Big data es un término utilizado para describir las grandes cantidades de datos organizados y no estructurados con los que las empresas tienen que lidiar todos los días. Pero lo que hacen las empresas con los datos es más importante que el tipo o la cantidad de datos que tienen. Los grandes datos se pueden analizar para encontrar información que lo ayude a tomar mejores decisiones comerciales y le brinde la confianza para realizar movimientos estratégicos. En este artículo, explicaremos qué es el big data, el análisis de big data, la tecnología, la atención médica y la ingeniería de big data.
¿Qué es Big Data?
Esta es una colección de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que recopilan las empresas. Estos datos pueden extraerse para obtener información y usarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otros usos de análisis avanzado.
Los sistemas de procesamiento y almacenamiento de big data son ahora una parte habitual de las arquitecturas de gestión de datos de las organizaciones, junto con herramientas que ayudan con el análisis de big data. Las tres V se utilizan a menudo para describir grandes datos:
- el gran volumen de datos disponibles en muchos lugares;
- una amplia variedad de tipos de datos que a menudo se almacenan en grandes sistemas de datos; y
- la velocidad a la que se crea, recibe y procesa una gran cantidad de datos.
Doug Laney, analista de la consultora Meta Group Inc. en ese momento, fue la primera persona en notar estos rasgos en 2001. Después de que Gartner comprara Meta Group en 2005, se hicieron aún más conocidos. Más recientemente, se han agregado veracidad, valor y variabilidad a diferentes descripciones de "grandes datos".
¿Por qué es importante el Big Data?
Las empresas utilizan big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, brindar un mejor servicio al cliente, realizar campañas de marketing personalizadas y hacer otras cosas que, al final, pueden aumentar los ingresos y las ganancias. Las empresas que lo usan bien pueden tener una ventaja sobre las que no lo hacen porque pueden tomar decisiones comerciales más rápido y con más información.
Por ejemplo, los grandes datos brindan a las empresas información útil sobre sus clientes que pueden usar para mejorar su marketing, publicidad y ofertas para lograr que más clientes se interesen y aumenten las ventas. Puede descubrir cómo están cambiando los gustos de los clientes o compradores de negocios al observar los datos del pasado y el presente. Esto permite que las empresas respondan mejor a lo que los clientes quieren y necesitan.
Los expertos médicos usan big data para buscar signos y factores de riesgo de enfermedades, y los médicos los usan para ayudarlos a descubrir qué les pasa a sus pacientes. Además, los grupos de atención médica y las agencias gubernamentales pueden obtener información actualizada sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas a partir de una combinación de datos de registros de salud electrónicos, sitios de redes sociales, la web y otras fuentes.
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¿Qué es el análisis de grandes datos?
El análisis de big data es el acto de recopilar, revisar y analizar cantidades masivas de datos para encontrar tendencias, conocimientos y patrones de mercado que puedan ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones comerciales. Esta información es fácil de encontrar y usar, por lo que las empresas pueden hacer planes rápidamente para mantener su ventaja competitiva.
Las herramientas y los sistemas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a los grupos a combinar datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes. Los usuarios (generalmente trabajadores) formulan preguntas a estas herramientas para conocer cómo funciona el negocio y qué tan bien lo está haciendo. El análisis de big data emplea los cuatro enfoques de análisis de datos para descubrir información relevante y derivar soluciones.
Ejemplo de análisis de Big Data
Por ejemplo, las empresas modernas de atención médica no pueden prescindir del análisis de big data. Como puede suponer, hay muchos registros de pacientes, planes de seguro, medicamentos e información sobre vacunas para realizar un seguimiento. Tiene una gran cantidad de datos organizados y no estructurados que, cuando se usan con análisis, pueden brindarnos información importante. El análisis de big data hace esto rápido y bien para que los médicos puedan usar los datos para hacer predicciones precisas que podrían salvar vidas.
¿Por qué es importante el análisis de Big Data?
El análisis de big data es importante porque permite a las empresas utilizar sus datos para encontrar formas de mejorar. El aumento de la eficiencia en diferentes partes de un negocio conduce a operaciones más inteligentes, mejores ganancias y clientes satisfechos. El análisis de big data ayuda a las empresas a reducir costos y fabricar mejores bienes y servicios que se centren en el cliente.
