martes, 1 de diciembre de 2015

Las 5 V’s de Big Data


1.   Volumen. La más evidente y la que hacer honor al nombre; captar y organizar absolutamente toda la información que nos llega es esencial para tener registros completos e insesgados, y que las conclusiones que obtengamos sirvan eficientemente a la hora de la toma de decisiones. Es el Business Intelligence que todos conocemos, pero a lo grande; aunque la diferencia con la clásica inteligencia de negocio viene marcada por el resto de V’s.
2.  Velocidad. Siempre es importante el tiempo si afrontamos tanto la necesidad de generar información (y recordemos que estamos hablando de muchos datos) como de analizarla, pero lo es más si necesitamos reaccionar inmediatamente; todo el proceso pide agilidad para extraer valor de negocio a la información que se estudia y que no se pierda la oportunidad.
3.     Variedad. Hay que dar uniformidad a toda la información, que tendrá su origen en datos de lo más heterogéneos, tal como veremos en el siguiente apartado. Una de las fortalezas del Big Data reside en poder conjugar y combinar cada tipo de información y su tratamiento específico para alcanzar un todo homogéneo.
4.   Veracidad. Se refiere a la calidad del dato y su disponibilidad; en un entorno descrito por la anterior V, Variedad, hay que encontrar herramientas para comprobar la información recibida; las tecnologías creadas al servicio del Big Data se muestran imprescindibles y eficientes para afrontar los retos.
5.  Valor. Trabajar con Big Data tiene que servir para aportar valor a la sociedad, las empresas, los gobiernos, en definitiva, a las personas; todo el proceso tiene que ayudar a impulsar el desarrollo, la innovación y la competitividad, pero también mejorar la calidad de vida de las personas.


Son las responsables de caracterizar el sistema y al mismo de tiempo explicar sus ventajas

Big Data - Concepto

Es el proceso de recolección de grandes cantidades de datos y su inmediato análisis para encontrar información oculta, patrones recurrentes, nuevas correlaciones, etc.; el conjunto de datos es tan grande y complejo que los medios tradicionales de procesamiento son ineficaces. Se habla de desafíos como analizar, capturar, recolectar, buscar, compartir, almacenar, transferir, visualizar, etc., grandes cantidades de información, obtener conocimiento en tiempo real y poner todos los sentidos en la protección de datos personales. El tamaño para albergar todo el proceso ha ido aumentando constantemente para poder recopilar e integrar toda la información.


En la página WINSHUTTLE se encuentra disponible la historia cronológica.