BIG DATA (MACRODATOS).pdf
- 2. CONCEPTO Los macrodatos, también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala o big data (terminología en idioma inglés utilizada comúnmente). Es un término que hace referencia al concepto relativo a conjuntos de datos tan grandes y complejos, donde hagan falta aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Por tal motivo, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren software especializado.
- 3. CONCEPTO El uso moderno del término "big data" tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario, extrayendo valor de los datos almacenados y formulando predicciones a través de los patrones observados. La disciplina dedicada a los datos masivos, se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estas cantidades de datos se centran en la recolección y el almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis y visualización.
- 4. CONCEPTO La tendencia a manipular enormes cantidades de datos se debe a la necesidad, en muchos casos, de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis de negocio, publicitarios, los datos de enfermedades infecciosas, el espionaje y seguimiento a la población o la lucha contra el crimen organizado.
- 5. CARACTERÍSTICAS Los macrodatos se pueden describir por las siguientes características: • Volumen: la cantidad de datos generados y guardados. • Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos, imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos, pedidos a través de la fusión de datos. • Velocidad: en este contexto, la velocidad a la cual se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.
- 6. CARACTERÍSTICAS • Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis. • Valor: los datos generados deben ser útiles, accionables y tener valor.