En la actualidad, el proceso de digitalización sistemática de las actividades humanas está generando que la cotidianidad de la humanidad y la del planeta en sí, sea observada, almacenada y estudiada como nunca antes se había visto en la historia. Artefactos electrónicos como celulares, tabletas, ordenadores, entre otros; se han vuelto espías imperceptibles. 

Cada llamada, cada conversación y publicación en redes sociales, cada transacción en línea, cada búsqueda web realizada por un usuario de internet está siendo registrada, dando a conocer la personalidad, comportamientos, productos que consume, enfermedades que padece, relaciones familiares y personales, entre muchos otros datos que son almacenados de forma automática y gratuita en servidores físicos y virtuales. 

El concepto Big Data se emplea para determinar e integrar el diverso grupo de tecnologías y disciplinas que se ocupan del acopio y tratamiento de vastas cantidades de información. En pocas palabras, es el procesamiento de datos masivos.    

Los datos masivos son generados principalmente cuando los humanos interactúan cotidianamente con el internet de las cosas. La importancia del Big Data entre sus múltiples utilidades, radica en su aporte en la toma de decisiones y su función como herramienta primordial para la transición de una sociedad industrial a la sociedad del conocimiento. 

El Big Data es explicado comúnmente con 5 palabras que empiezan con la letra uve (v): 

La primera V es el volumen. Las magnitudes de datos que se manejan con esta tecnología sobrepasan los terabytes, llegando a ser contabilizadas en zettabytes o brontobytes. 

La segunda V es la velocidad en la que se transmiten, se almacenan, se procesan y se intercambian o se le da uso a la información gestionada.

La tercera V es la variedad, refiriéndose a la diversidad de datos que pueden ser recopilados. Los cuales se dividen en tres tipos. Datos estructurados (números), semiestructurados (mensajes de texto) y no estructurados (imágenes videos).

La cuarta V es la veracidad, la validez de los datos. Es la certeza de que la información es cierta y fiable. Entre las labores del Big Data se encuentra el análisis de datos donde se identifica cuáles datos son verdaderos, cuales son falsos y cuales necesitan ser limpiados o desechados.  

La quinta V es el valor, la importancia que toman los datos luego de ser transformados en información. Las aplicaciones de Big Data determinan qué elementos toman relevancia entre los otros.

Una de las ventajas más relevantes que ofrece el uso de Big Data en las organizaciones empresariales es el análisis predictivo. Esta área se encarga de la examinación y el estudio exhaustivo de variables de enormes cantidades de datos, a través de tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los sistemas cognitivos, entre otras, con el fin de construir mediante  procedimientos estadísticos o matemáticos, las predicciones que ayudan a la organización a tomar las mejores decisiones en la búsqueda del éxito. 

Las aplicaciones de análisis predictivo son funcionales en los diversos departamentos de las empresas, pero en la actualidad son empleadas con mayor frecuencia en las áreas de marketing y ventas donde pueden ser determinados los posibles comportamientos del mercado y sus variables.

Mauro Sastoque Campos 
Periodista, escritor y diseñador para la comunicación gráfica
Revista Virtual Pro
msastoque@ingeniocolombiano.co

Bibliografía 

Alvarez, C. (2019). La contribución del ‘big data’ a los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://www.bbva.com/es/la-contribucion-del-big-data-a-los-objetivos-de-desarrollo-sostenible/

BBVA. (2017). Las cinco uves del big data. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://www.bbva.com/es/las-cinco-uves-del-big-data/

Dynamic. (s.f.) Historia del Big Data. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://www.dynamicgc.es/historia-del-big-data/

Oracle. (s.f.). ¿Qué es el big data?. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://www.oracle.com/co/big-data/what-is-big-data/

Recuerdo de los Santos, P. (2020). Estructurados, semi-estructurados, no estructurados… ¿Cómo son tus datos?. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://empresas.blogthinkbig.com/estructurados-semi-estructurados-no-estructurados-como-son-tus-datos/

Three Points. (2020). Análisis predictivo en Big Data. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://www.threepoints.com/blog/analisis-predictivo-en-big-data

UNIR. (s.f.). Bases de datos para Big Data. Recuperado el 21 de julio de 2022 de https://www.unir.net/ingenieria/revista/bases-datos-big-data/