El análisis de datos nos ayuda a aprender cosas que hacen que nuestra sociedad funcione mejor. El análisis de big data en el cuidado de la salud no solo rastrea y analiza registros individuales, sino que también juega un papel importante en el monitoreo de los resultados de COVID-19 a escala mundial. Le dice a los departamentos de salud de cada país cómo manejar las vacunas y presenta formas de evitar que ocurran pandemias en el futuro.
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¿Qué es la tecnología de Big Data?
La tecnología de big data es una utilidad de software. Esta tecnología está diseñada principalmente para analizar, procesar y extraer información de un gran conjunto de estructuras muy complicadas y un gran conjunto de datos. Las viejas formas de manejar la información tienen dificultades para lidiar con esto.
Las tecnologías de big data a menudo están vinculadas a otras tecnologías como el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT), que mejoran enormemente. Cuando estas tecnologías se usan juntas, las tecnologías de big data se enfocan en estudiar y administrar grandes cantidades de datos en tiempo real y relacionados con lotes.
Tipos de tecnología de Big Data
Antes de llegar a la lista de tecnologías de big data, hablemos de cómo funciona esta tecnología en la pizarra. Hay dos tipos principales de tecnologías Big Data:
#1. Tecnologías operativas de Big Data
Este tipo de tecnología de big data incluye principalmente los datos básicos del día a día que las personas usan para procesar. Los datos diarios, como las transacciones de Internet, las plataformas de redes sociales y los datos de una empresa o firma específica, comprenden grandes datos operativos. La mayoría de las veces, estos datos son una necesidad de analizar con herramientas que emplean tecnologías de big data. Muchas tecnologías analíticas de Big Data emplean "datos en bruto", que son los datos.
Estos son algunos ejemplos específicos de tecnologías operativas de Big Data:
- Método de reserva de boletos en línea para cosas como autobuses, trenes, vuelos, películas y más.
- Negociaciones en línea o compras en sitios de comercio electrónico como Amazon, Flipkart, Walmart, etc.
- Datos en línea de sitios de redes sociales como Facebook, Instagram, WhatsApp, etc.
- En empresas multinacionales, la información sobre trabajadores o altos ejecutivos.
#2. Tecnologías Analíticas de Big Data
La gente a menudo llama Big Data Analítico una forma mejorada de tecnología de Big Data. En comparación con big data operativo, este tipo de tecnología de big data es un poco más difícil. La mayoría de las veces, los grandes datos analíticos se utilizan cuando se utilizan criterios de rendimiento y se toman decisiones comerciales importantes en tiempo real en función de los informes elaborados mediante el análisis de datos operativos reales. Esto significa que esta forma de tecnología de big data sirve para investigar grandes cantidades de datos que son críticos para tomar decisiones comerciales.
Las siguientes son algunas aplicaciones comunes de las tecnologías analíticas de big data:
- Datos de comercialización de acciones
- Datos sobre pronósticos meteorológicos y análisis de series temporales
- Los médicos pueden vigilar la salud de una persona consultando su información médica.
- Bases de datos para misiones espaciales, donde cada bit de conocimiento es muy importante
¿Qué es el cuidado de la salud de Big Data?
Big data se refiere a grandes conjuntos de información no estructurada y estructurada que se analizan para encontrar ideas, tendencias y patrones. La mayoría de las veces, las tres V (volumen, velocidad y variedad) se utilizan para describir big data. Esto significa que tiene una gran cantidad de datos que se crean rápidamente y vienen en diferentes formas, como texto, imágenes, gráficos o películas.
Los grandes datos en el cuidado de la salud provienen de muchos lugares diferentes y se estudian para ayudar a tomar decisiones, mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos, entre otras cosas. Los registros de salud electrónicos (EHR), los registros médicos electrónicos (EMR), los registros de salud personales (PHR) y los datos de herramientas de salud digitales ampliamente utilizadas, como dispositivos médicos portátiles y aplicaciones de salud móviles, son algunas de las fuentes más populares de big data en el cuidado de la salud. .
