El mundo de los grandes datos

“Ningún poder en la tierra puede detener una idea cuyo momento ha llegado”. – Victor Hugo

Big data es una de esas ideas notables. En el mundo socialmente activo de hoy en día, los datos están creciendo a un ritmo tremendo de 2,5 quintillones de bytes por día aproximadamente, y se espera que aumente en los próximos años.
Gigantes empresariales como Facebook, Google, LinkedIn, Twitter, etc. han estado entre las primeras asociaciones en hacer que su trabajo gire en torno al mundo de los grandes datos. No estaría mal decir que, en conjunto, el conjunto es un gran problema de ‘Big Data’.

¿Qué es Big Data?

Big Data no es más que una gran cantidad de datos que consisten en variedades de datos. Es el concepto de recopilar información útil a partir de cantidades tan voluminosas de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que se pueden utilizar para la toma de decisiones efectiva en el entorno empresarial. Estos datos se recopilan de varias fuentes a lo largo del tiempo y es engorroso administrarlos con las herramientas de bases de datos tradicionales.

¿Por qué es necesario procesar Big Data?

Podemos tener datos sin información, pero no podemos tener información sin datos . Con datos tan voluminosos viene la complejidad de administrarlos bien con técnicas que no solo son efectivas y amigables con el ser humano, sino que también brindan los resultados deseados de manera oportuna.
La importancia de Big Data no solo gira en torno a la cantidad de información que tiene una organización, sino también a cómo una organización utiliza la información recopilada. Cada organización utiliza la información según sus necesidades; cuanto más eficientemente una organización utiliza la información, más prometedoras son las posibilidades de su prosperidad.

Big Data ha sido una bendición para las empresas y las industrias, particularmente en el campo del marketing, cuyo requisito previo es estar actualizado sobre las tendencias y perspectivas cambiantes en una economía de vez en cuando. Hoy en día, se están considerando marcos como HADOOP, Multiview Clustering, Outlier Detection y Classification Analysis sobre las técnicas tradicionales de computación Big Data.

Big Data ha jugado un papel fundamental en el entorno empresarial actual. Podemos entender esto mirando los aspectos enumerados a continuación,

• Ahorro de costos: algunas herramientas de Big Data como Hadoop y Cloud-Based Analytics transmiten condiciones favorables de costos a las empresas cuando se debe guardar una gran cantidad de información y estas herramientas también ayudan a distinguir métodos más competentes para trabajar juntos.
• Reducción de tiempo: la naturaleza rápida de herramientas como Hadoop y el análisis en memoria sin duda pueden reconocer nuevas fuentes de datos que ayudan a las organizaciones a desglosar la información al instante e identificar la decisión más adecuada.
• Comprender las situaciones económicas: la disección de Big Data brinda una imagen más clara del escenario económico actual. Por ejemplo, al desglosar las prácticas de compra de los clientes, una organización puede descubrir los artículos que más se venden y entregar artículos según este patrón. Por esto, puede extenderse más allá de sus rivales.

Es bastante fácil imaginarse la idea de tener acceso a la colosal cantidad de datos con solo hacer clic en un botón. El análisis consistente de esos datos es el mejor enfoque para que sean realmente rentables para las organizaciones. Sin embargo, con cada tendencia y tecnología emergente, surge la responsabilidad de sopesar sus ventajas y desventajas. Convenientemente, podemos presentar el hecho de que Big Data está en la misma liga.

ventajas:

• Los errores dentro del negocio se conocen de inmediato.
• Mayor tasa de conversión e ingresos adicionales.
• El plan de acción de su oposición se ve pronto.
• La extorsión se puede reconocer en el momento en que ocurre y se pueden tomar medidas legítimas para restringir el daño.
• Los principales puntos de interés de Big Data incluyen la mayor velocidad, capacidad y escalabilidad del almacenamiento y tener las medidas y herramientas para tratar los datos con mayor destreza.

