Las bases de datos tradicionales fueron desarrolladas para almacenar información como la compra y venta de mercancías, registros de productos y clientes. Es información que desde hace muchos años se sabe que es de extrema importancia para la buena salud de una empresa.
Estas mismas bases de datos pueden almacenar información generada por máquinas y sensores, como registros de llamadas, medidores, historial de ubicación, registros de acceso o incluso datos sociales, como el perfil de los clientes, sus hábitos, sus opiniones sobre productos e incluso información no estructurada, como archivos de sonido, video o imágenes. Hasta aquí, ninguna novedad.
Las consultas para encontrar la fecha de cumpleaños del empleado contratado el mes pasado son una tarea sencilla para cualquier base de datos desarrollada en el milenio pasado; buscar la foto de un equipo en stock en una tabla es algo que ya se practica desde hace muchos años para armar páginas web en un sitio de comercio electrónico.
¿Qué es Big Data?
Todos los días se crean 2.5 quintillones de bytes de datos, el 90% de la información que tenemos almacenada actualmente fue generada en los últimos dos años¹. Pero, ¿cómo transformar este cúmulo de información en algo realmente útil? Este es el tipo de respuesta que propone Big Data.
La propuesta de “Big Data” no es solo recopilar, almacenar y presentar datos simples al usuario, sino, por ejemplo, identificar qué producto se le puede ofrecer a un cliente determinado de acuerdo con sus comentarios en redes sociales, los correos leídos y respondidos, su posición geográfica, su grupo de amigos o sus búsquedas en sitios web.
Los teléfonos inteligentes viven en nuestros bolsillos y constantemente informan a los proveedores de servicios sobre nuestra ubicación, nuestros hábitos y preferencias. Las empresas de tarjetas de crédito saben dónde gastamos nuestro dinero y cuál es nuestro poder adquisitivo. Empresas como Google, Facebook o Amazon viven de Big Data, agregando valor a información que antes se consideraba inútil.
Cómo funciona Big Data
Los sistemas basados en Big Data generalmente se dividen en tres fases: Adquisición, Transformación y Análisis.
La adquisición se puede realizar mediante sensores, generadores de registros de sistemas, imágenes, sonido o datos de bases de datos convencionales, pero ciertamente no se resume a estos medios. Los datos se pueden almacenar de forma estructurada (bases de datos) o no estructurada (sistema de archivos).
La transformación suele ser realizada por appliances que utilizan el paradigma MapReduce para “destilar” la información, transformando lotes de datos en información más útil para ser analizada en la última fase.
Algo así como identificar información importante en un tuit o en un comentario de Facebook, aprender una nueva jerga analizando un sonido o mejorar el rendimiento de un sistema aprendiendo lo que el usuario más utiliza.
La tercera y última fase de análisis de la información es realizada por aplicaciones DW o analíticas para aprovechar la información seleccionada en las fases anteriores. En este momento, la información está lista para ser utilizada por los sistemas de toma de decisiones, que presentarán la información deseada.
En resumen
Del nombre “Big Data” podemos concluir que es un sistema de datos masivos, pero definitivamente no se resume a eso. Big Data es más el concepto de uso de datos de diversas fuentes para la toma de decisiones que propiamente el uso y gestión de petabytes de información.
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Para saber más:
http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data
http://www.nytimes.com/2012/02/12/sunday-review/big-datas-impact-in-the-world.html
http://mashable.com/2012/06/19/big-data-myths
