Cada día generamos 2,5 billones de bytes en internet y conocer qué dice esa información es vital para la actividad empresarial. Por eso existen distintos tipos de Big Data que permiten procesarla y tomar el relevo a las limitaciones que tenemos los humanos para clasificarla. Conoce una parte que estudiarías en un Curso de Big Data para aplicar en entornos profesionales. ¡Vamos allá!

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es una ciencia que se encarga de gestionar la producción masiva de datos, para analizarlos y darles una estructura comprensible. Se trata de un conjunto de información que se produce a gran escala, con rapidez y por distintos enfoques que resultan inabarcables para los métodos convencionales.

Teniendo esto presente, el Big Data trabaja siguiendo tres V: el volumen, la velocidad y variedad de datos. Continúa leyendo para descubrir en qué consiste cada una.

• Volumen. Hace referencia a la cantidad de datos que se generan constantemente y de fuentes como las redes sociales, los dispositivos o transacciones financieras.
• Velocidad. Representa la rapidez con la que se genera una cantidad masiva de datos y el rendimiento que debe hacerse en tiempo real para capturarlos. Para eso, se implementaron sistemas tan sofisticados que son capaces de tomar decisiones al segundo.
• Variedad. Los datos dentro del Big Data pueden ser estructurados, en bases de datos, o tener distintos formatos y, por lo tanto, considerarse no estructurados (audio, imagen o registros, por mencionar algunos). Lo veremos al detalle más adelante.

Tipos de datos estructurados

La gestión de datos no es algo nuevo y ya existen normas predefinidas para trabajar con distintas categorías. Son los que se conocen como los datos estructurados, una parte del trabajo en Big Data. ¡Descubre algunos de ellos!

• Numéricos. Es el trabajo con estadística de valores numéricos. Por ejemplo, el análisis de datos financieros, medidores de sensores o los resultados de un test.
• Categóricos. Son las etiquetas que permiten clasificar los datos fácilmente en grupos. Por ejemplo, el estado civil, el género o lugar de residencia.
• Temporales. Trabajan con el tiempo, para determinar las posibles tendencias y afinar pronósticos. Por ejemplo, el tiempo de uso de una aplicación, la fecha y hora de transacciones o el impacto de una publicación en función del momento.
• Geoespaciales. Los datos que indican la ubicación geográfica de distintos elementos, a través del código postal, nombres de calles o coordenadas de GPS.
• Textuales. Puede hacerse un análisis estructurado de texto, aplicando filtros con palabras clave que intenten extraer conclusiones de medios como las redes, las reseñas o publicaciones en medios.
• Transaccionales. Son registros de actividad del usuario con el entorno. Por ejemplo, una compra, la solicitud de una devolución, la suscripción a un servicio.
• Multimedia. Puede interpretarse hasta cierto punto el análisis multimedia, mediante criterios de procesamiento o señales. Pero es insuficiente, por eso donde se puede profundizar es en el tratamiento no estructurado.

Tipos de datos no estructurados

Los métodos convencionales del tratamiento de datos se quedan cortos teniendo en cuenta la cantidad de información que se produce sin formato. Por eso se conocen como datos no estructurados, descubre algunos de los tipos.

• Textos sin formato. Son el conjunto de textos libres, que se extraen de mails, blogs o las redes sociales a los que se les aplica el Procesamiento de Lenguaje Natural.
• Gráficos. Análisis de imagen y gráficos que se deben analizar por patrones y medios de reconocimiento.
• Audio. Los sistemas recogen señales de audio como grabaciones, canciones o audios y procesan los mensajes para poner en marcha transcripciones, reconocimiento de voz o mapear las emociones.
• Vídeo. Los videos forman parte de los datos no estructurados y permiten mapear movimientos y comportamientos para extraer información o crear funcionalidades.
• Actividad en RRSS. Existen más de 4.000 millones de usuarios en las Redes Sociales. Los datos no estructurados en comentarios, vídeos o a través de gráficas (incluso memes) permiten prever posibles tendencias.
• Sensores. Con el triunfo del IoT, estas funcionalidades generan datos como la temperatura, registros de entrada o incluso de salud que pueden procesarse como datos no estructurados.

Tipos de Big Data según su origen

En el contexto en el que vivimos, hasta las máquinas producen información por nosotros. Por eso otra división entre los tipos de Big Data está en el origen. Es decir, la que generamos los usuarios de forma activa y la que generan los sensores. ¡Descubre un poco más sobre cada una!

Big Data generado por usuarios

Dejamos una huella digital con una serie de datos que generamos a través de nuestra actividad interactuando con plataformas en línea. Desde la actividad en redes sociales, en la navegación web o mediante transacciones en línea, incluido el pago con tarjeta en un establecimiento. Toda esa información se compila mediante el Big Data:

• Actividad en redes sociales.
• Datos de navegación.
• Actividad en aplicaciones.
• Registros y transacciones.

Big Data de sensores y dispositivos IoT

El Internet de las Cosas funciona a través de sensores que permiten detectar si hay polvo en el salón, la temperatura ambiente o si se te disparó el pulso en una reunión. Este filtro recoge información que no generamos activamente, pero que es aprovechable dentro del Big Data y útil de procesar.

• Sensores ambientales.
• Indicadores sanitarios.
• Sensores de circulación.
• Controles de calidad.
• Marcadores de productividad.

Tipos de Big Data por su utilidad

Las principales utilidades del Big Data pueden resumirse en el análisis de los datos registrados y en sacar unas conclusiones que permitan detectar tendencias o pronósticos. Se conocen como descriptivo y predictivo. ¡Conócelos!

Big Data para análisis predictivo

El análisis predictivo en Big Data se basa en toda la información registrada y procesada para predecir tendencias, comportamientos o eventos que podrían suceder o interesar en un futuro.

Algunos objetos de este análisis son las predicciones, la detección de fraudes o incluso las recomendaciones de los algoritmos según los intereses de los usuarios las redes sociales.

Big Data para análisis descriptivo

El Big Data también trabaja lo tangible, toda aquella información que procesó en sus bases de datos. Todo esto sirve para extraer conclusiones para segmentar el público o comprobar cuál es el sentimiento de los usuarios. Y por supuesto, también para analizar el rendimiento empresarial con unos niveles de precisión superiores.

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