Datos Big Data

¿Cómo se clasifican los datos de la filosofía Big Data?

La Big Data es una colección muy grande de datos de todo tipo, la misma siempre está en constante crecimiento. Puede ser tanto de datos no estructurados, estructurados e incluso también de datos híbridos que son analizados y procesados todos los días.

La clave de esta cantidad de datos no es lo que son, sino lo que se puede lograr con el análisis y proceso de todos ellos. Conocer cómo se clasifican los datos desde la filosofía Big Data es importante para entender los beneficios del manejo de datos.

Importancia de la Big Data

Su importa radica en la propia importancia de los datos. Hagamos una pausa y meditemos sobre los datos o la información ¿Qué logramos con la información? Prácticamente logramos resolver problemas de todo tipo, sin los datos poco o nada podemos hacer. Ahora imaginemos tener una gran cantidad de datos, pero que tardaremos años y años en analizarlos para resolver un problema, simplemente una tarea molesta.

En cambio, gracias a los procesos tecnológicos de hoy podemos tomar una gran colección de datos y analizarla en poco tiempo; ayudándonos a resolver todo tipo de problemas. La Big Data es usada en empresas de diferentes industrias. Una de las más comunes es la del Marketing, ya que con grandes cantidades de datos se conoce mejor a los usuarios y potenciales clientes para venderles con mayor facilidad.

Las empresas ya están usando las grandes colecciones de datos para sacar ventajas a la competencia. En la actualidad, usando análisis y procesamiento de los datos, las empresas logran ser más eficientes y alcanzan objetivos más rápidos.

Datos Big Data

Clasificación de datos en la Big Data

Los datos están clasificados de dos formas, origen y categorías, que a su vez tienen sub-clasificaciones.

Según su origen

En el origen de datos encontramos los generados por Biométrica, Big Transacción, M2M y Humanos.

  1. Datos biométricos: estos son datos que se generan por diferentes conductas de los seres humanos, conductas fisiológicas o físicas.
  2. Big Transaction Data: son los datos que se crean a partir de muchas transacciones, como, por ejemplo, las realizadas en un banco.
  3. Datos M2M: se trata de los datos generados por la conexión que hay de Máquina a Máquina. Un ejemplo es una máquina que almacena productos y al momento de quedarse sin stock hace pedidos de productos a otra máquina. Esto está sucediendo mucho, sobre todo con lo frigoríficos inteligentes que hacen las compras por nosotros.
  4. Generados por humanos: a diario los seres humanos generamos todo tipo datos, bien sea rellenando un formulario en un sitio web, respondiendo encuestas, entre otros.

Datos por categoría

Se trata de la clasificación de los datos a partir de que, si están no estructurados, estructurados o son híbridos.

  1. No estructurados: su formato y organización están definidos al igual que su tamaño; son muchos más fáciles de procesar.
  2. Estructurados: no están predefinidos en ningún tipo de modelo, no tienen formato definido y son difíciles para el procesamiento.
  3. Híbridos: datos de tipo no regulares que tampoco están estandarizados. Igualmente, se les puede definir una organización a este tipo de información.
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