Big Data se refiere al conjunto de datos en una cantidad elevada que no puede ser procesada y analizada mediante un software convencional de analítica de datos. Tiene 3 características a saber: volumen, variedad y velocidad.
Volumen: Cantidad de datos a procesar de un tema específico
Variedad: Cantidad de fuentes que captan y emiten datos de un tema específico
Velocidad: Cantidad de datos recibido de un tema específico en un intervalo de tiempo establecido
Una de las principales ventajas de Big Data, frente a métodos de analítica convencionales, es que permite recopilar cantidades masivas de datos utilizando Bases de Datos SQL y No-SQL, con esto logra hacer más efectiva la recopilación y análisis de información útil por las empresas con el objetivo de apoyar la toma de decisiones. Las tecnologías de Big Data más conocidas en el mercado son Apache Hadoop y Apache Spark.
Otros procesos de datos asociados a Big Data son Data Analysis, Data Mining y Data Science. El Análisis de Datos o Data Analysis es un proceso de filtrado de datos por medio de elementos de limpieza, de transformación y de modelado para así convertirlos en información útil que permita lograr una operación más efectiva de las empresas.
A su vez Data Mining o Minería de Datos se refiere a un proceso de extracción considerando ciertos patrones existentes en grandes conjuntos de datos con el fin de transformarlos en información comprensible para su uso posterior.
Finalmente la Ciencia de Datos o Data Science se refiere a la unificación de métodos relacionados como “Data Analysis” y “Machine Learning" con el fin de comprender y analizar fenómenos reales mediante datos. Emplea técnicas matemáticas y estadísticas, entre otras.
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