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Ejemplos de Big Data en el cuidado de la salud
Los registros de salud electrónicos (EHR), que generalmente incluyen el historial médico de un paciente, información demográfica, medicamentos, inmunizaciones, resultados de pruebas y notas de progreso, tal vez la fuente más común de big data en el cuidado de la salud. En el pasado, esta información se anotaba a mano en archivos que eran fáciles de perder, difíciles de compartir y, a veces, incluso difíciles de leer. Ahora, los EHR facilitan que los médicos y las enfermeras encuentren la información médica importante de un paciente y les brinden la mejor atención posible.
Los investigadores médicos pueden utilizar datos de EHR y aprendizaje automático para anticipar complicaciones después de una cirugía, insuficiencia cardíaca y abuso de drogas.
Aplicaciones de Big Data en el cuidado de la salud
Los profesionales de la atención de la salud utilizan "grandes datos" para una amplia gama de cosas, desde estudios biomédicos hasta dar a los pacientes medicamentos personalizados. El cuidado de la salud usa big data de las siguientes maneras:
- Usar análisis predictivos para crear modelos de aprendizaje automático que puedan predecir la posibilidad de que un paciente desarrolle una determinada enfermedad.
- Monitorear las condiciones de los pacientes en una instalación todo el tiempo y enviar alertas a los trabajadores médicos en tiempo real.
- Mejorar la seguridad en torno al procesamiento de datos médicos confidenciales, como reclamaciones de seguros e información médica.
¿Qué es la ingeniería de grandes datos?
Los ingenieros de big data producen, prueban, analizan y evalúan los datos de una empresa. Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes. En la economía moderna, es normal que las empresas recopilen una gran cantidad de datos mientras gestionan sus negocios.
Cuando se usa de la manera correcta, el big data puede ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia, rentabilidad y capacidad de crecimiento. Pero los "grandes datos" de las empresas no son útiles sin un "ingeniero de grandes datos" que construya sistemas para recopilar, almacenar y extraer datos. Al final, el trabajo de los ingenieros de big data es ayudar a las empresas a manejar su big data.
Responsabilidades del trabajo de ingeniería de Big Data
Todos los siguientes son deberes laborales comunes para los ingenieros de big data:
- Diseño e implementación de sistemas de software.
- Crear herramientas para recopilar datos y procesar esos datos.
- Usando el método ETL, que significa Extraer, Transformar y Cargar,
- Desarrollo de estructuras de datos que satisfagan las necesidades del negocio.
- investigar nuevas formas de obtener información útil y mejorarla
- Desarrollo de soluciones de datos estructurados con diversos lenguajes de programación y tecnologías.
- Usar información de muchos lugares para hacer buenos modelos de negocios
- Trabajando junto a analistas de datos, científicos de datos y otros equipos
Ingeniero de Big Data vs. Científico de Datos
Los ingenieros de big data crean y mantienen tecnologías de recopilación y extracción de datos, a diferencia de los científicos de datos. Los científicos de datos observan los datos limpios y usan diferentes modelos de predicción para descubrir qué significa todo.
¿Qué es Big Data en términos simples?
Los grandes datos son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente cuando provienen de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan grandes que las herramientas tradicionales para procesar datos no pueden manejarlos. Pero puede resolver problemas comerciales con estas enormes cantidades de datos que antes no podía resolver.
¿Qué es un ejemplo de Big Data?
Los grandes datos provienen de bases de datos de clientes, sistemas de procesamiento de transacciones, papel, correos electrónicos, registros médicos, registros de flujo de clics, aplicaciones móviles y redes sociales.
¿Cuáles son las 7 v de los datos?
Las 7 v incluyen volumen, velocidad, variedad, variabilidad, veracidad y visualización.
¿Cuáles son los 3 tipos de datos?
Los datos estructurados, los datos no estructurados y los datos semiestructurados son los tres tipos de big data.
¿Para qué se utiliza principalmente Big Data?
Big data es un conjunto de tecnologías que se crearon para almacenar, analizar y manejar esta enorme cantidad de datos. Es una herramienta macro que ayuda a encontrar respuestas inteligentes al buscar patrones en el caos resultante del crecimiento de la información. Tiene un propósito para muchas cosas, incluida la salud, la agricultura, los juegos de azar y la conservación del medio ambiente.
¿Cuáles son las 5 importancias de los datos?
Caracterizan, calibran, verifican, validan y evalúan modelos que anticipan la durabilidad estructural a largo plazo y el rendimiento de los materiales en entornos hostiles.
Referencias
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