El Big Data se ha ido colando en nuestra vida y nuestros trabajos sin que apenas nos demos cuenta. Las grandes cantidades de datos que generamos con nuestras acciones, la huella digital que dejamos puede generar beneficios a quienes sepan analizarlos e interpretarlos. Hoy vamos a ver las fases de Big Data, algo que podemos definir como una especie de ciclo de vida.  

Además, de esta manera podrás comprobar por ti mismo todo el trabajo y especialización que implica trabajar en este sector. Un sector en constante crecimiento y que busca nuevos talentos y profesionales de Big Data. ¿Te interesa? ¡No te pierdas ni un detalle! ¡Empezamos!

 

Las fases de Big Data y el ciclo de vida de los datos

Las fases de Big Data se describen a menudo como un ciclo de vida. Y es que todo lo aprendido en un proyecto, los conocimientos extraídos del análisis de datos, generalmente sirven para el siguiente trabajo. De esta forma, la última de las fases de Big Data retroalimenta a la primera.

Pero, ¿cuáles son las fases de Big Data? Si quieres saberlo, quédate con nosotros y ¡descúbrelo!

Generación

Obviamente, lo primero que tiene que pasar para que comience el ciclo de vida del Big Data es la generación de los datos.

Esto se produce de forma inconsciente. Tanto los individuos como las empresas y los gobiernos generan datos de forma constante. Cada interacción en Internet, cada compra, cada venta, todo deja un rastro de datos.

Aquí es donde da comienzo la magia del Big Data. Con la debida atención y tratamiento, estos datos pueden generar información muy valiosa para quien sepa usarla e interpretarla.

Recopilación

No todos los datos valen para su posterior análisis en Big Data. Por ese motivo, no se recopilan ni utilizan todos los datos que se generan todos los días.

Depende de los especialistas en Big Data identificar que información se debe capturar y cuáles son los mejores medios para hacerlo. Existen formas de hacer esta recopilación:

• Formularios: Los formularios en los que se introducen datos relevantes son una buena fuente de información para el Big Data.
• Encuestas: las encuestas pueden ser una forma eficaz de recopilar una gran cantidad de información de un gran número de personas.
• Entrevistas: Las entrevistas ofrecen oportunidades para recopilar datos cualitativos y subjetivos que pueden ser difíciles de capturar por otros medios.
• Observación directa: observar y monitorizar como se comportan las personas cuando interactúan con una web o una aplicación es otra de las formas de recopilar datos.

Como puedes ver, esta es una de las fases de Big Data más importantes. EN ella se hace el primer cribado de la información que va a ser necesaria.

Procesamiento

Una vez que se han recopilado los datos, se deben procesar. El procesamiento en Big Data se lleva a cabo de la siguiente manera:

• Disputa de datos: En este caso se limpia el conjunto de datos y se transforma de a algo más accesible y utilizable.
• Compresión de datos: En este momento, en esta de las fases de Big Data, los datos se transforman a un formato que se puede almacenar de manera más eficiente.
• Cifrado de datos: En es te punto, los datos se traducen a otro código para poder protegerlos de problemas de privacidad.

Incluso el simple hecho de tomar un formulario impreso y digitalizarlo puede considerarse una forma de procesamiento de datos.

Almacenamiento

Otra de las fases de Big Data más importantes es el almacenamiento de los datos previamente recopilados y procesados.

Lo más habitual en Big Data es crear bases de datos o conjuntos de datos. Después se almacenan en la nube o en servidores de almacenamiento físico.  Esto depende da cada empresa y organización.

Lo importante en esta fase es establecer protocolos de seguridad y hacer copias de seguridad de todos los datos que se vayan a almacenar. Se trata de una medida preventiva en caso de que la fuente original se corrompe o se ve comprometida.

Gestión

Una vez almacenados los datos, llegamos a la gestión de los mismos para Big Data. ¿Qué implica esto? Pues básicamente, la gestión de las bases de datos o los conjuntos de datos previamente almacenados.

Esto supone que los profesionales del Big Data deben organizar, almacenar y recuperar datos según sea necesario durante todo el ciclo de un proyecto de datos.

Se trata, por tanto, de un proceso continuo. Un proceso que tiene lugar desde el principio hasta el final del proyecto. Es, en conclusión, una de las fases de Big Data que se intercalan con el resto.

Análisis

Esta es la fase de Big Data clave. Una vez procesados, almacenados y hecha la gestión de las bases de datos, llega el momento de analizarlos.

No obstante, el análisis de Big Data se puede hacer sobre datos no procesados. Para ello, los analistas emplean diferentes herramientas y estrategias como, por ejemplo:

• Modelado estadístico
• Algoritmos
• Inteligencia artificial
• Minería de datos
• Aprendizaje automático.

Cada una de estas estrategias es válida para un tipo de desafío específico. Algo que aprenderás si te decides a especializarte como analista de Big Data.

Visualización

Una vez analizados los datos, otra de las fases de Big Data es la visualización de los mismos.

Esta fase se refiere al proceso de creación de representaciones gráficas de información, generalmente mediante el uso de una o más herramientas de visualización.

Gracias a esto, la posterior interpretación del análisis Big Data es más sencillo. Y es que, la visualización facilita la comunicación rápida de su análisis a una audiencia más amplia.

Interpretación

Y llegamos a la última de las fases de Big Data. Aunque, como te decíamos al comienzo, se trata de un ciclo de vida continuo que hace que los distintos proyectos de Big Data se retroalimenten entre ellos.

El proceso de interpretación puede incluir una descripción o explicación de lo que muestran los datos.

Además, en esta parte del análisis Big Data también se hace algo todavía más importante cuáles pueden ser las implicaciones de los datos analizados.

 

Transforma el futuro, ¡especialízate en Big Data!

El Big Data ha llegado para quedarse. Un sector que no para de crecer y transformarse para buscar nuevas maneras de generar oportunidades tanto a empresas como a gobiernos. Hoy son estas las fases de Big Data, pero mañana se pueden incorporar nuevas estrategias y procesos al análisis de datos.

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