Con los pros, los contras ciertamente seguirán. La privacidad es la preocupación básica de un usuario final. Por lo tanto, proteger las credenciales del usuario final es de suma importancia. Los usuarios deben sentirse seguros y seguros de que la información a la que acceden no se está filtrando a otra parte.
La puntualidad una vez más es otro desafío que enfrenta Big Data en el mundo real. Cuanto mayor sea el conjunto de datos, mayor será el tiempo de procesamiento, lo que eventualmente conducirá a un retraso en el proceso de toma de decisiones.

Desventajas:

• Los datos se recopilan de todas las fuentes posibles durante un determinado período de tiempo. Los datos recopilados son crudos, inconsistentes y, por lo tanto, están sujetos a más ruido.
• La seguridad es uno de los problemas clave con los que Big Data todavía está luchando, especialmente en el frente de las redes sociales.
• La mayoría de los datos que un usuario busca con fines de análisis e interpretación están ocultos detrás de firewalls y una nube privada a los que solo se puede acceder si se tiene el conocimiento técnico y la experiencia para convertir los datos sin procesar en información relevante.

A pesar de tener un conocimiento riguroso de los beneficios y las desventajas de Big Data, hay varias empresas y empresas interesadas en asumir el desafío de crear datos significativos a partir de esta cantidad de datos angustiosos. Sin embargo, el conocimiento y la experiencia en las próximas herramientas y tecnologías no parecen suficientes para satisfacer las necesidades del usuario final para dar algún significado a los datos. Aquí hay algunas razones de por qué los proyectos de Big Data fallan a una escala tan grande.

¿Por qué fracasan la mayoría de los proyectos de Big Data?

• La forma en que las masas perciben Big Data: Big Data se trata como si tuviera un punto de partida fijo con un punto final fijo, mientras que es una excursión que conduce a través de un análisis y examen consistente de datos. Se puede utilizar para inferir patrones para los logros empresariales del mañana. Sin embargo, para encontrar la solución, puede tomar el proceso como una preocupación principal y no esperar un resultado caracterizado de él. Big Data es una investigación constante para aumentar los conocimientos útiles en lugar de la perspectiva de llegar a conclusiones antes que nunca. La esencia de estos datos se encuentra cuando se colocan en un entorno empresarial; de lo contrario, es solo una enorme medida de datos.
• Falta de científicos de datos calificados: la ausencia de una investigación adecuada en las empresas de Big Data se debe principalmente a la inaccesibilidad de analistas de datos profesionales y calificados. Se requiere una gran cantidad de experiencia, especialización, mayor adaptabilidad y plazos prolongados para aumentar la productividad de Big Data.
• Reducción de costos y falta de presupuesto: las tecnologías emergentes solo se pueden aprovechar con la ayuda de las herramientas adecuadas y cuando los sistemas están bien equipados. A veces, las empresas no están dispuestas a invertir mucho en empresas que aseguren retornos de la inversión prometedores, pero a largo plazo. La codicia de hacer millones en un corto período de tiempo limita el uso de herramientas y tecnologías adecuadas. Esto conduce al fracaso de estos proyectos de Big Data.
• Falta de claridad de pensamiento y estrategia deficiente: el primer y más importante paso de la resolución de problemas debe incluir que el usuario final se pregunte a sí mismo sobre el tipo de resultado en el que se está enfocando y la razón detrás de él. El resultado de un problema puede ser vago y ofrecer una amplia gama de posibilidades y puede confundir al usuario y distraerlo de su objetivo final. Por lo tanto, es importante compilar una declaración detallada del problema para obtener el máximo beneficio de Big Data.

Hay 800 millones de sitios web en Internet que dan datos sobre Big Data. Big Data es la próxima gran cosa después de la nube. Big Data acompaña a un montón de oportunidades para negociar en salud, educación, tierra y negocios, pero administrar la información que tiene un gran volumen utilizando modelos tradicionales resulta extremadamente complicado.

Ahora es el momento de la revolución de los datos:
‘Los datos son algo preciado y durarán más que los propios sistemas’. Esta cita captura a la perfección la verdadera esencia de Big Data y cómo es la nueva materia prima para varios negocios y firmas.