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Se le llama las tres V del Big Data a los datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una mayor velocidad, es decir son conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, procedentes particularmente de nuevas fuentes de datos.

Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede administrarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.

Ahora te explicamos a qué se le conocen las tres V del Big Data:

  1. Volumen: La cantidad de datos importa. Con el big data tienes que procesar grandes volúmenes de datos sin estructura y de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como los feeds de datos de Twitter, los flujos de clics de una página web o en una aplicación para móviles, o alguna información de actividad en un equipo provisto de sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes. Ayudando a la contabilización de información de manera.
  2. Velocidad: La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se utilizan. Por lo general, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real de manera veloz y eficaz para la toma de decisiones, análisis y control.
  3. Variedad: La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales tenían una estructura definida y podían organizarse perfectamente dentro de una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder extraer significado y habilitar los metadatos.
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Identificar el valor del big data no pasa solo por analizarlos (que es ya una ventaja en sí misma). Se trata de todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas, usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y predigan comportamientos.

Avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el costo del almacenamiento y el manejo de datos, haciendo que almacenar datos resulte más fácil y barato que nunca, con herramientas especializadas como Azure de Microsoft. Actualmente, con un mayor volumen de big data más barato y accesible, podrás tomar decisiones empresariales más acertadas y precisas en pro a tu empresa o industria.

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