Cómo se utiliza el Big Data en la Ciencia

Cada día, las organizaciones realizan diversas actividades que generan un volumen bastante alto de datos.

 

Ese crecimiento excesivo de data, sin duda ha hecho necesario generar, modificar y optimizar los diferentes métodos para tratar esa información…y el Big Data describe en gran parte a ese gran volumen de datos.

 

En este caso, acompáñanos a conocer cómo se utiliza el Big Data en la Ciencia…

 

Qué es el Big Data

Al hablar de Big Data, nos referimos al volumen de datos tanto estructurados como no estructurados que se generan a diario en una organización. Por lo tanto, se abarca el tamaño, la variedad y la velocidad con la que se procesa esa información.

 

El Big Data abre un mundo de posibilidades para hacer importantes avances en muchas disciplinas científicas, generando grandes aportes que permiten mejorar la productividad, la competitividad y la innovación.

 

Cuando el conjunto de datos es de gran volumen, complejo y crece a velocidades elevadas, se dificulta la captura, el análisis y el procesamiento a través de las herramientas ya existentes. Aquí es cuando entra en juego el Big Data para acelerar la gestión de los datos.

 

Con el surgimiento de esta nueva tecnología, ha aparecido un nuevo concepto y se trata de la Ciencia de Datos, que se utiliza cuando se hace referencia a las técnicas empleadas para manejar la información masiva, todo visto desde el enfoque informático y estadístico.

 

Importancia del Big Data

La importancia del Big Data tanto para las empresas como para las distintas organizaciones científicas, es que da respuestas a las interrogantes que antes no conocía que podían surgir. Ahora, somos capaces de identificar problemas que se desconocían de forma rápida y más comprensible.

La recopilación y procesamiento de una gran cantidad de información, permite a las organizaciones ser más eficientes y les ayuda a solucionar las dificultades que se presentan antes que estas dañen su reputación o las afecte económicamente.

 

Por lo tanto, con el análisis del Big Data se aprovecha toda la información recopilada para identificar nuevas oportunidades o soluciones.

 

Esto permite realizar negociaciones de forma más inteligente y además se hacen más eficaces las operaciones, aumentando así la productividad de la empresa y por ende las ganancias.

 

Adicionalmente, se puede establecer en tiempo real las causas que pueden originar las fallas, así como los problemas y defectos que se pueden presentar en un momento determinado.

 

El Big Data también permite detectar posibles situaciones de fraude, antes de que perjudiquen a la organización.

 

Una estrategia de alto nivel permite a las marcas supervisar y mejorar la manera en la que se obtiene, se guarda, se comparte y se utiliza la data.

 

En este caso, el Big Data ayuda a establecer las opciones más adecuadas para lograr el éxito de acuerdo con las metas trazadas.

 

Características del Big Data

El origen de los datos es muy complejo y debido a esto el flujo de la información se debe tratar de forma diferente.

 

Esto va a depender de la naturaleza y las condiciones de esos datos. Debido a esto, la información es fraccionada en algunas características conocidas como las “V” del Big Data:

 

  • Velocidad: se refiere a la prontitud con la cual se producen los datos y la rapidez con la cual deben ser analizados y gestionados, para actuar en función a los resultados obtenidos.

 

  • Volumen: es la cantidad de datos que se crean y almacenan, para luego ser procesados y convertirlos en acciones concretas.

 

  • Variabilidad y complejidad: la primera se refiere a la forma en la que fluctúan los datos. El segundo término, se relaciona con las diversas fuentes con las que se producen y se obtienen esos datos.

 

  • Veracidad: es un término acuñado por IBM y se refiere a la autenticidad y a la calidad de algunas fuentes de donde se obtienen los datos. Un ejemplo de ello sería la información obtenida de las redes sociales, la cual no siempre es fidedigna, pero parte del contenido puede ser valioso.

 

  • Viabilidad: está relacionada con la capacidad de manejar y usar de forma eficiente los datos que se reciben.

 

  • Visualización: es la forma como se muestran los datos, así como los patrones y claves ocultas relacionadas con el tema objeto de investigación.

 

  • Valor: es la posibilidad que tienen esos datos en transformarse en información útil, y que a su vez se convertirá en conocimiento. Luego, se pasa a la toma de decisiones o se realiza una acción específica.

 

 

Tipos de Big Data

Los datos responden a condiciones y formas distintas, dependiendo del origen y la fuente de donde provienen. De allí nacen los 3 tipos de Big Data:

 

Datos estructurados

se refiere a la información ya guardada ordenadamente en forma de base de datos. Estos conforman el 20% aproximadamente de todos los datos que existen en el mundo y la forma de obtención es a través de los seres humanos y las máquinas.

