no sólo ofrece oportunidades y posibilidades, sino que también plantea desafíos y riesgos.
Un gran desafío para las empresas es garantizar la seguridad de los datos y cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos. Además, a menudo es difícil para las empresas encontrar y retener a los profesionales adecuados que puedan manejar la compleja tecnología del Big Data. Los grandes proyectos de datos también se asocian con altos costes y la calidad de los datos suele ser deficiente. Finalmente, se deben sacar las conclusiones correctas de los resultados del análisis de datos y se deben tomar las decisiones adecuadas.
El Big Data hace referencia a grandes cantidades de datos que ya no pueden procesarse con el software o el hardware convencional, y para los cuales el procesamiento y el análisis se realiza con un propósito específico. A diferencia del Big Data, el Small Data se refieren a datos que son accesibles para los humanos debido a su volumen y formato.
Encontramos el Big Data en situaciones cotidianas, por ejemplo, cuando navegamos en las redes sociales o hacemos una búsqueda en Google. Para definir mejor el término Big Data, el analista Doug Lane diseñó el modelo 3-V, que afirma que el Big Data se caracteriza por el volumen, la velocidad y la variedad.
Se puede utilizar Big Data, entre otras cosas, para mejorar la orientación estratégica de las empresas, para los sistemas de aprendizaje profundo, para luchar contra la delincuencia y el terrorismo, para la investigación científica de fenómenos naturales (por ejemplo, terremotos y cambio climático), pero también para evaluaciones ilegales que pueden dar lugar a chantaje o fraude. El factor decisivo no es tanto el gran volumen de datos en sí, sino lo que sucede con ellos.
Las empresas pueden utilizar Big Data para aumentar su éxito comercial. Entre otras cosas, Big Data Analytics permite a las compañías tomar mejores decisiones de negocios y evaluar los riesgos con mayor precisión. Además, la eficiencia de los procesos empresariales puede aumentar cuando los datos son analizados, evaluados y vinculados entre sí. Big Data ayuda a las empresas de investigación y desarrollo a hacer predicciones sobre las tendencias, las características de los productos, etc. Por último, los conocimientos adquiridos por Big Data también pueden utilizarse para ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado.
Para que el análisis del Big Data tenga éxito, se requiere una estrategia apropiada, una cultura corporativa adecuada, personal con los conocimientos necesarios, tecnología eficiente y, por último, pero no menos importante, una estrategia de protección de datos adecuada. Pero el análisis y el procesamiento del Big Data no sólo ofrece oportunidades y posibilidades, sino que también plantea desafíos y riesgos.
Un gran desafío para las empresas es garantizar la seguridad de los datos y cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos. Además, a menudo es difícil para las empresas encontrar y retener a los profesionales adecuados que puedan manejar la compleja tecnología del Big Data. Los grandes proyectos de datos también se asocian con altos costes y la calidad de los datos suele ser deficiente. Finalmente, se deben sacar las conclusiones correctas de los resultados del análisis de datos y se deben tomar las decisiones adecuadas.
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