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Definición - ¿Qué significa Big Data?
Big data se refiere a un proceso que se utiliza cuando las técnicas tradicionales de extracción y manejo de datos no pueden descubrir los conocimientos y el significado de los datos subyacentes. Los datos que no están estructurados o son sensibles al tiempo o simplemente muy grandes no pueden ser procesados por motores de bases de datos relacionales. Este tipo de datos requiere un enfoque de procesamiento diferente llamado big data, que utiliza un paralelismo masivo en hardware fácilmente disponible.
Techopedia explica Big Data
En pocas palabras, los grandes datos reflejan el mundo cambiante en el que vivimos. Cuanto más cambian las cosas, más se capturan y registran los cambios como datos. Tome el clima como ejemplo. Para un pronosticador del clima, la cantidad de datos recopilados en todo el mundo sobre las condiciones locales es sustancial. Lógicamente, tendría sentido que los entornos locales dicten los efectos regionales y los efectos regionales dicten los efectos globales, pero bien podría ser al revés. De una forma u otra, estos datos meteorológicos reflejan los atributos de los grandes datos, donde se necesita el procesamiento en tiempo real para una gran cantidad de datos, y donde la gran cantidad de entradas pueden generarse a máquina, observaciones personales o fuerzas externas como manchas solares.
El procesamiento de información como esta ilustra por qué los grandes datos se han vuelto tan importantes:
- La mayoría de los datos recopilados ahora no están estructurados y requieren un almacenamiento y procesamiento diferentes de los que se encuentran en las bases de datos relacionales tradicionales.
- La potencia computacional disponible es espectacular, lo que significa que hay más oportunidades para procesar grandes datos.
- Internet ha democratizado los datos, aumentando constantemente los datos disponibles y produciendo cada vez más datos sin procesar.
Los datos en su forma cruda no tienen valor. Los datos deben ser procesados para ser valiosos. Sin embargo, aquí radica el problema inherente de los grandes datos. ¿El procesamiento de datos desde el formato de objeto nativo a una información útil vale el costo de capital masivo de hacerlo? ¿O hay demasiados datos con valores desconocidos para justificar la apuesta de procesarlos con herramientas de Big Data? La mayoría de nosotros estaría de acuerdo en que poder predecir el clima tendría valor, la pregunta es si ese valor podría superar los costos de agrupar todos los datos en tiempo real en un informe meteorológico con el que se pueda contar.
