Clasificación de los datos en Big Data
Los datos que componen big data pueden clasificarse en varias categorías, y resulta importante entenderlas para aprovechar mejor su potencial. La primera categoría está formada por los datos estructurados, que son datos organizados en tablas o bases de datos relacionales, fáciles de gestionar y analizar. Luego están los datos no estructurados, que corresponden a aquella información que no tiene un esquema predefinido, como textos, vídeos, audios o imágenes. Por último, encontramos los datos semi estructurados, que tienen cierta organización, pero no en un formato relacional rígido, como los correos electrónicos o los archivos XML.Las categorías principales de datos en Big Data
En cuanto a la generación de estos datos, podemos distinguir varias categorías en función de su origen y forma de obtención. La primera categoría corresponde a datos generados por las propias personas. Aquí encontramos correos electrónicos, mensajes por WhatsApp, publicaciones en Facebook, LinkedIn, tweets o encuestas. Estos datos reflejan claramente la interacción y comportamiento individual en plataformas digitales. La segunda categoría está relacionada con datos obtenidos a partir de transacciones comerciales y actividades económicas. Algunos ejemplos incluyen facturación, llamadas telefónicas y accesos a redes Wi-Fi. Toda esta información permite entender patrones de consumo y flujo de información financiera. Otra categoría significativa es la mercadotecnia electrónica y web. La gran cantidad de datos generados cuando las personas navegan por internet, visitan sitios web, clican en anuncios o interactúan con campañas digitales, contribuye a construir perfiles detallados de usuarios y tendencias de mercado. Otra fuente importante son los datos máquina-máquina. Estos datos se obtienen a partir de sensores y dispositivos integrados en sistemas automatizados, como medidores de temperatura, sensores de luz, presión o sonido. La interacción entre máquinas genera información vital para el mantenimiento predictivo, control de procesos industriales y gestión de recursos. Finalmente, están los datos biométricos. Estos son grandes volúmenes de datos generados por lectores biométricos, como escáneres de retina, huellas digitales o lectores de cadenas de jade. Esta información tiene aplicaciones en seguridad, identificación y control de acceso.El valor del Big Data y su uso
Para que el big data tenga valor, es necesario dar un formato adecuado a estos datos. Aquí interviene en gran medida el uso de plataformas de transformación y gestión de datos, conocidas técnicamente como extracción, transformación y carga (ETL por sus siglas en inglés). Una vez procesada la información, los resultados pueden presentarse en infografías, donde se resumen y visualizan los análisis realizados. Estas representaciones visuales facilitan la comprensión y difusión de los hallazgos, haciendo el contenido más atractivo, entretenido y accesible para audiencias masivas.Aplicaciones del Big Data en la industria y la sociedad
El big data ha sido ampliamente utilizado por la industria de los medios, las empresas y los gobiernos. Gracias a su potencial, estas entidades pueden dirigirse con mayor precisión a su público, personalizar mensajes y aumentar la eficiencia en sus campañas y políticas públicas. El incremento en la demanda de especialistas en administración y análisis de datos ha llevado a que grandes empresas tecnológicas, como Oracle, IBM, Microsoft, HP y Dell, inviertan significativamente en el desarrollo de software especializado que facilite esta labor.¿Cómo empezar en Big Data?
Para quienes desean iniciarse en el mundo del big data, es recomendable explorar herramientas y lenguajes como Spark y PySpark para Python, o investigar sobre plataformas de análisis de datos como Power BI. La parte más desafiante y esencial consiste en obtener grandes cantidades de datos para realizar pruebas y experimentos. En internet, existen recursos y datasets que pueden facilitar este proceso. Continúa aprendiendo, experimentando y aprovechando las distintas plataformas disponibles para comprender mejor el potencial y las aplicaciones del big data.¿Qué es Big Data en palabras simples?
Big data es un conjunto de datos tan grande y variado que las herramientas tradicionales no pueden gestionarlo y analizarlo con rapidez. Su objetivo es convertir esos datos en información útil para tomar mejores decisiones.
¿Por qué el Big Data es importante?
Porque permite detectar patrones de comportamiento, anticipar tendencias y hacer predicciones basadas en datos reales. Esto ayuda a optimizar procesos, personalizar experiencias y mejorar resultados en empresas e instituciones.
¿Cuáles son los tipos de datos en Big Data?
Se suelen clasificar en tres: datos estructurados (tablas y bases de datos), no estructurados (texto, audio, vídeo, imágenes) y semi estructurados (emails, XML y formatos con cierta organización).
¿Qué fuentes generan Big Data?
Entre las más comunes están: datos generados por personas (redes sociales, mensajes, encuestas), transacciones (facturación, llamadas), navegación web y marketing digital, datos de sensores máquina-a-máquina e información biométrica.
¿Qué es ETL y por qué es clave en Big Data?
ETL significa Extracción, Transformación y Carga. Es el proceso que permite limpiar, ordenar y preparar los datos para analizarlos, haciendo posible que el big data se convierta en información útil.
¿En qué sectores se aplica el Big Data?
Se usa en medios de comunicación, marketing, industria, logística, salud, finanzas y administración pública. Sirve para segmentar audiencias, prevenir fallos, optimizar recursos y mejorar la toma de decisiones.
¿Qué necesito para empezar en Big Data?
Lo básico es elegir una herramienta y practicar: por ejemplo Spark / PySpark si quieres tratar datos a gran escala, o Power BI para análisis y visualización. También es clave trabajar con datasets reales para aprender de forma práctica.
Autor: Pablo García
