Big Data: de la teoría a la práctica > 3. Características secundarias

Escrito por 26 febrero, 2016Tecnología
Características secundarias de Big Data

En esta tercera entrada de nuestra serie ‘Big Data: de la teoría a la práctica’ continuamos con términos o aspectos relacionados con Big Data: valor, noSQL y la ciencia de los datos.

Valor

Conocida a veces como la cuarta “V”, el valor se encuentra en diferentes formas y es justo la extracción de información de todas las fuentes disponibles una de las características del Big Data:

  • Mejoras en el rendimiento del negocio
  • Ventajas competitivas
  • Nuevas fuentes de segmentación de clientes
  • Automatización de decisiones tácticas

NoSQL

Las bases de datos relacionales en general no están dotadas de las características necesarias para Big Data. Aunque una base de datos relacional pueda soportar el enorme ritmo de crecimiento de los datos almacenados hay un punto que tarde o temprano se convierte en un problema: el tiempo de respuesta.

big-data-graph

Las bases de datos NoSQL sin embargo no tienen este problema y están diseñadas específicamente para tener un tiempo de respuesta mínimo a costa de otros aspectos como la ausencia de una estructura rígida de los datos. Como hemos visto, en el caso de Big Data la falta de estructura no es un problema sino una ventaja, por lo que las bases de datos NoSQL se ajustan perfectamente a este concepto.

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La ciencia de los datos

El fenómeno del Big Data está estrechamente ligado a la aparición de la ciencia de datos, una disciplina que combina las matemáticas, la programación y el instinto científico. Beneficiarse del Big Data significa invertir en personas con este conjunto de habilidades y rodeándolas con una buena disposición para comprender y utilizar los datos para obtener una ventaja. Estas personas deben tener las siguientes cualidades:

  • Experiencia técnica: los mejores científicos de datos suelen tener gran experiencia en alguna disciplina científica.
  • Curiosidad: el deseo de ir bajo la superficie y descubrir y destilar un problema en un conjunto muy claro de hipótesis que se puedan ser puestas a prueba.
  • Cuentacuentos: la capacidad de utilizar los datos para contar una historia y ser capaz de comunicarse de manera efectiva.
  • La inteligencia: la capacidad de mirar un problema de diferentes maneras creativas.

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