5 tipos de datos en el Big Data

El Big Data es la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que debido a su importancia no pueden ser tratados de manera convencional, ya que estos datos ayudan…

El Big Data es la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que debido a su importancia no pueden ser tratados de manera convencional, ya que estos datos ayudan en la toma de decisiones estratégicas en las empresas, organizaciones o gobiernos.

tipos de big data

Conocer los tipos de datos en el Big Data puede servir como guía para resolver tus dudas y comprender mejor todo lo que implica el gran volumen de datos, su variedad y la velocidad en la que se procesan.

Hay que tener en cuenta que muchos de los problemas empresariales actuales están relacionados con la falta de conocimiento sobre el Big Data.

De ahí la importancia de saber identificar el tipo de datos con los que se trabajan y así poder relacionarlo con el problema empresarial.

Teniendo en cuenta la clasificación que realiza la consultora IBM sobre los diversos tipos de datos, existen 5 grandes tipos:

 

  1. Los datos de grandes transacciones (Big Transaction Data). Son los registros de facturación, de las llamadas, telecomunicaciones, etc. Datos que podemos encontrar en formatos semiestructurado o no estructurado. Se incluyen los datos empresariales que se refieren a la información del cliente, la cual proviene de sistemas como el CRM; inventarios de ventas; datos transaccionales del ERP, etc.

 

  1. Redes sociales y páginas web. Se refiere a toda aquella información que se obtiene a través de las transacciones web, y el contenido que se adquieren de las redes sociales como LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram, etc.

 

  1. Biométricas. Es aquella información que incluye escaneo de la retina, huellas digitales, reconocimiento genético o facial, etc.

 

  1. Generados por los seres humanos. Se refiere a todos aquellos datos que generamos los humanos cuando llamamos a un call center, escribimos correos electrónicos, documentos electrónicos, notas de voz, telecomunicaciones, uso de tarjetas de crédito o débito, etc.

 

  1. Máquinas (Machine to Machine M2M). Es decir, aquellas tecnologías que se conectan a otros dispositivos, y los utiliza como sensores o medidores, los cuales generan un gran volumen de datos, que necesitan ser analizados. Por ejemplo, cuando las compañías de servicios públicos miden el consumo de agua, gas o electricidad a través de medidores inteligentes y se obtienen después unos datos que normalmente se monitorizan para conocer mejor ciertas características como la frecuencia o el voltaje.

 

El Big Data según su formato

También hay que tener en cuenta su estructura, ya que según ésta los datos se pueden clasificar según su formato:

  • Datos estructurados. Datos ordenados y bien definidos en cuanto a su formato, tamaño y longitud. De esta manera, es más fácil procesarlos. Por ejemplo, base de datos, hojas de cálculo, etc.
  • Datos no estructurados. No tienen una estructura interna identificable. Los datos están desorganizados y no tienen valor hasta que se ordenan, se identifican y se almacenan. Algunos ejemplos son los vídeos, audios, imágenes, PDFs, etc.
  • Datos semiestructurados. Se trata de información no regular y que no se pueden gestionar de manera estándar. Es una mezcla de los dos anteriores: no están perfectamente estructurados, pero sí tienen una organización definida. En este caso, serían datos semiestructurados los formatos HTML, XML o JSON.

Estos son los tipos de datos en el Big Data que hay que tener en cuenta para su buen funcionamiento. Si estás buscando una institución donde puedes continuar tus estudios y especializarte en el análisis masivo de datos, te invitamos a conocer mejor nuestra oferta educativa a través del MBA Online en Big Data y en el Business Intelligence. Durante tus estudios y posteriormente como exalumno podrás formar parte de nuestra bolsa de empleoContáctanos y descubre el resto de las ventajas de estudiar con IEP.

 

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