vsvfgsv

Big data es el término que popularmente designa un crecimiento, disponibilidad y uso exponenciales de la información estructurada y desestructurada. Existe mucha literatura en torno a la tendencia sobre big data y a cómo este puede ser la base para la innovación, la diferenciación y el crecimiento.
Según IDC, es indispensable que las organizaciones y líderes en TI se concentren en el volumen,variedad y velocidad cada vez mayores de la información que conforma el big data1. 
Volumen. Existen muchos factores que contribuyen al aumento del volumen de datos: los datos de transacciones almacenados a lo largo de los años, los datos de texto que constantemente generan las redes sociales, la creciente cantidad de datos recopilados de sensores, etc. En el pasado, un volumen de datos excesivoplanteaba un problema de almacenamiento. Pero con la actual reducción de costes del almacenamiento surgen otras dificultades, entre ellas la forma de determinar la relevancia en los ingentes volúmenes de datos y la creación de valor a partir de la información pertinente.
Variedad. En la actualidad, los datos se encuentran en todo tipo de formatos: desde las bases de datos tradicionales hasta losalmacenes de datos jerárquicos creados por los usuarios finales, pasando por los sistemas OLAP, los documentos de texto, el email, los datos de mediciones, el video, el audio, la información bursátil y las transacciones financieras. Según algunos cálculos, el 80% de los datos de las organizaciones no son numéricos. No obstante, estos también deben incluirse en los análisis y el proceso de toma dedecisiones.
Velocidad. Según Gartner, la velocidad "designa la rapidez con que se generan los datos y con la que deben procesarse para satisfacer la demanda". Las etiquetas RFID y los contadores inteligentes están impulsando una creciente necesidad de procesar torrentes de datos casi en tiempo real. Reaccionar con suficiente celeridad para hacer frente a la velocidad es un problema para la mayoríade las organizaciones.





El big data
tenemos en cuenta otras dos dimensiones del big data:
Variabilidad. Al margen de la creciente velocidad y variedad de los datos, sus flujos pueden ser muy irregulares con picos periódicos. ¿Algo está de rabiosa actualidad en los medios sociales? Tal vez haya una importante oferta pública a la vista. O puede que nadar con cerdos en las Bahamas seconvierta de pronto en el último grito en actividades vacacionales. Gestionar los picos en la carga de datos diarios, estacionales o asociados a eventos puede resultar difícil, sobre todo cuando están implicados los medios sociales.
Complejidad. Los enormes volúmenes de datos que debe gestionar seguramente procedan de múltiples fuentes. Vincular, casar, limpiar y transformar datos de un sistema aotro constituye para una empresa una importante envergadura. No obstante, es preciso conectar y establecer relaciones, jerarquías y múltiples vínculos de datos para no perder el control sobre ellos. La gobernanza de los datos puede ayudar a determinar en qué medida se desvían los datos de las definiciones comunes y cómo integrar sistemáticamente activos de datos estructurados y desestructuradospara generar información de alta calidad útil, conveniente y actualizada.
En última instancia y con independencia de los factores implicados, creemos que el término big data es relativo: se aplica (según la evaluación de Gartner) siempre que la capacidad de una organización para tratar, almacenar y analizar datos supera los medios actuales.




Usos del big data
Por lo tanto, el verdaderoproblema no radica en la adquisición de grandes cantidades de datos (porque está claro que nos encontramos en la era del big data), sino en qué hacer con ellos. En el prometedor futuro del big data las organizaciones podrán aprovechar la información relevante y emplearla para mejorar su toma de decisiones.
Las tecnologías actuales no solo ayudan a recopilar y almacenar grandes cantidades de...