Definición del Big Data
Big Data o Macrodatos también conocido como Datos Masivos debido a que contiene gran variedad de datos, gran volumen en almacenamiento y crecimiento exponencial en el tiempo. Esto puede ser estructurado y no estructurado dependiendo de la complejidad en la gestión y tipo de archivo o dato.
Los Macrodatos o big data es complejo de gestionar porque incluye gran variedad de datos, velocidad en el crecimiento o generación y volumen que hace complejo mantener el órden, pero esto se logra mediante herramientas avanzadas de analíticas de datos que ayudan al gestión y descubrimiento de patrones.
¿Cómo funcionan los Macrodatos o Big Data?
Para las compañías que tienen estrategia de Big Data les da el poder de descubrir patrones interesantes dentro de todo el volumen de datos que ayuda a abrir puertas a nuevas oportunidades y modelos de negocios.
En el proceso de descubrimiento de patrones se necesita un buen equipo de personas que ayuden en el análisis y desarrolladores de software que quiera tomar el reto de desarrollar grandes algoritmos de alto rendimiento para el procesamiento de grandes volúmenes de datos mediante herramientas y técnicas de big data.
Gestionar los datos dentro de un macrodato también requiere centros de datos que puedan soportar el almacenamiento aplicando las mejores prácticas de ciberseguridad, disponibilidad y confidencialidad.
Por lo tanto para gestionar big data o macrodatos requiere una estrategia y esto conlleva a tener el poder y la capacidad en el procesamiento computacional de todos los procesos que requiere o pasan los datos.
Casos de uso de los Macrodatos o Big Data:
Facebook
Cada día se generan más de 500 terabytes de datos.
Genera entre 500-700 millones de tweets al día.
Google
Procesa más de 20 petabytes de datos cada día
Gran Colisionador de Hadrones ( LHC )
Genera alrededor de 1 petabyte de datos de colisión por segundo.
Conclusión
Hoy en día, el big data se considera como el nuevo petróleo, pero todo depende de cómo las empresas utilicen las grandes cantidades de datos, por lo que la gestión y el análisis de datos requieren una gran potencia informática, alta disponibilidad y almacenamiento, pero también necesitan grandes algoritmos para finalmente descubrir información que será útil y valioso para los negocios.
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