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En los tiempos actuales necesitamos para nuestra empresa necesitamos grande datos de información para poder tomar la mejor solución para los diferentes problemas a los que podemos enfrentarnos en el día a día, una forma de poder trabajar hacia la dirección correcta es conocer perfectamente a nuestros problemas y sus motivos, con herramientas de analíticas para trabajar con el Big Data podemos obtener soluciones rápidas y concisas  de como actuar. ¿Quieres optimizar sus decisiones?, pues no esperes, el futuro ya está aquí.

El almacén de los datos masivos

Big Data

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¿De dónde provienen todos éstos datos? Los fabricamos directa e indirectamente segundo tras segundo. Un iPhone hoy en día tiene más capacidad de computación que la NASA cuando el hombre llegó a la luna por lo que la cantidad de datos generados por persona y unidad de tiempo es inmensa. Catalogamos la procedencia de los datos según las siguientes categorías:


Generados por las personas: Enviar correos electrónicos por e-mail o mensajes por WhatsApp, postear en Facebook, tuitear contenidos o responder a una encuesta por la calle son algunas acciones cuotidianas que crean nuevos datos y metadatos que pueden ser analizados. Se estima que cada minuto al día se envían más de 200 millones de e-mails, se comparten más de 700.000 piezas de contenido en Facebook, se realizan dos millones de búsquedas en Google o se editan 48 horas de vídeo en YouTube 19 . Por otro lado, las trazas de utilización en un sistema ERP, incluir registros en una base de datos o introducir información en una hoja de cálculo son otras formas de generar éstos datos.


Transacciones de datos: La facturación, las llamadas o las transacción entre cuentas generan información que tratada pueden ser datos relevantes. Un ejemplo más claro lo encontraremos en las transacciones bancarias: lo que el usuario conoce como un ingreso de X euros, la computación lo interpretará como una acción llevada a cabo en una fecha y momento determinado, en un lugar concreto, entre unos usuarios registrados, y más metadatos.


E-marketing y web: Generamos una gran cantidad de datos cuando navegamos por internet. Con la web 2.0 se ha roto el paradigma webmaster-contenido-lector y los mismos usuarios se convierten en creadores de contenido gracias a su interacción con el sitio. Existen muchas herramientas de tracking utilizadas en su mayoría con fines de marketing y análisis de negocio. Los movimientos de ratón quedan grabados en mapas de calor y queda registro de cuánto pasamos en cada página y cuándo las visitamos.


Machine to Machine (M2M): Son las tecnologías que comparten datos con dispositivos: medidores, sensores de temperatura, de luz, de altura, de presión, de sonido… que transforman las magnitudes físicas o químicas y las convierten en datos. Existen desde hace décadas, pero la llegada de las comunicaciones inalámbricas (Wi-Fi, Bluetooth, RFID…) ha revolucionado el mundo de los sensores. Algunos ejemplos son los GPS en la automoción o los sensores de signos vitales en la medicina.


Biométrica: Son el conjunto de datos que provienen de la seguridad, defensa y servicios de inteligencia 20 . Son cantidades de datos generados por lectores biométricos como escáneres de retina, escáneres de huellas digitales, o lectores de cadenas de ADN. El propósito de estos datos es proporcionar mecanismos de seguridad y suelen estar custodiadas por los ministerios de defensa y departamentos de inteligencia. Un ejemplo de aplicación es el cruce de ADN entre una muestra de un crimen y una muestra en nuestra base de datos.