BIG DATA, es aquel tipo de soluciones mediante el cual se intenta dar respuesta al fenómeno que se produce con el incremento masivo en el almacenamiento y flujo de datos consecuencia de la era digital en la que vivimos, que con los medios tradicionales de procesamiento sería dificilísimo de gestionar; hablamos de desafíos como analizar, capturar, recolectar, buscar, compartir, almacenar, visualizar… ingentes cantidades de información, obtener conocimiento en tiempo real y poner todos los sentidos en la protección de datos personales.

Cisco en el año 2011 pronosticó que el tráfico del centro de datos a nivel mundial crecerá cuatro veces y alcanzará un total de 6.6 zettabytes anuales para finales del el año 2016. Habrá que esperar a finalizar el año para ver si se cumple, pues en el año 2014 se registraron 2,1 zettabytes.

Cabe destacar que se debe diferenciar entre el tráfico cloud global y  el tráfico data center global, que es el tráfico que viaja dentro de los data centers, entre los data centers y hacia los usuarios finales; en este caso he presentado el primero. 

En el concepto de Big Data confluyen:

• Los datos relacionales “tradicionales”, que siguen aumentando su volumen, procedentes de los sistemas analíticos y transaccionales en línea (OLTP), desde sistemas ERP hasta datawarehousing appliances, junto con información no estructurada y semiestructurada.
• La información procedente de las interacciones sociales (Facebook, Twitter, LinkedIn…), registros de llamadas (CDR), información de sensores y dispositivos, datos GPS, geolocalización…
• El auge del concepto Big Data ha dado lugar a la aparición de frameworks preparados para el procesamiento intensivo de datos (por ejemplo: framework Open Source de Apache Hadoop, que se ejecuta en servidores con un hardware básico).

Atributos del Big Data:

La incapacidad para gestionar el Big Data no sólo supone la pérdida de oportunidades sino que también entraña riesgos considerables, puede entorpecer la visibilidad de las oportunidades y las amenazas, puede poner en peligro el cumplimiento de determinadas normativas…

La importancia del Big Data reside en el enorme volumen y complejidad de información a nivel mundial; para una empresa el volumen, la complejidad en el tipo de datos y fuentes (email, videos, transacciones online…) y la velocidad con la que se crean y necesitan ser procesados.
También radica por la relación directa entre el análisis de datos y los resultados del negocio, las empresas que gestionan mejor sus datos toman mejores decisiones y obtienen mejores resultados financieros como consecuencia de que la mejora en la segmentación y calidad de la información revierte en el descubrimiento de necesidades, identificación de problemas, automatización de la toma de decisiones y aumento de la transparencia.
A su vez la escasez de especialistas en gestión y análisis de datos es importante (estadísticos, científicos cuantitativos, analistas…).

TECNOLOGÍAS DETRÁS DEL BIG DATA 

Hay distintos proveedores de estos servicios entre los que destacan Oracle, SQL Server, IBM,  MySQL, SAP…

La principal tecnología para establecer una estrategia de gestión del Big Data son:

• Bases de datos e infraestructuras: Se requieren bases de datos con capacidades de procesamiento y almacenamiento extremas, sistemas OLAP multidimensionales y bases de datos basadas en memoria volátil.
  El Hardware, que es la virtualización de servidores, almacenamiento y desktop que suele ser también necesaria, así como otros componentes tales como aceleradores de aplicaciones y redes o bases de datos distribuidas.
• Opciones de software libre: El Software libre de Apache Hadoop es útil para gestionar grandes volúmenes de datos, permite distribuir el proceso de grandes cantidades de información en diferentes clusters de ordenadores utilizando un sencillo modelo de programación.

Un famoso ejemplo de éxito empresarial consecuente del uso del Big Data es el de Netflix, quien desde 2009 comenzó a hacer uso de las ventajas del Big Data para predecir el gusto de sus sucriptores. Netflix monitoriza el número de reproducciones, las valoraciones de cada película, el soporte con que se visiona, la ubitación geográfica, el día y hora del visionado…

Gracias a esto Netflix ha sido capaz de definir cerca de 80.000 nuevos “minigéneros” y un ejemplo de éxito es la famosa serie de TV “House of Cards”.

Otro ejemplo sería la iniciativa del Banco de Inglaterra, quien ha puesto en marcha un equipo técnico cuya función es analizar la actividad en internet con el fin de hacer predicciones económicas utilizando fuentes de información no convencionales.
Con ello el Banco de Inglaterra pretende otener una visión más clara de cómo marcha la economía británica y descubrir con antelación señales que indiquen caídas o repuntes del cuadro económico nacional.

Por ejemplo, el equipo de especialistas ha empezado a explorar datos como la frecuencia con la que se busca empleo y el nivel de precios de los artículos que se venden online.

BIBLIOGRAFÍA

Johnny Matos. (2016). Las 5 V’s del Big Data 2016 y su futuro. 03,13,2016, de Asociacion Marketing Digital Dominicana Sitio web: https://www.linkedin.com/pulse/las-5-vs-del-big-data-2016-y-su-futuro-johnny-matos

YANNILET POZZI, YEDGARY HERNÁNDEZ, YORDI LOZADA. (2015). PRESENTACION TECNOLOGIA DE LA INFORMACION I – BIG DATA. 03,13,2016, de Big Data Sitio web: https://www.youtube.com/watch?v=z-AhuFFw3D4

IMÁGENES

https://www.google.es/search?q=big+data&safe=active&biw=1745&bih=868&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwiRw7XrgLbLAhXE1xoKHXDUA3oQ_AUICCgC#imgrc=HX2JcomBu9KnXM%3A