 

Datos no estructurados

No tienen un formato definido al ser guardados y forman el 80% de los datos existentes en el mundo. Por lo general, son almacenados por personas a quienes les pertenecen y hasta hace muy poco, solo se podían analizar de forma manual.

 

Datos semiestructurados

No están guardados en una base de datos tradicional, pero tienen algunas propiedades organizativas que permiten un fácil procesamiento. Suelen confundirse con los datos no estructurados, ya que a simple vista parecieran no tener una estructura definida.

 

En esta categoría se ubican todos los datos almacenados que poseen una estructura interna o marcadores que permiten tratar sus elementos, como el caso de documentos XML, HTML y en los almacenados en las bases de datos NoSQL.

 

Plataformas y softwares de Big Data

Algunas de las plataformas de Big Data empleadas por los científicos, sobre todo por ser las más eficientes, son:

 

Alteryx

Es la única plataforma que ofrece el análisis completo de datos de extremo a extremo y es de rápida implementación.

 

Permite tanto a científicos como a analistas preparar, conformar, combinar y analizar datos obtenidos de cualquier fuente, todo de forma rápida y eficiente.

 

Además, es posible automatizar los procesos analíticos, la ciencia de datos y la analítica en una misma plataforma, lo que permite unificar todos los procesos de una empresa.

 

DataRobot

Esta plataforma tiene la gran ventaja de lograr que el aprendizaje automático sea tan sencillo, que cualquier analista con una capacitación básica pueda ejecutarlo. Es capaz de ejecutar el análisis de la mayor parte de los datos y realizar modelos predictivos.

 

Cómo se utiliza el Big Data en la Ciencia

Son muchas las investigaciones científicas que obtienen inmensas cantidades de datos. Sin hacer uso de la tecnología, sería casi imposible poder analizarlos todos y posteriormente hacer las conclusiones.

 

Para realizar este trabajo de recopilación y tratamiento, se requiere hacer uso de algunas técnicas, como lo son:

 

  • El Big Data: como ya lo hemos mencionado, permite la recolección, tratamiento y el almacenamiento de altos volúmenes de datos.

 

  • El Data Mining: traducido al castellano sería Minería de Datos y se refiere al mecanismo de transformar una base de datos no procesada, en información útil para la organización. Lo que busca es encontrar patrones repetitivos del Big Data que sean útiles a los propósitos de la investigación.

 

  • El Data Science o Ciencia de Datos: permite extraer el conocimiento de los datos obtenidos en cualquiera de sus formas. Además, permite analizar y comprender fenómenos reales extraídos de la informática, las matemáticas, la estadística y las ciencias de la información.

 

Hoy en día, la mayoría de los procesos de transformación digital, emplean al Big Data como la herramienta de análisis inteligente de datos, utilizándola como tecnología predominante con el fin de obtener y mejorar los resultados en el corto y mediano plazo.

 

Para las diversas empresas, las oportunidades del Big Data son prácticamente infinitas. Por ejemplo, la compilación de millones de datos y su rápido análisis, ha permitido acelerar la investigación de muchas enfermedades.

 

Los investigadores de la salud, así como las empresas farmacéuticas, están implementando la digitalización de sus sistemas apoyados en el análisis de datos, lo que permite mejorar y optimizar los patrones de salud de la población y el desarrollo de nuevos medicamentos.

 

Por otro lado, el Big Data en la agricultura ha permitido predecir en poco tiempo el rendimiento de los cultivos, lo que ha demostrado ser de gran utilidad tanto para agricultores, como para la agroindustria, generando cambios exponenciales.

 

La industria agrícola ha sido una de las más beneficiadas con el poder del Big Data, al permitir el acceso abierto a la información de la actividad agrícola mundial, lo que a su vez ha sido de gran utilidad para permitir avances significativos en la lucha contra el hambre en el mundo.

 

La tecnología del Big Data y la Inteligencia Artificial se han convertido en el núcleo fundamental de la Industria 4.0, que es la fusión del mundo virtual con el mundo real. Esta revolución ha permitido nutrir a los sistemas con grandes cantidades de datos y que son analizados en tiempo record.

 

Además, la interconexión de sistemas y ordenadores, agiliza la recopilación e intercambio de datos, que se traducen en ideas procesables para mejorar las operaciones empresariales. Sin embargo, para muchos industriales, el mayor obstáculo es la seguridad de los datos.

 

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