Aunque el origen del término es difícil de alcanzar e incluso se discute, Big Data es uno de esos conceptos que muchos conocen, pero desafía una definición simple. Como el término indica directamente, los grandes datos están formados por una cantidad extremadamente grande de datos. Esta información a menudo proviene de varias fuentes e incluso de diferentes tipos de datos. Luego, estos se analizan utilizando técnicas analíticas avanzadas que, con suerte, se pueden utilizar para identificar modelos que pueden llevar a conclusiones útiles. Big data también deduce las tres V: volumen, variedad y velocidad. El volumen se refiere al tamaño de los datos, la variedad indica que los conjuntos de datos no son homogéneos y la velocidad corresponde a la velocidad a la que se realiza el análisis, a menudo con el fin de realizar un análisis en tiempo real. Los conjuntos de datos involucrados son de hecho muy grandes: estamos hablando de terabytes a zettabytes (1ZB equivale a 909 494 701 TB, para los curiosos). Además del tamaño de estos conjuntos de datos, los datos pueden ser de diferentes tipos: estructurados, semiestructurados y no estructurados, y pueden recuperarse de múltiples fuentes. Esto plantea la pregunta de dónde provienen todos estos datos. Proviene de todo tipo de lugares, incluyendo la web, redes sociales, redes, archivos de registro, archivos de video, sensores y dispositivos móviles. Estos son particularmente importantes porque la mayoría de nosotros tenemos nuestros teléfonos con nosotros las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y tienen muchos sensores, que incluyen un GPS, cámaras, un micrófono y un sensor de movimiento Además, la mayoría de los teléfonos inteligentes no son comunicaciones de voz, sino muchas otras actividades, como correo electrónico, juegos, navegación web y aplicaciones sociales, que en última instancia es el 90% del tiempo. uso de aplicaciones móviles. Los datos móviles, que se generan a una velocidad vertiginosa, son un impulsor importante de Big Data.
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Eksploracja danych
Pero los datos sin análisis no valen mucho, y esa es la otra parte del proceso de Big Data. Este análisis requiere minería de datos e intenta buscar patrones y anomalías en estos grandes conjuntos de datos. Estas plantillas generan información utilizada para diversos fines, como mejorar las campañas de marketing, aumentar las ventas o reducir los costos. El enfoque Big Data y Data Mining no solo tiene el poder de transformar industrias enteras, sino que ya lo ha hecho. Por ejemplo, Trainline es un distribuidor europeo líder de boletos de tren europeos, que lidera las ventas de boletos nacionales y transfronterizos en 173 países, con aproximadamente 127,000 viajes diarios por parte de los clientes. La compañía ha utilizado Big Data para modernizar su enfoque de viaje, centrándose en mejorar la experiencia del cliente a través de la innovación a través de su aplicación. Como resultado, los clientes ahora reciben notificaciones mejoradas de interrupción a través de la aplicación. Más que simples notificaciones de demoras, estas notificaciones mejoradas son específicas para el viaje de cada viajero, una primicia para la industria ferroviaria del Reino Unido. La compañía también ha innovado en términos de precios predictivos, lo que permite predecir cuándo aumentarán las tarifas anticipadas en comparación con la tarifa reducida inicial, lo que permite a los pasajeros comprar tarifas más bajas. Big Data también se ha utilizado en restaurantes, especialmente en el sector de la comida rápida. McDonald's es la cadena de restaurantes más grande del mundo en términos de ingresos y atiende a más de 69 millones de clientes por día en más de 36,900 ubicaciones en más de 100 países. Debido a su considerable volumen, se generan toneladas de datos. McDonald's ha adoptado una cultura basada en datos para mejorar su comprensión de cada sitio, con el objetivo general de una mejor cadena de restaurantes. Gracias a los datos masivos, McDonald's ha optimizado su experiencia en la conducción directa, por ejemplo al observar el tamaño de los autos que pasan y prepararse para un aumento en la demanda cuando los autos más grandes se unen a la línea. Otra innovación de Big Data son las pantallas de menú digital que pueden mostrar elementos de menú de manera flexible en función del análisis de datos en tiempo real. Los menús mueven los elementos resaltados de acuerdo con los datos, incluida la hora del día y el clima que hace afuera, especialmente para promover bebidas frías cuando hay clima cálido y alimentos más reconfortantes en los días más fríos. Este enfoque aumentó las ventas en sitios canadienses en un 3% a 3.5%.